特許 7698812 レザバーシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-06-17

(45)【発行日】2025-06-25

(54)【発明の名称】レザバーシステム

(51)【国際特許分類】

   G06N 3/044 20230101AFI20250618BHJP

【ＦＩ】

G06N3/044 100

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2025527100

(86)(22)【出願日】2025-02-28

(86)【国際出願番号】 JP2025007297

【審査請求日】2025-05-12

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000003067

【氏名又は名称】ＴＤＫ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100141139

【弁理士】

【氏名又は名称】及川 周

(74)【代理人】

【識別番号】100163496

【弁理士】

【氏名又は名称】荒 則彦

(74)【代理人】

【識別番号】100114937

【弁理士】

【氏名又は名称】松本 裕幸

(72)【発明者】

【氏名】佐々木 智生

(72)【発明者】

【氏名】望月 慎一郎

(72)【発明者】

【氏名】北野 哲

(72)【発明者】

【氏名】小野松 丈洋

(72)【発明者】

【氏名】寺▲崎▼ 幸夫

【審査官】宮司 卓佳

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２２－５５７２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２２／００３６２４５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１６－７１６３３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｎ ３／０４４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のセンサーと、レザバーと、を有し、
前記複数のセンサーのそれぞれは、時系列信号を感知し、前記時系列信号に基づく時系列のセンサー信号を、前記レザバーに送るように構成され、
前記レザバーは、前記複数のセンサーのそれぞれからのセンサー信号を非線形変換し、
前記レザバーは、時系列の前記センサー信号の前記レザバーへの入力が完了する前に、出力信号を未来の予測データとして出力できるように構成されている、レザバーシステム。

【請求項2】

前記出力信号は、時系列の前記センサー信号のうち前記出力信号を出力するまでに前記レザバーに入力された過去のデータを用いて求められる、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項3】

前記複数のセンサーのそれぞれは、時系列信号を一定時間ごとに時分割して前記レザバーに入力し、
前記レザバーは、時間経過とともに前記出力信号を複数回出力し、
前記レザバーから出力される前記出力信号の回数は、時分割された前記時系列信号が前記レザバーに入力されるサンプリング回数以下である、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項4】

前記センサー信号は、前記時系列信号と一致する、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項5】

前記センサー信号は、前記時系列信号を一定時間ごとに時分割した信号である、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項6】

前記レザバーは、レザバー層と出力層とを備え、
前記レザバー層は、前記時系列のセンサー信号のうち前記レザバーに入力された信号を変換し、
前記出力層は、前記レザバー層からの出力に重みを印加し、前記レザバーに入力された信号に基づく前記出力信号を出力する、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項7】

前記出力信号は、アナログ信号である、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項8】

前記レザバーは、複数のノードを有し、
前記複数のノードの間の信号交換はアナログ信号で行われる、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項9】

前記レザバーは、複数のノードを有し、
前記複数のノードの間のそれぞれは、決められた周期で、他のノードに信号を送る、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項10】

前記複数のセンサーの少なくとも一つは、画像検知センサーである、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項11】

前記複数のセンサーの少なくとも一つは、加速度センサーである、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項12】

入力検知部をさらに備え、
前記入力検知部は、前記複数のセンサーのそれぞれと前記レザバーとに接続され、
前記入力検知部は、前記センサー信号をモニターし、前記センサー信号のうち前記予測データの予測に利用する信号の開始点を決定できるように構成されている、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項13】

出力検知部をさらに備え、
前記出力検知部は、前記レザバーに接続され、
前記出力検知部は、前記出力信号をモニターし、前記センサー信号のうち前記予測データの予測に利用する信号の終了点を決定できるように構成されている、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項14】

前記複数のセンサーは、指又は腕に装着可能な加速度センサーであり、
前記レザバーは、前記出力信号として手の動きを予測できるように構成されている、請求項１に記載のレザバーシステム。

