プレスリリース

脳に近づくAI～教師なし学習を行うエコーステートネットワーク～

東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程の山田泰輝大学院生、公立はこだて未来大学システム情報科学部複雑系知能学科の香取勇一教授、東京大学国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構（WPI-IRCN）の藤原寛太郎准教授らの研究グループは、ニューラルネットワークの一種であるエコーステートネットワーク（ESN）において、教師なし学習に基づく新しい定式化を提案しました。

エコーステートネットワークにおける教師なし学習

この方法では、従来のように「正解データ」をあらかじめ与えなくても、入力データのパターンを自分で学び取り、さらに入力データに含まれる雑音を外部情報に頼ることなく取り除くことができることを理論的に示しました。

本成果は、AIとしてのエコーステートネットワークが本来持っている能力を明らかにしたもので、今後は効率的なAIの開発や、人間の脳がどのように自律的に学んでいるのかを理解するための手がかりになると期待されます。

この研究成果は、2026年1月20日（米国東部時間）に査読付き国際学術誌 Neural Computationに掲載されました。

研究成果についての詳細は【情報理工_プレスリリース_20260127】をご覧下さい。

論文情報

雑誌名：Neural Computation
題　名：Unsupervised Learning in Echo State Networks for Input Reconstruction
著者名：Taiki Yamada*, Katori Yuichi, Kantaro Fujiwara
DOI：10.1109/ACCESS.2023.3299296
URL：https://doi.org/10.1162/NECO.a.38