神経科学と人工知能の交差点であるスパイキング ニューラル ネットワーク (SNN) は、脳内の生物学的ニューロンの動作をシミュレートできるニューラル ネットワーク モデルです。 SNN は、コンピューティング プロセス全体に革命をもたらす特殊なネットワーク トポロジを使用して構築された第 3 世代のニューラル ネットワーク モデルです。
SNN は離散時間ステップによって特徴付けられ、入力が特定のしきい値に達するとニューロンがスパイクを生成します。これは、活動電位またはスパイクを生成することによって相互に通信する、生物学的なニューロンの仕組みに似ています。従来の人工ニューラル ネットワーク (ANN) と比較して、SNN は生物学的に解釈しやすく、より強力な計算特性を示すことができます。
スパイキング ニューラル ネットワークの基本的な構成要素はスパイキング ニューロンであり、シナプスを介して互いに接続されています。スパイキング ニューロンの入力はパルス信号です。ニューロン内の電位が特定のしきい値に達すると、ニューロンはパルスを発火し、電位はすぐにリセットされます。このプロセスは、生物学的ニューロンの充電および放電メカニズムをシミュレートします。
SNN は、パルスの時間、周波数、パターン、またはシーケンスに基づくさまざまな方法で情報をエンコードします。このようなエンコード方式の多様性により、SNN はさまざまなデータ処理ニーズに適応できます。
SNN の研究には、ニューロン モデル、シナプス可塑性メカニズム、情報符号化方法、学習アルゴリズムなどが含まれます。ニューロンモデルに関しては、シングルコンパートメントモデルやホジキン・ハクスリーモデルなど、生体ニューロンの活動パターンをシミュレートするモデルが多数あります。学習アルゴリズムには、シナプス可塑性ルールやスパイクタイミング依存可塑性（STDP）などに基づくヘビアン学習のほか、バックプロパゲーションに基づくANN2SNN変換法やサロゲート勾配法などがあります。
SNN は、医療健康、産業用検出、インテリジェント運転などの分野で幅広い応用の可能性を示しています。ターゲット検出、動作認識、意味認識、音声認識などのタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮し、コンピューティングのパフォーマンスを大幅に向上させます。
ディープ ラーニング手法の導入により、SNN のパフォーマンスが大幅に向上し、スパイキング ディープ ラーニングが新たな研究のホットスポットになりました。北京大学コンピューター サイエンス学部の Tian Yonghong 教授のチームは、スパイキング ニューラル ネットワーク ディープ ラーニング フレームワーク SpikingJelly (中国名: Jingzhen) を構築してオープンソース化し、フルスタックのスパイキング ディープ ラーニング ソリューションを提供しました。
第 3 世代のニューラル ネットワーク モデルとして、スパイキング ニューラル ネットワークは、独自の生物学的解釈可能性、時空間ダイナミクス特性、低消費電力の利点を備えており、AI アプリケーションにおける幅広い開発の見通しを示しています。研究の深化と主要技術のブレークスルーにより、SNN は複数の分野で幅広い応用を実現し、人工知能技術のさらなる開発を促進することが期待されています。