非線形熱伝導現象を用いた物理リザバーコンピューティング

社会の急速な情報化に伴って機械学習やデータ解析の需要が高まる中で、非線形物理現象の過渡的な状態変化を利用することで低い計算負荷で学習を行う物理リザバーコンピューティング(PRC)技術が注目を集めています。
本研究では、材料の熱拡散率に非線形な温度依存性を仮定した熱伝導現象によるPRCを提案し、その学習性能の向上を目指しております。