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J-GLOBAL ID：202202290148176149   整理番号：22A0653947

非線形機械的メタ構造における物理的貯留層計算の利用【JST・京大機械翻訳】

Harnessing Physical Reservoir Computing in Nonlinear Mechanical Metastructures

著者 (2件)： Zhang Yuning (University of Michigan) ,  Wang Kon-Well (University of Michigan)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1464  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械的メタマテリアルおよびメタ構造は,それらのユニークな性質および有望なエンジニアリング応用により,興味が増大している。新技術の最近の進歩により,研究者は機能的メタ構造の機械ドメイン内に直接より多くの知能を埋め込む試みを試み,環境を感知し,特性や形状を変化させ,また,アドオンエレクトロニクスベース知能を持つ従来のシステムと比較して,より積極的で自律的な方法で決定することを可能にした。しかしながら,既存の努力は,事前定義構成内で限られたタスクを達成するために,主にアドホック設計に依存し,観察,学習,意思決定および実行のような機械知能の異なる側面を構築および統合するための系統的基礎の欠如がある。機械-知能を有する機械的メタ構造の系統的設計に向けた最初のステップとして,本研究は,物理的貯水池コンピューティングと呼ばれる効率的な機械学習フレームワークを通して,非線形メタ構造に埋め込まれた多目的計算能力を利用することによって,最先端の状態を進めることを提案した。機械的メタ構造の非線形および高次元動力学は,構造を再設計することなく,様々なベンチマークタスクを実行するための計算資源が豊富であり,メタ構造の多目的計算ポテンシャルを示した。さらに,提案システムのパラメータおよび計算性能の間の関係を調べ,構造動力学が計算電力にどのように影響するかを明らかにし,メタ構造貯留層の性能を最大化する方法を明らかにした。全体として,本研究は,機械的メタ構造において機械-計算能力を達成する新規で効果的なアプローチを検討し,より統合的な機械-知能を有する将来のシステムを作るための基礎を形成できた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 貯水池 ,  意思決定 ,  システム ,  電力 ,  *構造 ,  知能 ,  機能 ,  高次元 ,  構成 ,  再設計 ,  ベンチマーク ,  機械学習
準シソーラス用語： 自律性 ,  計算資源 ,  *貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形 ,  物理 ,  貯留層 ,  計算