【請求項15】

前記複数のセンサーは、画像のうちの所定のポイントを座標で示すことができるセンサーであり、
前記レザバーは、前記座標の推移を用いて、前記出力信号として手の動きを予測できるように構成されている、請求項１に記載のレザバーシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、レザバーシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

ニューロモルフィックデバイスは、ニューラルネットワークを用いて人間の脳を模倣した素子である。ニューロモルフィックデバイスは、人間の脳におけるニューロンとシナプスとの関係を人工的に模倣している。

【0003】

ニューロモルフィックデバイスは、例えば、階層状に配置されたノード（脳におけるニューロン）と、これらの間を繋ぐ伝達手段（脳におけるシナプス）と、を有する。ニューロモルフィックデバイスは、伝達手段（シナプス）が学習することで、問題の正答率を高める。学習は将来使えそうな知識を情報から見つけることであり、ニューロモルフィックデバイスでは入力されたデータに重み付けをする。

【0004】

ニューラルネットワークの一つとして、リカレントニューラルネットワークが知られている。リカレントニューラルネットワークは、非線形な時系列のデータを扱うことができる。非線形な時系列のデータは、時間の経過とともに値が変化するデータであり、株価等はその一例である。リカレントニューラルネットワークは、後段の階層のニューロンでの処理結果を前段の階層のニューロンに戻すことで、過去の情報を含めたデータ処理が可能である。

【0005】

レザバーコンピューティングは、リカレントニューラルネットワークを実現する一つの手段である。レザバーコンピューティングは、内部結合に基づいて、信号を相互作用させることで、再帰的な処理を行う。例えば、特許文献１には、レザバーを含む情報処理装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】国際公開第２０２２／０２４１６７号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

レザバーコンピューティングを含むニューラルネットワークは、入力信号の入力が完了してから、入力された入力信号に基づいて推定解を予測する。しかしながら、信号の入力が完了を待つと、推定解の予測に時間がかかる。このタイムラグは、タイムリーな予測を阻害する。高度なコンピューターを用いて演算処理を早めることで、タイムラグを短くすることはできるが、高度なコンピューターを用いたシステムは汎用性にかける。

【0008】

本開示は上記事情に鑑みてなされたものであり、タイムリーな予測が可能なレザバーシステムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0009】

第１の態様に係るレザバーシステムは、複数のセンサーと、レザバーと、を有する。前記複数のセンサーのそれぞれは、時系列信号を感知し、前記時系列信号に基づく時系列のセンサー信号を、前記レザバーに送るように構成されている。前記レザバーは、前記複数のセンサーのそれぞれからのセンサー信号を非線形変換する。前記レザバーは、時系列の前記センサー信号の前記レザバーへの入力が完了する前に、出力信号を未来の予測データとして出力できるように構成されている。

【発明の効果】

【0010】

上記態様にかかるレザバーシステムは、タイムリーな予測が可能である。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】第１実施形態に係るレザバーシステムの概略図である。

【図2】第１実施形態に係るレザバーシステムの動作を説明するための図である。

【図3】第１実施形態に係るレザバーシステムの動作を説明するための図である。

【図4】第２実施形態に係るレザバーシステムの概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本実施形態について、図を適宜参照しながら詳細に説明する。以下の説明で用いる図面は、本開示の特徴をわかりやすくするために便宜上特徴となる部分を拡大して示している場合があり、各構成要素の具体的な構成などは実際とは異なっていることがある。以下の説明において例示される構成等は一例であって、本開示はそれらに限定されるものではなく、本開示の効果を奏する範囲で適宜変更して実施することが可能である。

【0013】

「第１実施形態」
図１は、本実施形態に係るレザバーシステム１００のブロック図である。レザバーシステム１００は、複数のセンサー１とレザバー２とを備える。

【0014】

複数のセンサー１のそれぞれは、レザバー２と接続されている。センサー１のそれぞれは、外部信号として時系列信号Ｓ１を感知する。センサー１のそれぞれは、時系列信号Ｓ１に基づく、時系列のセンサー信号Ｓ２をレザバー２に送るように構成されている。

