研究課題
若手研究
本研究は、時系列処理を高速かつ効率的に行うリザバー計算モデルの推論精度を向上させることを目的とする。従来のリザバー計算ではリードアウト部に線形回帰が用いられていており、特定のタスクに対して限界を抱えていた。本研究では、異常検知で実績のあるマハラノビス距離を用いた新しい「距離型リザバー計算」を提案する。このアプローチにより、入力パターンの分布間の距離評価を可能にし、時系列分類やクラスタリングといったタスクにおいて、従来のリザバー計算を超える推論精度を実現する。本研究により、リザバー計算に基づく省エネルギーかつ高効率なAI技術の普及が期待される。
