本論文では、神経障害を持つ個人が言語や義肢を制御するために重要な役割を果たすブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）において、ニューラルデコーダーの新しいフレームワーク「Spikachu」を提案しています。既存の手法は、単純な因果モデルと複雑な非因果モデルに分類され、それぞれ一般化やリアルタイム処理に問題があります。Spikachuは、スパイキングニューラルネットワーク（SNN）を利用し、因果的かつエネルギー効率の良い方法で神経活動を行動にマッピングします。このフレームワークは、バッテリー制約のある環境でも運用でき、リアルタイムでのデータ処理に適しています。研究では、非ヒト霊長類からの録音データを用いて評価を行い、エネルギー消費を大幅に削減しながら、訓練効果を向上させることを示しました。全体として、Spikachuは、スケーラブルでオンライン対応の神経デコーディングフレームワークを提供し、最新技術に近い性能を示しつつ、エネルギー消費を大幅に抑えることができます。