【0015】

センサー１の種類は特に問わない。例えば、画像検知センサー、加速度センサー、温度センサー、慣性センサーをセンサー１に用いることができる。画像検知センサーは、例えば、画像のうちの所定のポイント（例えば、赤い箇所）を座標で表すことができるものでもよい。加速度センサーは、例えば、指、腕等に装着可能で、腕の動きを加速度で検知できるものでもよい。センサー１のそれぞれは、同じ種類のセンサーでもよいし、異なる種類のセンサーでもよい。

【0016】

時系列信号Ｓ１は、時間と共に変化する測定対象の情報を含む信号である。例えば、センサー１が加速度センサーの場合、時系列信号Ｓ１は、ある方向への加速度の時間変化を示す。例えば、センサー１が画像検知センサーの場合、時系列信号Ｓ１は、測定ポイントの座標の時間変化を示す。

【0017】

センサー１は、時系列信号Ｓ１をそのまま、センサー信号Ｓ２として出力してもよい。この場合、時系列信号Ｓ１は、センサー信号Ｓ２と一致する。時系列信号Ｓ１をそのままセンサー信号Ｓ２とすると、時系列信号Ｓ１の有する情報を漏れなく利用できる。また時系列信号Ｓ１をセンサー信号Ｓ２に変換するタイムラグがなく、レザバーシステム１００の予測をタイムリーに行うことができる。

【0018】

またセンサー１は、時系列信号Ｓ１を変換して、センサー信号Ｓ２として出力してもよい。例えば、センサー１は、時系列信号Ｓ１を一定時間ごとに時分割した時分割信号をセンサー信号Ｓ２としてもよい。時系列信号Ｓ１を時分割することで、レザバー２の演算負荷を下げることができる。

【0019】

例えば、センサー１は、クロックとスイッチとを有してもよい。クロックは、クロック信号に基づいて、スイッチのＯＮ／ＯＦＦを切り替える。クロック信号の周期は、例えば、１ｋＨｚでもよく、１ＭＨｚでもよい。センサー１は、クロック信号に基づいて、一定周期でセンサー信号Ｓ２を出力する。センサー１がクロック信号に基づいて動作することで、時系列信号Ｓ１はセンサー信号Ｓ２に変換される。

【0020】

またセンサー１は、信号を一定期間保持する信号保持部をさらに有してもよい。信号保持部は、クロック信号によりスイッチが切り替わる間に、センサー１で感知した信号を保持する。信号保持部で一定周期の間に入力された信号を保持することで、一定周期の間に感知された時系列信号Ｓ１をまとめてセンサー信号Ｓ２として出力できる。信号保持部は、例えば、コンデンサである。

【0021】

例えば、センサー１のそれぞれが異なるセンサーの場合、それぞれのセンサーの動作周期が異なる場合がある。例えば、センサー１の種類によっては、他の種類のセンサーより動作周期が早い場合がある。クロックを用いると、それぞれのセンサー１から入力されるセンサー信号Ｓ２の周期を同期することができる。センサー信号Ｓ２の周期を同期することで、一つのセンサー１（例えば、動作周期の早い信号）に依存した信号がレザバー２に入力されることを避けることができる。

【0022】

レザバー２は、複数のセンサー１のそれぞれと接続されている。複数のセンサー１からレザバー２に入力されたセンサー信号Ｓ２は、レザバー２内で非線形変換される。

【0023】

レザバー２は、ソフトウェアでもよいし、ハードウェアでもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わさったものでもよい。

