自然現象を計算資源にする「環境計算」を提唱し実証 ～植物のゆらぎパターンの映像を使ったソフト風速計～

自然現象を計算資源にする「環境計算」を提唱し実証～植物のゆらぎパターンの映像を使ったソフト風速計～

2024年1月 5日 11:00 | プレスリリース?研究成果

【本学研究者情报】

〇材料科学高等研究所　教授　安东弘泰

【発表のポイント】

人工知能の计算资源として実现象を利用する「环境计算」の概念を、リザバーコンピューティング^（注¹^）の枠组みに基づいて提唱しました。
植物の动きの映像から特徴点を抽出して、その揺らぎを利用して植物にあたる风の向きと风速の分类を実証しました。
植物の物理リザバーとしての汎化性能や欠损に対する耐性のロバスト性について検証しカメラ映像を用いた风速计测の応用可能性を示しました。
既设のセンサーや监视カメラを活用することで、インフラコストをかけずに実现可能なソフト风速计技术につながると期待されます。

【概要】

自然界には量子効果が顕着になるミクロスケールから、细胞の活动、人间の活动、そして気象?天体のようなマクロスケールに至るまで、多様な现象があります。通常、计算を行うためにはコンピュータのような精密な设计が求められますが、これらの现象から自然発生した动き（ダイナミクス）を计算に活用できる可能性があります。センサーが豊富に设置された社会では、こうしたダイナミクスを简単に収集することが可能になりました。

东北大学材料科学高等研究所（奥笔滨-础滨惭搁）の安东弘泰教授と公立はこだて未来大学の香取勇一教授の研究チームは、自然界の复雑なダイナミクスを计算资源として活用する「环境计算(コンピューテーション?ハーベスティング)」の概念を発表しました。この研究は、ニューラルネットワークの一种であるリザバーコンピューティングと呼ばれる机械学习の枠组みを応用し、复雑な相互作用によって生じる自然现象の动きを解析し、センサー情报処理に活用する方法论を提案しています。

本研究では植物の动画を撮影し、そこから风速と风向を推定する手法を提示し、実験を通じてその有効性を示しました。この手法は低コストで、気象観测、农业、都市计画、灾害対策など、多くの分野での応用が期待されます。自然界に存在する动きを计算リソースとして活用することで、より効率的かつ正确な情报処理が可能になると考えられます。

本研究成果は、2023年12月14日現地時間にPLOS ONEのオンライン版で公開されました。

図1.　环境计算の概念図。植物のゆらぎや云の移动などの自然物や交通流のような人工物まで実世界の中のさまざまな动きのパターンを抽出する。その际、既存の计算机のように计算システムを设计することなく、実世界にある复数のパターンをそのまま计算プロセスとして活用して予测计算を実现する。実世界の动きのパターンには、予测対象との相関があるため係数をかけた足し算を行うだけで计算可能となる场合がある。高速道路上の车の动きのパターンを利用して、渋滞発生予测を行うことも可能である。

【用语解説】

注1. リザバーコンピューティング
机械学习で使用されるリカレントニューラルネットワーク（搁狈狈）について、学习の効率化と计算量の削减のために、一部のモデルパラメータのみを学习するアイデアのもと、提示されたモデル。このモデルは、重みを固定した搁狈狈によって、入力データを非线形変换し、出力层の重みを学习して、所望の出力を得るように设计される。リザバーは必ずしもニューラルネットワークである必要はなく、さまざまな物理系を利用して构筑することもできる。それらは一般に、物理リザバーと呼ばれる。

详细（プレスリリース本文）