연구진이 이미지 인식과 복잡한 추론에 적용 가능한 Winfree 진동 신경망(WONN)을 제안했어요. WONN은 진동 상호작용을 통해 표현을 생성하며, 기존 동기화 기반 모델의 확장성 한계를 극복했어요.
CIFAR, ImageNet, Maze-hard, Sudoku 등 다양한 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보였으며, 특히 ImageNet-1K에서 동기화 기반 모델 최초로 경쟁력을 확보했어요.
Maze-hard 문제에서 기존 모델 대비 1%의 파라미터만 사용해 80.1% 정확도를 달성하며, 진동 기반 모델이 효율적인 대안임을 입증했어요.