2024年度未踏ターゲット事業(リザバーコンピューティング技術を活用したソフトウェア開発分野)プロジェクトマネージャー

かとり ゆういち

香取 勇一

公立はこだて未来大学 システム情報科学部 複雑系知能学科 教授

リザバーコンピューティングは、多様な応用の可能性を秘めています。この技術は、機械学習と物理の境界を重ね合わせ、新しい視点での問題解決を提案します。未踏ターゲット事業のプロジェクトでは、時系列データ解析の先端を行くリザバーコンピューティングの魅力と実用性をさらに深め、それをさまざまな分野に拡げる取り組みを進めます。非線形ダイナミクス、神経科学、および人工知能といった関連分野との連携を深めることで、新たな技術的ブレークスルーや応用領域の拡大が期待されます。皆さんの独自の視点や研究背景、そして熱意を活かし、未来のリザバーコンピューティングを共に築いていきましょう。先進的な研究を推進し、新しい時代の幕開けを一緒に迎えるためのパートナーとしての参加を、心よりお待ちしております。

かわい ゆうじ

河合 祐司

大阪大学 先導的学際研究機構 准教授

リザバーコンピューティングはシンプルな構造であるため、その実装が容易であるだけでなく、高い拡張可能性と応用可能性を有しています。また、リザバーコンピューティングは大規模な深層学習よりも圧倒的に低い消費電力で動作し、ダイナミクスを用いて計算する脳型コンピューティングの一つでもあります。そのようなリザバーコンピューティングの性質を活かし、伸ばし、転ずる理論的発展や技術的応用はIT分野にブレークスルーをもたらすでしょう。既存のリザバーコンピューティングの理論・応用にとらわれない未踏領域のプロジェクト提案を歓迎します。特に、情報学だけではない分野との連携が次世代のリザバーコンピューティング技術を切り拓くことを期待します。

たなか ごうへい

田中 剛平

名古屋工業大学 大学院工学研究科 知能情報プログラム 教授

リザバーコンピューティングは、人工ニューラルネットワーク研究から派生した機械学習の枠組みですが、現在ではさまざまな物理現象を利用して実装できるユニークなコンピューティング技術として認識されつつあります。

リザバーコンピューティングに基づく時系列データ処理は年々広がりを見せているものの、まだ実用的な課題への応用は道半ばです。モデル・アルゴリズムの発展や多様な活用方法の探求を通じてIoT社会の課題解決や技術革新に貢献できるチャンスが十分にあります。また、リザバーのハードウェア実装に向けた技術開発においては、設計方法や実装方法が確立されていない部分も多く、工夫の余地が多く残されています。

ぜひ純粋な好奇心や柔軟な発想を大事にして、豊かな将来を想像しながらリザバーコンピューティング技術の活用方法を考えてみてください。常識にとらわれない大胆なプロジェクト提案を期待しています。