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본 연구는 전력 및 케이블 제약이 있는 환경에서 푸르키녜 세포 스파이크를 실시간으로 분류하는 방법을 제시합니다. 목표 하드웨어에 맞춰 설계된 ConvSNN과 StreamSNN 두 가지 소형 SNN을 소개하며, 이를 통해 낮은 지연 시간과 긴 배터리 수명을 달성했습니다.
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원문 바로가기푸르키녜 세포(PC)의 단순 스파이크(SSs)와 복합 스파이크(CSs)를 구별하는 것은 소뇌 기능을 연구하는 데 핵심적입니다. PC 기록은 일반적으로 와이어가 연결된 헤드스테이지에 의존하며, 이 케이블이 자유롭게 움직이는 동물들의 자연스러운 움직임을 제한합니다. 케이블이 없는 헤드스테이지는 이러한 제약을 제거하지만, 전력 예산 내에서 원시 녹음을 지속적으로 전송할 수 없기 때문에, 온-헤드스테이지 스파이크 분류(on-headstage spike classification)가 매력적인 압축 형태가 됩니다. 이는 제한된 하드웨어에서 실시간으로 정확하게 실행될 때 가능합니다.
본 연구는 목표 하드웨어에 맞춰 설계된 두 가지 소형 스파이킹 신경망(SNNs)을 제시합니다. 하나는 EFM32PG28 마이크로컨트롤러의 Matrix Vector Processor (MVP)에 매핑되는 ConvSNN이며, 다른 하나는 학습된 시간 상수와 고정된 시냅스 지연 시간을 사용하여 타겟 SKY130 회로에서 시간 단계당 하나의 파형 값을 처리하는 StreamSNN입니다.
훈련 과정에서 보지 못한 세포를 대상으로 평가했을 때, ConvSNN은 1,018개의 매개변수와 8비트 가중치로 CS F1 점수 0.873을 달성했고, StreamSNN은 527개의 매개변수와 8비트 가중치로 0.837을 달성했습니다. 마이크로컨트롤러에서 MVP 가속 기능을 사용했을 때, ConvSNN의 지연 시간은 62.3% 감소했으며, 50mAh 배터리에서 추정되는 배터리 수명은 33.73시간까지 연장되었습니다. SKY130에서는 StreamSNN이 0.173mm$^2$를 차지하며 이벤트당 0.46~$μ$J의 전력을 소모하고, 총 지연 시간 8.3ms 내에서 0.2ms의 계산 시간을 가집니다.