東北大など、「人工培養脳」を用いて時系列データの処理性能を改善

人工培養脳が汎化フィルタとして機能することの実証。学習時とテスト時に、話者を入れ替えても、人工培養脳に基づくリザバー計算機は、話された数字の分類に成功した。話者入れ替え時の分類精度は、話者の入れ替えがない時よりは低下するが、分類がランダムより高いレベルで達成された。人工培養脳を用いず、線形分類器で入力信号を直接解読すると、このような分類は不可能だったことから、「人工培養脳」はリザバーコンピューティングの性能を向上させるための汎化フィルタとして機能することが示唆された。(出所:東北大プレスリリースPDF)