연구진이 저전력 엣지 디바이스에서 실시간 EEG 분류 성능을 높이기 위해 차등 논리 게이트 네트워크(Diff-Logic)를 제안했어요. Diff-Logic은 비트 연산만으로 실행 가능한 순수 부울 회로로 모델을 컴파일하는 방식이에요.
치매 선별 작업에서는 Diff-Logic이 기존 MLP 모델보다 6.8% 더 높은 Macro F1 점수를 기록했고, 감정 인식에서는 2.3배 낮은 지연 시간과 14배 작은 모델 크기를 보여줬어요.
모델 크기가 10배 증가해도 Diff-Logic의 추론 시간은 거의 일정하게 유지되며, 가장 큰 복잡도 계층에서 MLP보다 최대 2.9배 빠른 속도를 달성했어요.