【0024】

ソフトウェアは、コンピュータ内に実装されるプログラムである。レザバー２がソフトウェアの場合は、レザバー２は、中央演算装置（ＣＰＵ）を含むマイクロコントローラーユニット（ＭＣＵ）又はマイクロプロセッサユニット（ＭＰＵ）でもよい。レザバー２は、例えば、レザバーコンピューティングのプログラムを格納するメモリと、レザバーコンピューティングのプログラムを実行するプロセッサとを含む。

【0025】

ハードウェアは、現実の素子又は回路の組み合わせからなる。ハードウェアのレザバーは、物理レザバーと言われる。物理レザバーは、現実の素子又は回路の組み合わせからなり、レザバーコンピューティングの概念を現実の素子又は回路で実現したものである。例えば、物理レザバーは、物理回路でもよい。物理レザバーは、例えば、光を利用した光学素子でもよいし、電気を利用した電気的素子でもよいし、磁気を利用した磁気素子でもよいし、振動を利用した力学的素子でもよい。物理レザバーがアナログインタフェースの場合、物理レザバーからの出力をデジタル変換するアナログデジタルコンバーターを有してもよい。また物理レザバーを、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのＰＬＤ(Programmable Logic device)に実装してもよい。

【0026】

レザバー２は、例えば、レザバー層２１と出力層２２とを備える。レザバー層２１は、複数のセンサー１に接続されている。またレザバー層２１は、出力層２２と接続されている。

【0027】

レザバー層２１は、センサー信号Ｓ２を貯留し、別の信号に変換する。レザバー層２１は、時系列のセンサー信号Ｓ２がすべて入力されるのを待たずに、時系列のセンサー信号Ｓ２を逐次、信号変換する。レザバー層２１は、時系列のセンサー信号Ｓ２のうちレザバー２に入力されたデータを変換する。

【0028】

レザバー層２１は、複数のノードｎを有する。ノードｎは、神経回路のニューロンに相当し、ノードｎ間の接続が神経回路のシナプスに相当する。ノードｎは、入力を非線形変換して出力する。ノードｎの数は問わない。ノードｎのそれぞれは、複数のセンサー１と全結合してもよい。ノードｎのそれぞれは、出力層２２と全結合してもよい。

【0029】

それぞれのノードｎは、１つ以上の別のノードｎと結合されている。それぞれのノードｎは、レザバー層２１内の他の全てのノードｎと結合されていてもよいし、レザバー層２１内の一部のノードｎと結合されていてもよい。ノードｎ間の接続はランダムである。

【0030】

ノードｎ間の結合は、再帰結合を含む。再帰結合は、出力が入力に戻る結合である。例えば、時刻ｔに一つのノードｎから出力された信号は、時刻ｔ＋１以降において信号を出力したノードｎに戻る場合がある。これは、一つのノードｎから出力された信号が、他のノードｎを伝搬し、元のノードｎに戻ることによって生じる。このように、あるノードｎからの出力が、他のノードｎを介して、再度入力されるようなノードｎ間の結合関係を再帰結合という。レザバー２は過去の情報を踏まえた推論が可能になる。

【0031】

ノードｎ間には、結合重みを示す結合係数が設定されている。ノードｎに入力した信号は、ノードｎの間を伝搬していく。あるノードｎに伝搬した信号は、ノードｎの活性化関数によって非線形変換され、さらに結合係数に応じた乗算されて、次のノードｎに伝搬する。ノードｎ間の結合係数は、－１．０から＋１．０の範囲で任意に設定できる。ノードｎ間の結合係数は、例えば、乱数によって設定される。

【0032】

ノードｎ間の信号交換は、アナログ信号でもよい。アナログ信号は、タイムリーな情報を扱うことができ、レザバーシステム１００の予測をタイムリーに行うことができる。またアナログ信号をデジタル信号に変換する必要がなければ、レザバーシステム１００全体の消費電力を下げることができる。

