
リザバーコンピューティングの基礎と研究動向、社会実装に向けた技術課題と応用展開
どのような情報処理が得意か、他の機械学習コンピューティングとの違い、物理リザバーコンピューティングの動作原理、近年の研究動向、応用例、今後の展望など。
受講可能な形式:【Live配信】のみ
日時
2025年11月17日(月) 13:00~16:30
セミナー趣旨
その原理・特徴、物理RCの動作原理・ソフトウエアベースとの違い、物理RCの種類、物理RCの基礎研究(光学、機能性材料や電子デバイスを用いたコンピューティング)と応用に近い研究の具体例、社会実装に向けた応用(音声・画像認識、無線通信要素技術、個人医療等)と技術課題、今後の展望までを解説します。
本セミナーでは、はじめにリザバーコンピューティングの基礎と特徴、どのような情報処理に活用できるかを説明します。次に、非線形な物理現象を利用したハードウエア研究について、ソフトウエア研究との違いと動作原理、どのような技術開発が必要であるのかを説明します。その後、基礎から応用までの近年の研究動向を紹介し、どのような社会実装を目指しているのかの描像についても紹介します。最後に、他の分野との関り、発展のための技術課題、今後の展望について議論します。
受講対象・レベル
時系列データのパターン情報処理、特にハードウエアの特徴を活かした機械学習コンピューティングに興味のある方。直感的な理解を促す説明を心がけるため予備知識は不用ですが、簡単な線形代数の知識があると理解しやすい概念があります。
習得できる知識
・機械学習パターン情報処理リザバーコンピューティングの原理と概要
・ソフトウエアベース技術と物理ダイナミクスベース技術の違い
・ハードウエア開発の要点
・研究動向と想定される社会実装例
・今後の発展に必要な技術課題
セミナープログラム
1.1 人工ニューラルネットワークとリザバーコンピューティング
1.2 他の機械学習コンピューティングとの違い
1.3 どのようなパターン情報処理が得意なのか
2.物理リザバーコンピューティングの原理
2.1 ソフトウエアベース
2.2 物理ダイナミクスベース
2.2.1 システム構造と動作原理
2.2.2 どのような技術開発が必要か
2.2.2 物理リザバーコンピューティングの種類
3.物理リザバーコンピューティングの具体的な研究内容
3.1 基礎研究の具体例
3.1.1 構造物を用いたコンピューティング
3.1.2 光学を用いたコンピューティング
3.1.3 機能性材料や電子デバイスを用いたコンピューティング
3.2 応用に近い研究の具体例
4.社会実装に向けて
4.1 特徴を活かした応用
音声認識、無線通信要素技術、個人医療、画像認識など。
4.2 ブレークスルーを必要とする技術課題
4.3 今後の展望
□質疑応答□
セミナー講師
中根 了昌 氏
2005年 東京大学大学院工学系研究科電子工学専攻 博士後期課程修了。博士(工学)。
2013年 東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻 特任准教授、2023年より現職。
学生時代から現在まで電子材料、電子デバイスの研究に従事。2013年からはこれらに加え、ハードウエアの特徴を活かした機械学習コンピューティングの研究に従事し、国内外での学会における招待講演多数。2020年にリザバーコンピューティングの和書を共著にて出版。
セミナー受講料
49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 )
定価:本体45,000円+税4,500円
E-Mail案内登録価格:本体42,700円+税4,270円
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1名申込み: 受講料 39,600円(E-Mail案内登録価格 37,840円 )
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受講について
受講方法・接続確認はこちら(申込み前に必ずご確認ください)
<配布資料>
PDFテキスト(印刷可・編集不可)
※開催2日前を目安にマイページよりダウンロード可となります。
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
受講料
49,500円(税込)/人