Effizientes Spiking Neural Network lernt kontinuierlich für selbstadaptive iBMI
Die Zahl der gleichzeitig aufgezeichneten Neuronen in implantierbaren Gehirn‑Maschine‑Schnittstellen (iBMIs) wächst exponentiell. Um die Datenmenge für zukünftige drahtlose Systeme zu reduzieren, wird der neuronale Decoder zunehmend direkt im Implantat integriert. Doch die ständige Veränderung der Signalbedingungen führt zu unzuverlässigen Decoder‑Leistungen – ein Problem, das in der Praxis nicht toleriert werden kann.
