やわらかい深層物理リザバー計算の理論と実装

• 研究課題/領域番号: 25H01134
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 中嶋 浩平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (10740251)
• 研究分担者: 新竹 純 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10821746) ; 竹井 邦晴 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (20630833)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 46,410千円 (直接経費: 35,700千円、間接経費: 10,710千円); 2025年度: 15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
• キーワード: reservoir computing / physical reservoir / physical deep learning / soft robots / flexible devices

研究開始時の研究の概要

ソフトロボットの複雑なダイナミクスを計算資源として有効活用してしまおうというアプローチを物理リザバー計算と呼ぶ。本研究題目では、この物理リザバー計算のフレームワークをより拡張し、ネットワークの構成を深層化することで計算能力と学習の汎化能力を格段に向上させることを試みる。その際、やわらかいデバイスのようにモデルが複雑すぎて不明かつ時間的にも変化する場合に、真に有効に機能する学習法の提案が必須となる。このチャレンジに対して、我々は勾配計算を必要としない深層物理リザバー計算のための新たな学習理論を打ち立て、ソフトロボットのための新しい情報処理ならびに学習のフレームワークを実装する。