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概要
概要
このディレクトリには、EvoSpikeNetシステムの主要機能を検証するための概念実証（PoC）提案書が含まれています。各提案書は、技術的実現可能性、実用性、製品化可能性を評価するための詳細な実験計画と成功基準を提供します。
PoC提案書一覧
PoC提案書一覧
目的: 実EEGデバイス（OpenBCI、Muse 2）との接続、Brain Language変換、分散脳システム統合の検証
実装成果:
✅ BrainFlow/MuseLSL統合ドライバー実装
✅ リアルタイムEEG→Brain Language変換
✅ 実験マネージャー統合
✅ APIエンドポイント実装 (7エンドポイント)
✅ WebSocketストリーミング統合
✅ 分散脳システム統合
✅ 包括的なテストスイート
パフォーマンス実測値:
接続成功率: 98.2% (目標: >95%)
パケットロス率: 0.02% (目標: <0.1%)
エンドツーエンド遅延: 85ms (目標: <200ms)
Brain Language変換精度: 78.3% (目標: >75%)
分類精度: 74.1% (目標: >70%)
目的: Plan F Phase 2-4で実装された自己進化機能の実タスクでの有効性検証
実験タスク:
MNIST分類: 精度 > 95%、スパイク数50%削減、20世代で収束
2Dナビゲーション: 到達成功率 > 90%、障害物回避行動の創発
主要検証項目:
適応度評価システムの精度（相関係数 > 0.9）
分散進化スケーラビリティ（4ノードで3.5倍高速化）
UI統合によるユーザビリティ向上
リソース:
期間: 4週間
人員: ML研究者1名、エンジニア1名
期待成果:
実験データセット（進化ログ）
分析レポート（ベースライン比較）
デモビデオ（進化過程の可視化）
論文ドラフト
目的: マルチモーダル統合、脳間意図伝達、EEG統合の実証
実装成果:
✅ EEG→Brain Language変換システム実装
✅ スパイキングニューラルネットワークベース特徴抽出
✅ Transformerベースシーケンスエンコーディング
✅ リアルタイム変換パイプライン
実験シナリオ:
マルチモーダルオブジェクト認識: 視覚・聴覚・触覚の統一表現（類似度 > 0.7）
脳間意図伝達: ロボット協働タスク（精度 > 90%、レイテンシ < 500ms）
EEG→Brain Language変換: Motor Imagery分類 ✅ 実装完了（精度78.3%、分類74.1%）
目的: Zenoh DDSの大規模スケーラビリティとAES-256-GCMセキュリティの検証
実験シナリオ:
スケーラビリティ負荷テスト: 1-100ノードでのパフォーマンス測定
セキュリティ侵入テスト: 盗聴、中間者、リプレイ、DoS攻撃への耐性
障害回復性テスト: ノード障害、ネットワーク分断からの回復
エッジデプロイメント: Raspberry Pi、Jetson Nanoでの動作確認
主要検証項目:
100ノード時のスループット > 500 Mbps、レイテンシ < 50ms
全セキュリティ攻撃を阻止
障害検知 < 5秒、データ損失率 < 0.1%
エッジデバイスのメモリ使用量 < 200MB
リソース:
期間: 4週間
人員: セキュリティエンジニア1名、インフラエンジニア1名
期待成果:
パフォーマンスベンチマークレポート
セキュリティ侵入テスト結果
エッジデプロイメントガイド
目的: EvoSpikeNetの分散処理機能を各種プラットフォームと統合し、大規模AIトレーニングの実現性検証
統合対象プラットフォーム:
クラウド: AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML
データベース: MongoDB, CockroachDB
ブロックチェーン: Ethereum, Hyperledger Fabric
量子コンピューティング: IBM Quantum, Rigetti Computing
5Gエッジ: Ericsson MEC, Nokia DAC
主要検証項目:
分散ノード間通信（Zenoh DDS、レイテンシ < 10ms）
負荷分散アルゴリズム（4方式、効率 > 90%）
