The 83rd JSAP Autumn Meeting 2022

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Symposium (Oral)

Symposium » In-materio AI computing

[20p-M206-1~11] In-materio AI computing

Tue. Sep 20, 2022 1:30 PM - 6:15 PM M206 (Multimedia Research Hall)

Hirofumi Tanaka(Kyushu Inst. of Tech.), Takuya Matsumoto(Osaka Univ.)

4:30 PM - 5:00 PM

[20p-M206-8] A novel learning scheme for physical reservoir computing

Kohei Nakajima1 (1.Univ. Tokyo)

Keywords:physical reservoir computing, reservoir computing, nonlinear dynamics

物理リザバー計算は、物理系のダイナミクスを計算資源として活用する情報処理手法である。この手法では、一般に、物理系からよみったシグナルに対して、リードアウトを調整・学習することで所望の情報処理を実装する。この時、学習機は計算資源となるリザバーの外にあるのが一般である。ここでは、新たに学習アルゴリズムそれ自体をリザバー内部に埋め込んだ形式を提案する。こうすることで、学習自体も既存の計算機を導入することなく、物理リザバーと地続きで扱うことが可能となる。本講演では、この手法の説明から、その応用可能性までを紹介する。