生物の脳神経ネットワークに着想を得たスパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、情報を発火信号（スパイク）の時系列として表現します。スパイクが発生していないときには情報処理が行われない特性（イベントドリブン性）を持つため、消費電力を極限まで抑えることができます。この特性は、限られた電力で高度な情報処理を実行する必要のあるエッジコンピューティングにおいて特に有効です。東北大学電気通信研究所の守谷哲特任助教と佐藤茂雄教授らの研究グループは、サブスレッショルド領域（注4...