연구진은 로그 파싱에 스파이킹 신경망을 활용한 SpikeLogBERT 프레임워크를 제안했어요. 기존 BERT 모델의 지식을 활용해 스파이크 기반 연산을 통해 에너지 효율을 높였어요.
SpikeLogBERT는 스파이크 활성화와 이벤트 기반 처리 덕분에 추론 시 활성화 연산 수를 줄여 에너지 소비를 줄일 수 있어요.
HDFS 데이터셋 실험 결과, SpikeLogBERT는 기존 ANN 기반 모델보다 0.99997의 높은 파싱 정확도를 보였고, 이론적 에너지 소비량은 최대 62.6%까지 감소했어요.