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東大、高次元カオス力学系上にカオス的遍歴と大域的な遷移則の双方を自在に設計する手法を提案

発表日:2020年11月12日

高次元カオスを活用したカオス的遍歴の設計手法の提案

1.発表者:

井上 克馬(東京大学 大学院情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 博士後期課程 2年)

中嶋 浩平(東京大学 大学院情報理工学系研究科 情報理工学教育研究センター・連携研究機構 次世代知能科学研究センター 准教授)

國吉 康夫(東京大学 大学院情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 教授/連携研究機構 次世代知能科学研究センター センター長)

2.発表のポイント:

◆高次元カオス力学系上に、カオス的遍歴と呼ばれる非線形現象の局所的なパターン(擬似アトラクタ)と大域的な遷移則の双方を自在に設計する手法を提案しました。

◆一般に高次元カオス力学系の制御は困難ですが、リザバーコンピューティングと呼ばれる機械学習の手法を応用して、系が生み出すダイナミクスの複雑さを積極的に活用することで、系の部分的なパラメータ調整のみでカオス的遍歴を設計します。

◆カオス的遍歴は自発的行動切り替えや記憶の想起といった脳の情報処理における重要な役割を担っているという報告もあり、設計者による明示的な内部構造の規定を必要としない本提案手法は、将来的に物理系のダイナミクスを積極的に活用したニューロモーフィックデバイスの制御手法の確立に貢献することが期待されます。

3.発表概要:

カオス的遍歴は高次元非線形力学系特有の現象であり、いくつかの低次元な安定状態と、それらの間の不規則な遷移によって特徴づけられます。これまでカオス的遍歴と解釈できる時系列パターンは脳活動において見出されるのみならず、記憶やその想起等の動物の認知機能がカオス的遍歴を介して構成される可能性が指摘されてきました。それ故に、高度な認知システムの実現を目指す認知発達ロボティクスの文脈で、カオス的遍歴を介して認知ロボットを制御する試みがなされてきました。しかしながら、従来手法では安定状態や遷移パターンに応じてシステムの内部構造を設計者があらかじめ綿密に設計する必要がありました。

東京大学大学院情報理工学系研究科 國吉・新山研究室の井上 克馬大学院生および次世代知能科学研究センター(AIセンター)の中嶋 浩平准教授らの研究グループは、カオス的遍歴の擬似アトラクタとその大域的な遷移則双方を高次元カオス力学系上に自在に設計する手法を提案しました。この設計手法はリザバーコンピューティングと呼ばれる機械学習の手法に立脚し、高次元カオス軌道が持つ複雑で多様な情報表現能力を積極的に活用することで、明示的なモジュールや階層構造をあらかじめ設定せずに部分的なパラメータの学習のみで達成されます。また、この特長により本提案手法は相互作用の調整が困難な物理系にも適用しやすく、物理系や材料の固有のダイナミクスを積極的に活用するニューロモーフィックデバイスの制御手法の確立に貢献することが期待されます。

※以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach_file/0542938_01.pdf

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