[18p-A410-1~8] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[18p-A410-3] 動的システムの最適制御に基づく物理コンピューティング

新山 友暁¹、〇砂田 哲^1,2、レーム アンドレ³、菅野 円隆⁴、内田 淳史⁴ (1.金沢大理工、2.JSTさきがけ、3.東大情理、4.埼玉大)

キーワード：コンピューティング、深層学習、Direct Feedback Alignment

リザバーコンピューティングは、動的システムそのものの素材を活かす新しい計算パラダイムとして発展しているが、深層学習のような高度な情報処理には至っていない。本発表では、動的システムの最適制御に基づき、深層学習的な情報処理を可能にする手法を紹介する。そして、Direct feedback alignment を取り入れた最適制御手法を提案し、その特徴について説明する。