論文の概要: Finger Force Decoding from Motor Units Activity on Neuromorphic Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23474v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 11:55:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 14:09:04.054136
• Title: Finger Force Decoding from Motor Units Activity on Neuromorphic Hardware
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェアにおけるモータユニットからの指力復号
• Authors: Farah Baracat, Giacomo Indiveri, Elisa Donati,
• Abstract要約: 本研究では,各運動ニューロンからのスパイクトレインを用いた指力回帰法を提案する。 これらの生物学的に接地された信号は、混合信号ニューロモルフィックプロセッサに実装されたスパイクニューラルネットワークを駆動する。 これは、ニューロモルフィックハードウェア上で直接計算された運動ニューロンに基づく連続回帰の最初の実証である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8754256211583082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate finger force estimation is critical for next-generation human-machine interfaces. Traditional electromyography (EMG)-based decoding methods using deep learning require large datasets and high computational resources, limiting their use in real-time, embedded systems. Here, we propose a novel approach that performs finger force regression using spike trains from individual motor neurons, extracted from high-density EMG. These biologically grounded signals drive a spiking neural network implemented on a mixed-signal neuromorphic processor. Unlike prior work that encodes EMG into events, our method exploits spike timing on motor units to perform low-power, real-time inference. This is the first demonstration of motor neuron-based continuous regression computed directly on neuromorphic hardware. Our results confirm accurate finger-specific force prediction with minimal energy use, opening new possibilities for embedded decoding in prosthetics and wearable neurotechnology.
• Abstract（参考訳）: 指力の正確な推定は、次世代のヒューマン・マシン・インタフェースにおいて重要である。 ディープラーニングを用いた従来のEMGベースの復号法は、大規模なデータセットと高い計算資源を必要とし、リアルタイムの組み込みシステムでの使用を制限する。 本稿では,高密度筋電図から抽出した個々の運動ニューロンからのスパイクトレインを用いて指力の回帰を行う手法を提案する。 これらの生物学的に接地された信号は、混合信号ニューロモルフィックプロセッサに実装されたスパイクニューラルネットワークを駆動する。 EMGをイベントにエンコードする以前の作業とは異なり、我々の手法はモーターユニットのスパイクタイミングを利用して低消費電力でリアルタイムな推論を行う。 これは、ニューロモルフィックハードウェア上で直接計算された運動ニューロンに基づく連続回帰の最初の実証である。 本研究は, 義歯とウェアラブル神経テクノロジーの組込み復号化の可能性を探るため, 指特異的力予測の精度を検証した。

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