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
新時代のイノベーション実現に何が必要か
誰もが使える5Gの普及を目指して
第5世代移動通信システム（5G）では，High Data Rate実現のため，ミリ波の利用が積極的に検討されている．ミリ波帯ではマイクロ波帯と比べると配線やアンテナの損失が非常に大きくなるため，損失の低い基板選定，配線の短い構造（パッケージング技術）の2点が重要となる．基板選定に関しては，誘電損はもちろんであるが，表皮効果を加味した導体損が重要となる．パッケージング技術に関しては，アンテナとRF ICの配線距離を短くして損失を低くする構造が必要となる．今後の5G NR（New Radio）の普及を考慮すると，コスト，量産性を加味した基板選定，パッケージング技術が重要となる．本稿ではこの二つに着目して技術紹介を行う．
狙い撃ち！ ミリ波のビームを思いのままに
第5世代移動通信システム（5G）では，広い信号帯域幅を確保できるミリ波帯を活用して，現行4Gに比べ10倍以上の10Gbit/sを超える高速通信の実現を目指している．ミリ波の欠点である電波の減衰や直進性を補って，安定した通信を実現するには，数百のアンテナ素子で構成されるフェーズドアレーアンテナを用いた高精度なビームフォーミングが有効である．5Gを広く社会に普及させるためには，これを小形・省電力・低コストに装置に実装する必要があり，集積回路技術が極めて重要になる．本稿では，5G向けミリ波ビームフォーミング集積回路技術の現状と今後の展望について述べる．