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ゴムやシリコン樹脂などの柔軟な動きもリザバーコンピューティングの物理リザバーになり得る。東京大学大学院情報理工学系研究科准教授の中嶋浩平氏らの研究グループは、ゴムで造られた人工筋肉の動きをリザバーコンピューティングの演算に活用し、周期的な動きを自ら発生させたり、外部からの刺激に対して動きのパターンを変化させたりする自律制御に成功している注1）。
注1）東京大学と京都大学、ブリヂストンの共同研究グループが2024年4月25日に発表した。
この自律制御は、人間における脊髄に内在する「中枢パターン生成器（Central Pattern Generator、CPG）」や脊髄反射に似ている（図1）。CPGは、動物の歩行や魚の遊泳などのリズミカルな運動をつかさどる神経回路のこと。つまり、中嶋氏らの研究成果を応用すれば、協働ロボットやヒューマノイドロボットが一定の動作を続ける、ぶつかったらすぐに避けるといった単純な動きをCPU（中央演算処理装置）やGPU（画像処理半導体）の演算を介さずに、高速かつ低消費電力で制御できる可能性がある。
図1 人が脊髄で行う運動パターン生成を物理リザバーで再現
中嶋氏らの研究グループは、ソフトロボットの周期的な動きやランダム（カオス）な動きを、外部からのプログラムを与えなくてもゴムに内在する物理リザバーによって自律制御できることを明らかにした。こうした動作パターンの生成は、人間の脊髄の神経回路と似ている（出所：日経クロステック）
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