연구진이 실시간 EEG 신호 추론을 위한 Causal Mamba 기반 SSM인 CaMBRAIN을 제안했어요.
CaMBRAIN은 기존 모델의 quadratic scaling 문제와 sliding-window 방식의 한계를 극복하고, EEG 전체 신호에 대한 이해를 가능하게 해요.
새로운 multi-stage self-supervised 훈련 파이프라인을 통해 장기 기억 유지 및 SOTA 성능을 달성했으며, 기존 모델 대비 10배 빠른 처리 속도를 보여줘요.