EvoSpikeNet「HPDBN」エッジ全脳アーキテクチャを発表

2026年8月31日、横浜 – Moonlight Technologies 株式会社（代表取締役：青木雅裕、本社：横浜）は、当社の分散型ニューロモーフィックフレームワーク「EvoSpikeNet」において、エッジデバイスを含む多様なハードウェア上でセンサー入力とモーター/アクチュエータ制御を明確に分離した実行を可能にする標準アーキテクチャ「HPDBN（Heterogeneous Polymorphic Distributed Brain Node）」を発表いたします。

発表の背景

ロボティクスやドローン、産業用エッジ機器では、CPU/GPU/SNN/NPUなど搭載ハードウェアが多様である一方、センサー処理・認知推論・アクチュエータ制御の責務がコード上で密結合しがちで、通信断時の安全性確保やハードウェア間の移植性が課題となっていました。EvoSpikeNetのHPDBNは、認知推論とハードウェア制御を明確に分離した標準ループを定義することで、この課題に応えます。

機能概要

• 異種ハードウェアにまたがるローカル完結型推論: 各エッジノードはLocal Spatial Nodes（空間認識）とLocal PFC（前頭前野モデルによる認知統合）を保持し、外部通信が途絶してもローカル推論を継続できる構造を備えます。

• センサーと制御の責務分離: 標準ループは「Sensors → Spatial Nodes → Features（特徴量・信頼度・TTC候補）→ PFC → Runtime（CPU/SNN/NPU）→ Application safety/control adapter」の5段で構成され、生センサーデータをそのままPFCやネットワークへ流さず、バージョン付きの特徴量・追跡要約のみを受け渡します。アクチュエータ制御やハードウェア固有の安全機構は、利用側のアプリケーションアダプタ側の責務として明確に切り離されています。

• 通信断時の自動降格: 通信品質の低下やkeepaliveの期限切れを検知すると、外部との協調計算を停止し、期限付きキャッシュを用いてローカルSpatial Nodesとローカルランタイムのみで推論を継続します。復旧時は認証・単調時刻・計画世代・ノードID・モデル版を検証してからでなければ、古い制御計画を再適用しません。

• デバイス抽象化との統合: 既存のデバイスプラグイン機構（CPU/GPU/Jetson/Loihi/EdgeTPU等）と組み合わせることで、同一の認知推論ロジックをハードウェアを問わず実行できます。

開発者にとってのメリット

HPDBN標準に準拠することで、開発者は認知推論ロジックをハードウェアやアプリケーション固有の安全要件から切り離して実装できます。センサーアダプタ・制御アダプタ・Safety Barrier・ハードウェア監視は利用側の責務として明確化されており、機体やロボットごとの安全認証要件（DO-178C等）に応じた実装と、EvoSpikeNet Coreが提供する認知推論・ピア協調・デバイス抽象化を独立に組み合わせることが可能です。

受入基準

本標準は、以下を満たすことをCore実装の受入基準としています。

• 生センサーデータが意図せず外部送信されない

• 通信断でローカル推論が停止しない

• PFC、Spatial Nodes、runtimeの停止を検知できる

• 出力に入力期限、品質、モデル版、理由コードを含む

• CPU/GPU/NPU別に最悪実行時間、温度、電力、メモリを測定できる

詳細な仕様は ドキュメントサイト「HPDBN SDK統合ガイド」 をご覧ください。なお、本標準はCore側の設計仕様であり、航空機搭載適合性や安全認証そのものを含むものではありません。

代表取締役のコメント

Moonlight Technologies 株式会社代表取締役の青木雅裕は、次のように述べています。「多様なエッジハードウェアが混在する現場では、認知推論とハードウェア制御の責務を明確に分けることが、安全性と移植性の両立に不可欠だと考えています。HPDBNは、その設計思想をEvoSpikeNetの標準として実装したものです。」

会社概要

• 会社名: Moonlight Technologies 株式会社

• 代表取締役: 青木雅裕

• 設立: 2025年

• 事業内容: AIフレームワーク開発、分散脳シミュレーション、ニューロモーフィックコンピューティング

• ウェブサイト: https://www.moonlight-tech.biz

お問い合わせ先

• メール: info@moonlight-tech.biz

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