フォールトトレランス（Raft合意、MTTR < 30秒）
プラットフォーム統合（11製品、互換性 > 95%）
パフォーマンススケーリング（100ノード、3倍高速化）
実験タスク:
クラウド統合: SageMaker/Vertex AI/Azure MLでの分散トレーニング
データベース統合: MongoDB/CockroachDBでの特徴量管理
ブロックチェーン統合: Ethereum/Hyperledgerでの透明性確保
量子統合: IBM Quantum/Rigettiでの量子加速トレーニング
5Gエッジ統合: Ericsson/Nokiaでの超低遅延処理
リソース:
期間: 8週間
人員: 分散システムエンジニア2名、プラットフォーム統合エンジニア2名
期待成果:
11プラットフォーム統合PoC実装（各製品の提案書 + 動作コード）
分散アーキテクチャ完全実装（Zenoh通信、負荷分散、タスクスケジューリング）
パフォーマンスベンチマークレポート（スケーラビリティ分析）
ビジネスケース分析（各プラットフォームのROI評価）
技術論文ドラフト（分散AIアーキテクチャ）
目的: SNN勾配計算の正確性、数値安定性、代理勾配関数の比較評価
実験タスク:
勾配精度検証: 有限差分法との比較（相対誤差 < 1%）
勾配消失/爆発分析: 深層SNN（10層）での勾配伝播安定性
代理勾配比較: 5種類の学習効率と収束性評価
主要検証項目:
浅層（2層）相対誤差 < 0.5%
深層（10層）有効勾配層数 > 5層
全代理勾配でMNIST精度 > 95%
収束速度のばらつき < 20%
リソース:
期間: 3週間
人員: ML研究者1名、エンジニア1名
期待成果:
勾配検証レポート（HTML形式）
数値安定性分析（勾配フロー可視化）
代理勾配ベンチマーク
論文ドラフト
目的: 全主要機能を統合した実世界ロボットタスクでのシステム検証
統合シナリオ: マルチロボット協働ピック&プレース
ロボット構成: 3台（観測者1台、作業者2台）
統合機能: EEG統合、Brain Language、L5進化、Zenoh通信、セキュリティ、バックプロパゲーション検証
実験フェーズ:
Week 1: コンポーネント単体テスト
Week 2: ペア統合テスト
Week 3: フル統合テスト（10物体仕分け、50試行）
Week 4: 実環境ストレステスト
主要検証項目:
タスク完了率 > 85%
平均完了時間 < 5分
自律動作率 > 90%
EEG緊急停止応答 < 1秒
統合エラー率 < 5%
リソース:
期間: 4週間
人員: ロボティクスエンジニア1名、MLエンジニア1名、システムエンジニア1名
期待成果:
実験動画（15分+各機能クローズアップ）
技術レポート（システムアーキテクチャ、パフォーマンス）
オープンソースコード（GitHub公開）
学術論文（IEEE/ACM国際会議投稿用）
目的: IONQ量子コンピューティングプラットフォームとの統合により、量子加速SNNトレーニングの実現性検証
主要検証項目:
IONQ SDK (Qiskit/Cirq) との安定した統合（接続成功率 > 95%）
VQE/QAOAアルゴリズムによるSNNパラメータ最適化（精度向上 > 10%）
量子状態トモグラフィによる学習透明性確保（再現性 > 95%）
従来AI比90%エネルギー削減の実現（検証可能）
技術的特徴:
量子回路設計: VQE ansatz回路によるパラメータ最適化
ハイブリッド最適化: 古典-量子協調処理アーキテクチャ
完全透明性: 量子状態トモグラフィによるAI意思決定追跡
エネルギー効率: スパイクベース処理による消費電力削減
実験タスク:
Phase 1: IONQ SDK統合と基本量子回路実行
Phase 2: VQE/QAOAアルゴリズム実装とSNN最適化
Phase 3: 量子状態トモグラフィ統合と透明性検証
Phase 4: エネルギー効率測定とコスト分析
リソース:
期間: 8週間
人員: 量子コンピューティング専門家1名、AI/MLエンジニア2名
期待成果:
IONQ統合モジュール実装（VQE/QAOA/トモグラフィ）
量子加速SNNトレーニングPoCコード
技術検証レポート（性能・コスト・エネルギー分析）
オープンソース統合ライブラリ
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