A timing control system by a liquid state machine

眞鍋 秀聡, 田中 繁, 西野 哲朗

これまで，Marr-Albus-Ito のパーセプトロン仮説により，小脳は単純パーセプトロンであると考えられてきた．しかし近年，小脳はより汎用性の高い計算能力を持つ Liquid state machine と等価であるとする学説が提唱され，タイミング出力をもつ任意の論理演算を学習できることが示唆されている．本研究では，タイミング制御システムを Liquid state machine を用いて構成し，いくつかのセンサからの複雑な入力情報に基づいて制動を掛ける車両の制動システムに応用可能であることを示した．そして，Liquid state machine における学習の簡便さによって，製造コストの大幅な削減を可能にすることを示唆した．The cerebellum that has been considered to date as a biological counterpart of a simple perceptron is proposed to be reinterpreted to be a liquid state machine that possesses information processing capability more widely applicable than the simple perceptron. In this study, we made a timing controlled safety system of vehicles using complex information from several sensors based on the liquid state machine. We suggest that the production cost of safety systems can be greatly reduced owing to simple learnability of the liquid state machine.

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