दक्षिण कोरिया के दागू विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के अनुसंधान दल ने कम नमूना सीखने के मॉडल का सफलतापूर्वक विकास किया है, जिसे केवल थोड़े से मस्तिष्क तरंग डेटा की आवश्यकता होती है ताकि सटीक वर्गीकरण किया जा सके, और इसका एक क्रांतिकारी महत्व है। यह मॉडल पारंपरिक गहरे अध्ययन के मॉडल की उस सीमा को पार करता है, जिसे बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है, और मस्तिष्क तरंग से संबंधित अनुसंधान में नए突破 को बढ़ावा देने की संभावना है। शोध दल ने वर्गीकरण की सटीकता बढ़ाने के लिए एम्बेडिंग मॉड्यूल, समय ध्यान मॉड्यूल, संधारण ध्यान मॉड्यूल और संबंध मॉड्यूल का उपयोग किया। नया गहरा अध्ययन मॉडल इंटर-व्यक्तिगत वर्गीकरण में 76% तक की वर्गीकरण सटीकता दिखाता है, जो पूर्व की विधियों से काफी अधिक है। यह शोध चिकित्सा में संभावित रूप से सहायक हो सकता है।