#東大生研 の酒見 悠介 民間等共同研究員、Timothee Leleu 特任准教授、森野 佳生 特任助教（研究当時）と合原 一幸 特別教授らの研究チームは、次世代人工知能として期待されているリザバーコンピューティングに関して、予測精度を損なわずにモデルサイズを削減する手法を開発しました。本手法を用いることにより、標準的な予測タスクで最大１０分の１までモデルサイズ削減可能なことを示しました。モデルサイズの削減は、ハードウェア実装の低消費電力化に繋がり、今後の人工知能の重要な応用であるエッジAIを可能にします。