【0033】

またノードｎ間の信号交換は、クロックを用いて制御されていてもよい。例えば、各ノードｎは、クロックとスイッチとを有してもよい。それぞれのノードｎは、クロック信号に基づいて、一定のタイミングで、他のノードに信号を送る。それぞれのノードｎがクロック信号に基づいて動作することで、時系列信号Ｓ１はセンサー信号Ｓ２に変換される。それぞれのノードｎは、信号を一定期間保持する信号保持部をさらに有してもよい。信号保持部は、クロック信号によりスイッチが切り替わる間に、ノードｎが受信した信号を保持する。信号保持部で一定周期の間に入力された信号を保持することで、一定周期の間に感知された信号をまとめて次のノードｎに送ることができる。ノードｎ間の信号交換をクロック制御することで、各ノードｎ間の信号伝搬のタイミングを同期することができる。

【0034】

出力層２２は、レザバー層２１と接続されている。出力層２２とレザバー層２１の各ノードｎとの間には、結合係数（重み）が設定されている。この結合係数は、レザバーシステム１００の学習の際に更新され、最適化される。レザバーシステム１００を用いた推論の際は、この結合係数は、学習結果に応じて固定される。

【0035】

出力層２２は、レザバー層２１からの出力信号Ｓ３に重みを印加する。重みの印加は、出力信号Ｓ３に結合係数を積演算する処理に対応する。出力層２２の処理は、ソフトウェアの演算処理として行ってもよいし、例えば積和演算回路等のハードウェハを用いた処理で行ってもよい。

【0036】

出力層２２は、レザバー層２１からの出力信号Ｓ３に基づき、出力信号Ｓ４を出力する。出力信号Ｓ３は、レザバー２に入力されたセンサー信号Ｓ２を変換したものであり、レザバー２に入力された信号の情報を一部有する。出力信号Ｓ４は、レザバー２に入力された信号に基づいて、出力される。

【0037】

出力層２２は、時系列のセンサー信号Ｓ２のレザバー２への入力が完了する前に、出力信号Ｓ４を出力する。すなわち、出力信号Ｓ４が出力されるタイミングは、センサー信号Ｓ２の入力が完了するタイミングより早い。出力層２２は、センサー信号Ｓ２の入力の途中で、出力信号Ｓ４を出力する。出力層２２は、時系列のセンサー信号Ｓ２のうち出力信号Ｓ４を出力するまでにレザバー２に入力された過去のデータを用いて、出力信号Ｓ４を出力する。つまり、レザバー２は、過去のデータからまだ入力されていない未来のデータを予測し、出力信号Ｓ４を出力できる。

【0038】

例えば、出力層２２がソフトウェハの場合、出力層２２は、センサー信号Ｓ２のレザバー２への入力を待たずに、センサー信号Ｓ２のレザバー２への入力が完了する前から、現時点の情報に基づいた推論結果を出力するようにプログラムされている。

【0039】

例えば、出力層２２がハードウェアの場合、出力層２２は、レザバー２への入力が完了するまでの間のセンサー信号Ｓ２の全ての情報を貯留するコンデンサ等を、介さない信号伝搬経路を有する。この信号伝搬経路を用いることで、出力層２２は、センサー信号Ｓ２のレザバー２への入力が完了する前から、現時点の情報に基づいた推論結果を出力信号Ｓ４として出力する。

【0040】

出力信号Ｓ４は、時間経過と共に変化してもよい。出力信号Ｓ４は、例えば、アナログ信号でもよい。出力信号Ｓ４は、アナログ信号をデジタル変換したデジタル信号でもよい。出力信号Ｓ４は、時間経過と主に、複数回に分けて出力されてもよい。例えば、センサー信号Ｓ２が時分割信号の場合、出力信号Ｓ４が出力される回数は、時分割されたセンサー信号Ｓ２がレザバー２に入力されるサンプリング回数以下でもよい。

