Reservoir computing using the model of true slime mold

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K20388
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Kobe University (2020-2023); Kwansei Gakuin University (2019)
• Principal Investigator: Tani iori 神戸大学, DX・情報統括本部, 助教 (70751379)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: リザバー計算 / 真性粘菌 / 生物計算機

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to propose a novel machine learning method based on reservoir computation using a mathematical model of a true slime mold Physarum polycephalum. Reservoir computation refers to a method in which a part of a recursive neural network is replaced by a large-degree-of-freedom dynamical system, and reservoir computation methods using one-dimensional cellular automata are already known. In this study, we show that the interaction of an elementary cellular automaton with a mathematical model of a true slime mold can produce a behavior with high computational power, called Class IV, in a broad and universal manner.

Free Research Field

感性情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

真性粘菌は原初的な単細胞生物でありながら一種の情報処理能力をもち，生物を計算機素子として用いる研究において広く利用されている．本研究では，真性粘菌の数理モデルと初等セル・オートマトンを相互作用させ，真性粘菌を一種のメモリ領域として利用する方法を提案した．通常の初等セル・オートマトンにおいて，独立した88のルールに対して，クラスIVと呼ばれる複雑で高い計算能力を示すものはわずかに1ルールしか知られていないが，本提案手法ではほとんどのルールに対してパワースペクトルのべき分布によって特徴づけられるクラスIV的挙動が認められる．