論文の概要: Machine-Learning-Powered Neural Interfaces for Smart Prosthetics and Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02516v1
• Date: Mon, 05 May 2025 09:49:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.639978
• Title: Machine-Learning-Powered Neural Interfaces for Smart Prosthetics and Diagnostics
• Title（参考訳）: 人工装具と診断のための機械学習型ニューラルネットワーク
• Authors: MohammadAli Shaeri, Jinhan Liu, Mahsa Shoaran,
• Abstract要約: 我々は、AI駆動型デコーディングアルゴリズムと次世代小型ニューラルデバイスのためのエネルギー効率の高いSystem-on-Chipプラットフォームの最近の進歩についてレビューする。 これらのイノベーションは、インテリジェントなニューラルネットワークの開発の可能性を強調し、スケーラビリティ、信頼性、解釈可能性、ユーザ適応性といった重要な課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.975510977962636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advanced neural interfaces are transforming applications ranging from neuroscience research to diagnostic tools (for mental state recognition, tremor and seizure detection) as well as prosthetic devices (for motor and communication recovery). By integrating complex functions into miniaturized neural devices, these systems unlock significant opportunities for personalized assistive technologies and adaptive therapeutic interventions. Leveraging high-density neural recordings, on-site signal processing, and machine learning (ML), these interfaces extract critical features, identify disease neuro-markers, and enable accurate, low-latency neural decoding. This integration facilitates real-time interpretation of neural signals, adaptive modulation of brain activity, and efficient control of assistive devices. Moreover, the synergy between neural interfaces and ML has paved the way for self-sufficient, ubiquitous platforms capable of operating in diverse environments with minimal hardware costs and external dependencies. In this work, we review recent advancements in AI-driven decoding algorithms and energy-efficient System-on-Chip (SoC) platforms for next-generation miniaturized neural devices. These innovations highlight the potential for developing intelligent neural interfaces, addressing critical challenges in scalability, reliability, interpretability, and user adaptability.
• Abstract（参考訳）: 高度な神経インタフェースは、神経科学研究から診断ツール(精神状態認識、震動、発作検出)、人工装具(運動と通信の回復)まで、応用を転換している。 複雑な機能を小型の神経デバイスに統合することにより、パーソナライズされた補助技術と適応的な治療介入のための重要な機会を解放する。 高密度のニューラル記録、オンサイト信号処理、機械学習(ML)を活用することで、これらのインターフェースは重要な特徴を抽出し、疾患のニューラルマーカーを特定し、正確で低レイテンシなニューラルデコーディングを可能にする。 この統合は、ニューラルネットワークのリアルタイム解釈、脳活動の適応変調、補助装置の効率的な制御を促進する。 さらに、ニューラルネットワークとMLの相乗効果により、ハードウェアコストと外部依存関係を最小限に抑えて、さまざまな環境で運用可能な、自己充足的でユビキタスなプラットフォームへの道が開かれた。 本稿では,AI駆動型デコーディングアルゴリズムの最近の進歩と,次世代小型ニューラルデバイスのためのエネルギー効率の高いSystem-on-Chip(SoC)プラットフォームについて概説する。 これらのイノベーションは、インテリジェントなニューラルネットワークの開発の可能性を強調し、スケーラビリティ、信頼性、解釈可能性、ユーザ適応性といった重要な課題に対処する。

関連論文リスト

• Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems [55.11642177631929]
  スパイクニューラルネットワークは、現代のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。 本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T04:48:45Z)
• Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
  人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。 提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。 提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z)
• Intelligent and Miniaturized Neural Interfaces: An Emerging Era in Neurotechnology [3.975510977962636]
  組込み型またはウェアラブルデバイスに信号処理を組み込んだ知的神経義肢の3つのカテゴリの開発における最新の進歩を概観する。 1)閉ループ症状追跡と応答性刺激のためのニューラルインターフェース,2)精神疾患などのネットワーク関連疾患に対するニューラルインターフェースなどである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T21:37:50Z)
• A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding [85.93245078403875]
  予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。 PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z)
• In the realm of hybrid Brain: Human Brain and AI [0.0]
  現在の脳-コンピュータインターフェース(BCI)技術は主に治療結果に関するものである。 近年,脳信号のデコードには人工知能(AI)と機械学習(ML)技術が用いられている。 クローズドループ,インテリジェント,低消費電力,小型化されたニューラルインターフェースの開発を想定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T08:35:34Z)
• A Portable, Self-Contained Neuroprosthetic Hand with Deep Learning-Based Finger Control [18.09497225404653]
  深層学習に基づく制御を組み込んだ神経補綴ハンドの実装について述べる。 ニューラルデコーダは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャに基づいて設計され、NVIDIA Jetson Nano上にデプロイされる。 これにより、個々の指の動きをリアルタイムに制御するポータブルで自己完結型ユニットとして、神経義手の実装が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T19:11:58Z)
• Closed-Loop Neural Interfaces with Embedded Machine Learning [12.977151652608047]
  ニューラルネットワークに機械学習を組み込むことの最近の進歩を概観する。 脳インプラントにおける神経信号の低消費電力・メモリ効率分類のための木モデルを提案する。 エネルギー認識学習とモデル圧縮を用いて、提案した斜め木は、発作や震動検出、モータ復号といった応用において、従来の機械学習モデルより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T14:34:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。