【0041】

出力信号Ｓ４は、例えば、出力部から情報をユーザーが認知可能な形で出力される。出力部は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画像表示装置であってもよい。出力部は、画像表示装置に接続するためのインターフェースでもよい。この場合、出力部は、画像データを表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。出力部は、スピーカー等の音響を出力する装置であってもよい。出力部は、スピーカーやヘッドホン等の音響出力装置に接続するためのインターフェースであってもよい。

【0042】

次いで、第１実施形態に係るレザバーシステム１００の動作について説明する。レザバーシステム１００は、学習と推論を行うことができる。

【0043】

まずレザバーシステム１００の学習について説明する。レザバーシステム１００の学習を行う際は、出力信号Ｓ４と教師信号とを比較して、出力信号Ｓ４と教師信号との一致度（相互情報量）が高くなるように、出力信号Ｓ３に印加する重み（結合係数）を調整する。

【0044】

教師信号は、例えば、記憶部に記憶されていてもよい。記憶部は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶媒体を用いて構成される。記憶部は、コンピューターが読み取り可能な記録媒体でもよい。コンピューターが読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。

【0045】

具体例を挙げて説明する。例えば、センサー１が画像検知センサーで、レザバーシステム１００が指の動きから指が描いた数字を予測するシステムの場合を例示する。例えば、指に赤い指サックを付け、画像検知センサーは、画像のうちの赤いポイントを検知する。

【0046】

図２は、第１実施形態に係るレザバーシステム１００の動作を説明するための図である。図２に示すように、指が「２」という数値を描いた場合、指の動きは、Ｘ軸とＹ軸の座標の推移に変換できる。このＸ軸の動き、Ｙ軸の動きのそれぞれが、センサー１で検知された時系列信号Ｓ１となる。

【0047】

レザバーシステム１００は、この場合、「２」という出力信号Ｓ４を出力することが正解となる。すなわち、「２」という解が教師信号となる。レザバーシステム１００が「２」という解を出力しない場合は、出力信号Ｓ３に印加する重み（結合係数）を調整する。このような処理を様々な数字、様々な対象者の指の動きに対して行い、出力信号Ｓ３に印加する重み（結合係数）を最適化する。

【0048】

また別の具体例を挙げて説明する。例えば、センサー１が加速度センサーで、レザバーシステム１００が手の指の形を予測するシステムの場合を例示する。例えば、５本の指のそれぞれに加速度センサーを設置し、指の動きを加速度センサーは検知する。

【0049】

例えば、指を握る場合と、指を広げる場合とで、指の動きは異なり、加速度センサーが検知する信号も異なる。例えば、指を握るという動作を行った場合に、レザバーシステム１００は、加速度センサーからの時系列信号に基づいて、「指を握る」という出力信号Ｓ４を出力することが正解となる。すなわち、「指を握る」というジェスチャーが教師信号となる。レザバーシステム１００が「指を握る」というジェスチャーを出力しない場合は、出力信号Ｓ３に印加する重み（結合係数）を調整する。このような処理を様々な数字、様々な対象者の指の動きに対して行い、出力信号Ｓ３に印加する重み（結合係数）を最適化する。

【0050】

次いで、レザバーシステム１００の推論について説明する。レザバーシステム１００が推論を行う場合は、センサー１は、外部信号を時系列信号Ｓ１として感知する。時系列信号Ｓ１は、センサー信号Ｓ２となり、レザバー２に入力される。レザバー２内では、センサー信号Ｓ２は、出力信号Ｓ３となり、重みが印加される。この際に印加される重みは、学習時に決定された重みである。そして、レザバーシステム１００は、出力信号Ｓ３に基づいた出力信号Ｓ４を出力する。出力信号Ｓ４は、時系列のセンサー信号Ｓ２のレザバー２への入力が完了する以前から未来の予測データとして出力される。

