皮膚電気反応データの基盤モデル

要旨: 基盤モデルは近年、自然言語とビジョンを超えて時系列データ領域へ拡張し、生理信号を含む領域にも及んでいます。 しかし、電気皮膚活動（EDA）モデリングの進展は、大規模で厳選され、公開アクセス可能なデータセットが欠如していることにより阻まれています。 EDAは交感神経系の活動を反映し、認知的負荷、ストレス、および関与度を推定するために広く用いられています。 とはいえ、連続的で邪魔にならないセンシングを提供するウェアラブル機器は非常に少なく、現時点で公開されている唯一の大規模アーカイブは独自のものである。 このギャップを埋めるべく、EDAMAMEを構築しました。これは24の公開データセットから得られたEDAトレースのコレクションで、634名のユーザーからの25,000時間超を含みます。 このリソースを用いて、EDA専用の初の基盤モデルUMEを訓練しました。 10のシナリオのうち8つで、UMEはベースラインを上回り、汎用的な時系列基盤モデルに匹敵しつつ、計算資源を20分の1に抑えています。 しかし私たちの知見は、EDAモデリングの本質的な課題も浮き彫りにしており、その潜在能力を最大限に引き出すためのさらなる研究を促しています。 すべてのデータセット、モデル重み、コードは、さらなる研究を支援するために公開されます。