近年、交通予測や需要予測などに機械学習・深層学習が広く使われていますが、その計算には大量の電力と高性能計算機が必要であることから、リザバーコンピューティング（RC）や、それを実世界の物理系に拡張した物理リザバーコンピューティング（PRC）が注目されています。東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の安東弘泰教授らの研究チームは、現実世界の複雑なダイナミクスをそのまま計算に利用する新しい機械学習フレームワーク環境物理リザバーコンピュ...