| 研究課題/領域番号 |
16K00326
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 / 機械学習 / 時系列データ / 画像処理 / 時系列予測 / 高速機械学習 / 非線形力学系 / ニューラルネットワーク / メモリスタ / スピン波 / デバイス / ハードウェア / 数理モデル / エコーステートネットワーク / ばらつき / 時系列情報処理 / 非線形 / 最適化 |
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| 研究成果の概要 |
レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、レザバーコンピューティング技術の向上を目指して、数理的研究に取り組んだ。レザバーコンピューティングと他の機械学習との融合や、時系列データ予測のための新しい学習モデルは、本手法の発展に寄与するという学術的意義をもつ。物理的レザバーコンピューティングの研究成果は、低消費電力で動作するオンライン機械学習デバイスの開発につながるものであり、人工知能の発展をさらに促すという社会的意義をもつと考えられる。
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