論文の概要: Decoding finger velocity from cortical spike trains with recurrent spiking neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01762v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 10:15:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 02:01:57.486730
- Title: Decoding finger velocity from cortical spike trains with recurrent spiking neural networks
- Title（参考訳）: 繰り返しスパイクニューラルネットを用いた皮質スパイク列車の指速度の復号
- Authors: Tengjun Liu, Julia Gygax, Julian Rossbroich, Yansong Chua, Shaomin Zhang, Friedemann Zenke,
- Abstract要約: 侵襲的脳-機械インタフェース(BMI)は運動障害患者の生活の質を著しく向上させる。
BMIは信頼性の高い復号化性能を提供しながら、厳格なレイテンシとエネルギー制約を満たす必要がある。
2匹のマカクザルの皮質スパイク列から指の速度を復号するためにRSNNを訓練した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.404492073110551
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Invasive cortical brain-machine interfaces (BMIs) can significantly improve the life quality of motor-impaired patients. Nonetheless, externally mounted pedestals pose an infection risk, which calls for fully implanted systems. Such systems, however, must meet strict latency and energy constraints while providing reliable decoding performance. While recurrent spiking neural networks (RSNNs) are ideally suited for ultra-low-power, low-latency processing on neuromorphic hardware, it is unclear whether they meet the above requirements. To address this question, we trained RSNNs to decode finger velocity from cortical spike trains (CSTs) of two macaque monkeys. First, we found that a large RSNN model outperformed existing feedforward spiking neural networks (SNNs) and artificial neural networks (ANNs) in terms of their decoding accuracy. We next developed a tiny RSNN with a smaller memory footprint, low firing rates, and sparse connectivity. Despite its reduced computational requirements, the resulting model performed substantially better than existing SNN and ANN decoders. Our results thus demonstrate that RSNNs offer competitive CST decoding performance under tight resource constraints and are promising candidates for fully implanted ultra-low-power BMIs with the potential to revolutionize patient care.
- Abstract（参考訳）: 侵襲性皮質脳-機械インタフェース(BMI)は運動障害患者の生活の質を著しく向上させる。
それにもかかわらず、外部に装着された台座は感染の危険を冒し、完全に移植されたシステムを要求する。
しかし、そのようなシステムは信頼性の高い復号性能を提供しながら、厳格なレイテンシとエネルギー制約を満たす必要がある。
繰り返しスパイクニューラルネットワーク(RSNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上での超低消費電力低レイテンシ処理に理想的に適しているが、これらが上記の要件を満たすかどうかは不明である。
この問題に対処するために、我々は2匹のマカクザルの皮質スパイクトレイン(CST)から指の速度を復号するためにRSNNを訓練した。
まず、大規模なRSNNモデルは、復号精度で既存のフィードフォワードスパイクニューラルネットワーク(SNN)と人工ニューラルネットワーク(ANN)より優れていたことを発見した。
次に、メモリフットプリントが小さく、発射速度が低く、接続性が疎い小さなRSNNを開発しました。
計算能力の低下にもかかわらず、結果のモデルは既存のSNNやANNデコーダよりも大幅に向上した。
以上の結果から,RSNNは厳しい資源制約下での競争力のあるCSTデコード性能を提供し,患者医療に革命をもたらす可能性を秘めている超低消費電力BMIの候補となる可能性が示唆された。
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