【研究分野】連携探索型数理科学

【研究領域課題番号】16KT0019 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

レザバー計算 / カオス / 非線形力学系 / レザバー計算機 / ニューラルネットワーク / 情報量最大化 / ネットワーク結合力学系 / 力学系 / 数理工学 / 数理科学 / 神経科学 / 非線形

【研究成果の概要】

本研究では、大自由度非線形力学系を計算資源として活用するため、適切な指導原理に基づいてより良いレザバー計算機を構築すること、また，逆に力学系自体を計算資源という新たな側面で特徴付け、力学系の基礎的研究に新たな指標を提供することを目的としている。最初に、非カオス的なストレンジアトラクターを示す力学系をレザバーとして活用する可能性を検討し，適切なタスクの設定なども含めての研究を行った。最終的に、力学系の相互作用を規定するネットワーク構造が重要である点に着目して、リカレント相互情報量最大化という指導原理で構築する事で、特にメモリータスクに関して性能の向上が見られる事を発見した。

【研究の社会的意義】

レザバー計算は最近注目さているトピックであり、特に、大自由度非線形力学系の複雑な振る舞いを、計算資源として工学的応用に繋げる点は、数学の基礎理論と工学的応用の絡む学際的な研究テーマである．これまで、edge of chaos しか有効なレザバー構築の指針が無かったが、今回リカレント情報量最大化という新たな指針を示せたことは、工学的応用だけでなく、力学系の新たな特徴付けという基礎科学への貢献も期待出来る．最後に，数学的に非常にマニアックな力学系の性質が，情報処理システムとして工学的応用や脳・神経系の理解に関係している点は，基礎的学問の裾野の広い研究が如何に重要かを示す社会的意義も大きいといえる.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-07-19 - 2020-03-31

【配分額】18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)