PanLUNA：エッジ・バイオシグナル・インテリジェンス向けの効率的で頑健なクエリ統合マルチモーダルモデル
arXiv cs.AI / 2026/4/7
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要点
- PanLUNAは、EEG・ECG・PPGを単一の共有エンコーダで同時処理する「5.4Mパラメータ」のコンパクトな汎モーダル生体信号基盤モデルとして提案されています。
- センサ種別埋め込みを備えた統合型クエリ集合により、クロスモーダルの早期融合を効率的に行いつつ、推論時のモダリティ欠損にも頑健である設計です。
- TUABの異常EEG検出（balanced accuracy 81.21%）やHMCのマルチモーダル睡眠ステージング（balanced accuracy 0.7416）で、大型モデルに匹敵、あるいは上回る性能を示しています。
- Quantization-aware trainingによりINT8量子化でもフル精度の≥96%性能を回復でき、GAP9の超低電力RISC-Vマイコン上でウェアラブル実装に近い低レイテンシ・低消費電力性能（例：12誘導ECGで325.6ms/18.8mJ）を報告しています。
