MEMS結合振動子を用いた機械学習の多元化

近年，高速かつ省消費電力な機械学習の実装方法として物理リザバーコンピューティング（PRC）が注目されています．本研究では，MEMS非線形振動子アレイを用いたPRCにおける学習性能の向上を目指し，複数の振動子の運動状態を機械学習に用いる手法（多元法）の提案とその性能評価を行いました．この結果，短期記憶（線形）タスクとパリティチェック（非線形）タスクに関して，学習の多元化により記憶容量MCが増加することが示されました．