Vol.102 No.2 (2019/2)　目次へ

リザバーコンピューティング

小特集 7.

リザバーコンピューティングの今後の展開

Prospects for Reservoir Computing

廣瀬　明　中野大樹

廣瀬　明　正員：フェロー　東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻

中野大樹　正員　日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所

Akira HIROSE, Fellow (Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, 113-8656 Japan) and Daiju NAKANO, Member (IBM Research-Tokyo, IBM Japan, Ltd., Kawasaki-shi, 212-0032 Japan).

電子情報通信学会誌　Vol.102 No.2 pp.147-149 2019年2月

©電子情報通信学会2019

1．は　じ　め　に

　小特集最終章の本稿では，リザバーコンピューティングの要点を再度概観して，それに基づいて現在及び将来の具体的なアプリケーションの例を挙げるとともに，それがもたらす社会を展望しよう．

2．機能：高精度あるいは大雑把で高速な判断

　現在の人工知能（AI: Artificial Intelligence）で活躍しているディープラーニングは，画像認識コンテストで優れた認識率を示し，ニューラルネットワークの潜在能力の高さを社会に改めて認識させた．このように，より高精度の判断を目指すことは，一つの重要な方向である．ただ，そのために学習に掛かる時間や消費電力，教師データ量が膨大になることも事実である．また時系列の情報を学習・処理する際の計算コストは更に桁違いに増大する．しかしこのビッグデータの世の中では，サーバの中央処理などでそのコストを凌駕する利益が見込まれる．リザバーコンピューティングも，多くのニューロンと多数の教師データを準備すればその精度を上げることができる．そして，それによって学習コストが増大する点も，ディープラーニングと類似の傾向を持つ．広く一般的に，リザバーコンピューティングにもディープラーニング同様のこの方向の活躍が期待される．

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小特集 7. リザバーコンピューティングの今後の展開

1．は じ め に

2．機能：高精度あるいは大雑把で高速な判断

1．は　じ　め　に