alpha-beta oscillations

神经形态学习将脑深部电刺激能耗降低 80%

研究人员开发了一种用于自适应脑深部电刺激 (DBS) 的节能学习方法，以治疗帕金森病。该方法将执行器的能耗直接纳入强化学习奖励中，从而优化了刺激能耗和推理效率。在电路模型上训练的深度脉冲 Q 网络在与连续 DBS 相比，在减少病理性振荡方面实现了 45.2% 的降低，同时将刺激电荷降低了 80.0%。该策略被压缩到 SynSense XyloAudio 3 神经形态处理器上，实现了比传统硬件显著更低的能耗。