Yoko Uwate 研究室
主宰者：Yoko Uwate
徳島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、電子回路の非線形動力学と機械学習を組み合わせた研究に取り組んでいます。特にメモリスタ（抵抗値が変化する電子素子）を含む振動回路や混沌回路に注目し、これらの回路がどのような複雑な振動パターンを示すのかを調べています。複数の回路を相互に結合させた際の同期現象や、周期的な振動と混沌的な振動の切り替わり現象など、物理的な回路システムに備わった豊かなダイナミクスを解明することを目指しています。
さらに本研究室では、こうした回路の特性を生かして高速な情報処理を実現する手法を開発しています。リザーバコンピューティングという機械学習の手法を用いて、振動回路の内部状態を活用した音声認識や時間系列予測などのタスクを実行しており、パソコンで実行する従来の人工ニューラルネットワークよりも低い消費電力で学習を進める可能性を探っています。この研究は、生物の脳の情報処理機構を模倣したハードウェアベースのコンピューティングシステムの実現に向けた基礎的な検討といえます。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（47 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/mcas.2024.3427029
- DOI: https://doi.org/10.1109/isocc62682.2024.10762086
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- DOI: https://doi.org/10.1109/isocc56007.2022.10031365
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iscas51556.2021.9401462
- DOI: https://doi.org/10.1109/isocc53507.2021.9614020
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