연구진은 모바일 기기 배포에 적합한 저전력 비디오 이해 모델 개발을 위해 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 활용했습니다. SpikeTAD는 SNN 기반의 실시간 행동 감지(TAD) 아키텍처로, THUMOS14에서 67.2%의 평균 mAP를 달성하며 저전력 TAD 모델의 가능성을 입증했습니다. SpikeTAD는 기존 SNN의 긴 변환 시간과 성능 저하 문제를 해결하고, GitHub에서 코드 공개되었습니다.