新しい計算原理がもたらす社会
時系列データを高速にパターン認識する枠組み
リザバーコンピューティングは再帰的ニューラルネットワークの特殊なモデルを一般化した概念で，時系列情報処理に適した機械学習の枠組みの一つである．リザバーコンピューティングの最大の特長は，入力信号をリザバーで変換した後，読出し部のみを簡便なアルゴリズムで訓練することで，極めて高速な学習を可能にする点である．近年，リザバーコンピューティングの応用範囲は急速に広がり，また物理的リザバーを利用した機械学習デバイスの開発も注目されている．本稿では，リザバーコンピューティングの概要と最近の動向を紹介する．
英国から携帯電話を通じて見た日本
「極西」の島国の魅力を見習って
時系列データを高速にパターン認識する枠組み
リザバーコンピューティングは再帰的ニューラルネットワークの特殊なモデルを一般化した概念で，時系列情報処理に適した機械学習の枠組みの一つである．リザバーコンピューティングの最大の特長は，入力信号をリザバーで変換した後，読出し部のみを簡便なアルゴリズムで訓練することで，極めて高速な学習を可能にする点である．近年，リザバーコンピューティングの応用範囲は急速に広がり，また物理的リザバーを利用した機械学習デバイスの開発も注目されている．本稿では，リザバーコンピューティングの概要と最近の動向を紹介する．
情報通信技術で先端医療をより便利に・よりどこへでも
触力覚通信は，様々な産業分野で応用が期待されている．特に医療の分野では，触力覚を基にした繊細な作業が要求されることから，触力覚通信を実現するための研究開発が活発である．本稿では，医療機器，とりわけ遠隔操作手術支援ロボットについて，実用化・製品化についての現在の状況，触力覚の計測と推定に関する技術，通信に関する技術について概説する．現時点では，通信を伴う遠隔手術ロボットについてはまだ実用化されていないが，臨床実験を行ったケースが報告されるなど，実用化に向けた取組みは着実に進んでいる．
活性化し始めた大学の研究成果の実用化
IoT時代における特許紛争はどうなっていくのか
特許を書かなければあなたの研究成果の実用化も遠ざかる