【0051】

具体例を挙げて説明する。例えば、センサー１が画像検知センサーで、レザバーシステム１００が指の動きから指が描いた数字を予測するシステムの場合を例示する。

【0052】

図３は、第１実施形態に係るレザバーシステム１００の動作を説明するための図である。指が数値を描く場合の動きは、時系列信号Ｓ１として、レザバーシステム１００に入力される。時系列信号Ｓ１は、数値の書き始めから下記終わりまでの全ての情報を含む信号である。レザバーシステム１００は、時系列信号Ｓ１の入力が始まると同時に、予測を始める。

【0053】

例えば、１０フレームの時点では、数字を書き始めたばかりであり、時系列信号Ｓ１の入力は完了していない。例えば、２０フレームの時点では、数字を書いている途中であり、時系列信号Ｓ１の入力は完了していない。例えば、４２フレームの時点まで至って初めて、時系列信号Ｓ１の入力は完了する。

【0054】

レザバーシステム１００は、それぞれの段階で推定解を出力している。例えば、例えば、５フレームの時点では、「７」又は「８」を描いている可能性があるという推定解を出力している。例えば、２０フレームの時点では、「７」を描いている可能性があるという推定解を出力している。例えば、４２フレームの時点では、「２」を描いていた可能性が高いという推定解を出力している。

【0055】

例えば、「２」という数字を描く場合、最後の横線を描く直前に、特徴的な屈曲がある。このような動きは、「２」又は「３」に特徴的な動きであり、おおよそ２５フレームの時点で、レザバーシステム１００は、「２」の確率が最も高いという推定解を出力している。

【0056】

第１実施形態に係るレザバーシステム１００は、４２フレームにおいて数値が描き終わるよりも、約２０フレームも前から指の動きを予測していたことになる。第１実施形態に係るレザバーシステム１００は、タイムリーな予測を行うことができ、タイムラグを小さくすることができる。

【0057】

ここで、レザバーシステム１００は、２０フレーム以前においては、適切ではない推定解を出力している。この点は、通常の人間の判断でも行われることであり、問題ではない。例えば、「２」という数字が描かれる途中に、人間が描かれる数値を予想する場合でも同様のことが行われる。たとえ正当でなかったとしてもタイムリーな予測を行うことで、後の判断の速度を高めることができる。

【0058】

ここでは、画像検知センサーを用いて、手の動きを予測するシステムについて具体例を挙げて説明したが、その他のセンサーの場合でも同様に、タイムリーな予測を行うことができる。

【0059】

例えば、指又は腕に加速度センサーを装着し、手の指の形を予測するシステムの場合でも、実際の「指を握る」、「指を広げる」等の動作が完了する前から、指又は腕の加速度の変化の情報から、手の指の形を予測することができる。例えば、手の指の形を予測することができれば、じゃんけんにおいて、相手が手の形を実際に出す前に、相手が何を出すかを予測できる。

【0060】

ここでは、学習と推論を別のタイミングで行う例を示したが、学習と推論を並列に行ってもよい。例えば、学習は、オンライン学習で行ってもよい。オンライン学習は、一つのデータが入力される毎に結合係数を更新する。オンライン学習を行うことで、時刻と共に応答が変化する場合でも、推定解の精度を高めることができる。

【0061】

「第２実施形態」
図４は、第２実施形態に係るレザバーシステム１０１の概略図である。レザバーシステム１０１は、複数のセンサー１と、レザバー２と、入力検知部３と、出力検知部４と、を備える。レザバーシステム１０１は、入力検知部３及び出力検知部４を有する点が、レザバーシステム１００と異なる。レザバーシステム１０１において、レザバーシステム１００と同様の構成には同様の符号を付し、説明を省く。

【0062】

入力検知部３は、複数のセンサー１のそれぞれとレザバー２とに接続されている。入力検知部３は、センサー信号Ｓ２をモニターし、センサー信号Ｓ２のうち予測データの予測に利用する信号の開始点を決定できるように構成されている。

【0063】

入力検知部３は、ソフトウェアでもよいし、ハードウェアでもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わさったものでもよい。

