本論文では、神経形態無線センサーネットワークに基づいた低消費電力のオンライン異常検出フレームワークを提案している。具体的には、ブレイン・マシン・インターフェースや遠隔環境監視などの使用ケースに適応可能である。システム内の中央リーダーノードが、各時間枠で神経形態センサーのサブセットを積極的に問い合わせ、センサーが変化に応じてスパイクを生成する。応答として、センサーはインパルス無線通信でローカルイベントをエンコードし、リーダーはこれらの信号を処理して環境が正常か異常かを判断する。この方法は、偽発見率(FDR)を制御しながら、異常率の知識を必要としないオンライン仮説検定手法を用いており、センサーの問い合わせ戦略を最適化することで高い異常検出の信頼性を確保している。