生物の神経系は、スパースで事象駆動型のスパイクベース情報処理と適応的な制御を通じて、不確実な環境下でも優れた頑健性と適応性を実現しています。本研究はこのような生物学的パラダイムからインスピレーションを得て、ニューロモルフィック外乱オブザーバー（NDO）および制御フレームワークを開発しました。従来の連続時間信号表現をスパイクタイミング符号化で置き換え、外乱推定と制御入力の両者を積分発火（IF）ニューロンダイナミクスから離散的なスパイクイベントを通じて構築するアプローチです。 提案されたフレームワークの特徴は、その本質的に事象駆動的な更新メカニズムにあります。スパイク周波数適応（SFA）にインスパイアされた適応的閾値トリガリングメカニズムを採用することで、スパイク生成の履歴依存的な制御が可能になります。従来の固定閾値方式では多くのスパイクが生成されますが、このシステムでは生物学的な効率性を実現しています。 シミュレーション結果は、提案フレームワークが神経学的に妥当な頑健性と適応性を達成することを実証しました。特に注目すべき成果として、適応的閾値スパイキング方式がノイズ条件下で固定閾値の場合と比較してスパイクイベントを42.6%まで削減することに成功しました。これは、エネルギー効率とスパイク数削減の観点から神経形態工学システムの実装において極めて重要な成果であり、脳にインスパイアされた制御システムの実用化へ向けた大きな前進を示しています。