【0064】

入力検知部３は、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ）を含むマイクロコントローラーユニット（ＭＣＵ）又はマイクロプロセッサユニット（ＭＰＵ）でもよいし、入力検知回路でもよい。

【0065】

入力検知部３は、例えば、センサー１からのセンサー信号Ｓ２が一定の状態から変化した場合に、その変化点を開始点と判断する。一定の状態からの変化の程度は、レザバーシステム１０１に与えられるタスク、用途等に応じて自由に設計できる。例えば、入力検知部３は、センサー信号Ｓ２の変化量が一定の閾値を超えた時点を開始点と判断してもよいし、センサー信号Ｓ２が一定の閾値を超えた時点を開始点と判断してもよい。

【0066】

出力検知部４は、レザバー２に接続されている。出力検知部４は、出力信号Ｓ４をモニターし、センサー信号Ｓ２のうち予測データの予測に利用する信号の終了点を決定できるように構成されている。

【0067】

出力検知部４は、ソフトウェアでもよいし、ハードウェアでもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わさったものでもよい。

【0068】

出力検知部４は、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ）を含むマイクロコントローラーユニット（ＭＣＵ）又はマイクロプロセッサユニット（ＭＰＵ）でもよいし、出力検知回路でもよい。

【0069】

出力検知部４は、例えば、出力信号Ｓ４が一定の状態から変化した場合に、その変化点を開始点と判断する。一定の状態からの変化の程度は、レザバーシステム１０１に与えられるタスク、用途等に応じて自由に設計できる。例えば、出力検知部４は、出力信号Ｓ４の変化量が一定の閾値を超えた時点を開始点と判断してもよいし、出力信号Ｓ４が一定の閾値を超えた時点を開始点と判断してもよい。

【0070】

また出力検知部４は、複数のセンサー１のそれぞれとレザバー２との間にあってもよい。出力検知部４は、センサー信号Ｓ２が一定の状態から変化した場合に、その変化点を終了点と判断してもよい。例えば、出力検知部４は、センサー信号Ｓ２の変化量が一定量以下となった時点を終了点と判断してもよい。

【0071】

第２実施形態に係るレザバーシステム１０１は、第１実施形態に係るレザバーシステム１００と同様に、タイムリーな予測を行うことができる。またレザバーシステム１０１は、予測の開始点と終了点を設定できるため、不要な演算を行う必要がなく、レザバーシステム１０１の消費電力を小さくできる。

【0072】

レザバーシステム１０１では、入力検知部３と出力検知部４の両方を有する例を示したが、いずれか一方のみでもよい。開始点又は終了点を設定するだけでも、演算負荷を十分低減できる。

【0073】

以上、いつくかの実施形態について図面を参照して詳述したが、各実施形態における各構成及びそれらの組み合わせ等は一例であり、本開示の趣旨から逸脱しない範囲内で、構成の付加、省略、置換、及びその他の変更が可能である。

【符号の説明】

【0074】

１ センサー
２ レザバー
３ 入力検知部
４ 出力検知部
２１ レザバー層
２２ 出力層
１００、１０１ レザバーシステム
ｎ ノード
Ｓ１ 時系列信号
Ｓ２ センサー信号
Ｓ３、Ｓ４ 出力信号

【要約】

本実施形態に係るレザバーシステムは、複数のセンサー（１）と、レザバー（２）と、を有する。前記複数のセンサー（１）のそれぞれは、時系列信号（Ｓ１）を感知し、前記時系列信号（Ｓ１）に基づく時系列のセンサー信号（Ｓ２）を、前記レザバー（２）に送るように構成されている。前記レザバー（２）は、前記複数のセンサー（１）のそれぞれからのセンサー信号（Ｓ２）を非線形変換する。前記レザバー（２）は、時系列の前記センサー信号（Ｓ２）の前記レザバー（２）への入力が完了する前に、出力信号（Ｓ３、Ｓ４）を未来の予測データとして出力できるように構成されている。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】