Mathematical science of prediction and control noise-induced phenomena by reservoir computing

• Project/Area Number: 25K00011
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 12040:Applied mathematics and statistics-related; Basic Section 12030:Basic mathematics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section12030:Basic mathematics-related , Basic Section12040:Applied mathematics and statistics-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 明石 望洋 京都大学, 情報学研究科, 助教 (90973553)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 津田 一郎 札幌市立大学, その他部局等, 特任教授 (10207384) ; 渡邉 天鵬 中部大学, 創発学術院, 特任助教 (50913282)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2029: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2028: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2027: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2026: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2025: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
• Keywords: 力学系 / ランダム力学系 / 雑音誘起現象 / 分岐現象 / リザバー計算

Outline of Research at the Start

本研究では、雑音誘起現象を機械学習によって予測・制御する手法を研究する。物理現象に動的ノイズが入り込むことによって、その定性的性質が変化する雑音誘起現象が報告されており、ノイズに起因する転換点の予測と制御は、工学の幅広い領域において重要かつ困難な課題とされてきた。近年、リザバー計算と呼ばれる機械学習手法によって、力学系の分岐構造が学習可能なことが報告されている。本研究では、リザバー計算による力学系構造学習の手法をランダム力学系に拡張することで、雑音誘起現象の予測・制御の手法を構築し、そのメカニズムを数学的に解明する。