오늘은 이현종 연구원이 SNN과 transformer 구조를 응용하여 Brain-Computer Interface (BCI)에서 뇌의 전기 신호를 읽고 이를 행동으로 변환하는데 중요한 역할을 하는 핵심 프로그램인 Neural decoder를 구현하는 논문을 발표했습니다. 이 논문에서는 다수의 시정수를 사용하는 Multi-Scale SNN과 transformer 구조를 응용한 신경망 구조를 이용해 원숭이가 만들어내는 뇌 전기 신호를 변환하여 원숭이가 자신이 의도한 대로 화면의 커서를 움직일 수 있도록 하였으며 기존 기법들과 비교했을 때 거의 비슷한 성능을 보이면서 에너지는 훨씬 덜 쓰는 결과를 만들어냈습니다. 논문에서 실제 원숭이를 사용해서 얻은 데이터셋을 자신들이 만든 신경망 모델에 적용한 점은 굉장히 흥미로웠으나 모델 설계에 있어서 왜 이런 모델 구조가 나왔는지 설명하는 부분이 약간 부족하여 아쉬웠습니다.