スパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、生物学的な脳の仕組みを模倣した次世代のニューラルネットワークであり、従来の人工ニューラルネットワークと比べてエネルギー効率が高いという大きな利点を持っています。一方、ビジョントランスフォーマーは画像認識タスクにおいて高い性能を発揮していますが、モデルサイズが大きく、計算量が膨大であることが課題となっていました。 PSViT（Pruning Spiking Vision Transformers）は、これらの課題を解決するための構造的剪定手法として提案されました。このアプローチは、スパイキングビジョントランスフォーマーの不要なニューロンやレイヤーを効率的に削減することで、モデルの複雑性を低減させながら高い精度を維持することを目指しています。構造的剪定とは、個別の重みパラメータを削除するのではなく、より大規模な構造単位（ニューロンやレイヤー全体など）を削除する手法を指します。 このPSViTの手法により、スパイキングビジョントランスフォーマーはより軽量かつ高速に動作させることが可能になります。結果として、エッジデバイスやリソース制約がある環境への導入が現実的になり、エネルギー効率とモデル効率の両立が実現されます。このような研究は、エネルギー効率が求められるロボティクスや組み込みAIの分野での応用拡大を促進する上で、非常に重要な意義を持っています。