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公開番号2025010914
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2023113222
出願日2023-07-10
発明の名称水流式ニューラルネットワーク理論再現装置
出願人個人
代理人個人
主分類G09B 23/02 20060101AFI20250116BHJP(教育;暗号方法;表示;広告;シール)
要約【課題】
最も身近なものの1つである「水」を利用して、ニューラルネットワークの構造や動きといった理論を再現した装置を提供する。
【解決手段】
入力データとして利用する水を貯めておく複数の入力側水タンク110と、当該入力側水タンクの下方にそれぞれ設置され、前記入力側水タンク110から放出された水を受け止める第1水路部αと、当該第1水路部αの下方に設置され、当該第1水路部αから放出された水を受け止める第2水路部βと、当該第2水路部βの下方に設置され、当該第2水路部βから放出された水を受け止める第3水路部180と、当該第3水路部180の下方に設置され、当該第3水路部180から放出された水を受け止める出力側水タンク190と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
入力データとして利用する水を貯めておく複数の入力側水タンクと、
当該入力側水タンクの下方にそれぞれ設置され、前記入力側水タンクから放出された水を受け止める第１水路部と、
当該第１水路部の下方に設置され、当該第１水路部から放出された水を受け止める第２水路部と、
当該第２水路部の下方に設置され、当該第２水路部から放出された水を受け止める第３水路部と、
当該第３水路部の下方に設置され、当該第３水路部から放出された水を受け止める出力側水タンクと、を備え
前記第１水路部は、前記入力側タンクから放出された水を受け止める第１受止部と、当該第１受止部から連続すると共に、所定の数に分岐する第１分岐部と、当該第１分岐部から分岐した所定の数だけの第１分岐水路部とを備え、更に、各第１分岐水路部の先端には重み付けを再現するための第１分離構造を備え、
前記第２水路部は、前記第１水路部から放出された水を受け止める第２受止部と、当該第２受止部から連続すると共に、所定の数に分岐する第２分岐部と、当該第２分岐部から分岐した所定の数だけの第２分岐水路部とを備え、更に、各第２分岐水路部の先端には重み付けを再現するための第２分離構造を備える
ことを特徴とする水流式ニューラルネットワーク理論再現装置。
続きを表示（約 320 文字）【請求項２】
請求項１において、
中間層の役割を果たす前記第２水路部は、必要に応じて複数段設けられる
ことを特徴とする水流式ニューラルネットワーク理論再現装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記各水路部は、断面視「Ｖ字型」の樋形状に形成される
ことを特徴とする水流式ニューラルネットワーク理論再現装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記第１分離構造及び前記第２分離構造における重み付けは、前記「Ｖ字型」の樋底面頂部から上方に向かって突出する隔壁部の設置角度によって再現される
ことを特徴とする水流式ニューラルネットワーク理論再現装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ニューラルネットワークの理論を、水流を利用して可視レベルに再現した装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路の構造を模した数理モデルであり、特に近年、ＡＩ技術の急速な発展と共に、音声認識や翻訳、画像認識などの分野で広く利用されている。
【０００３】
そのニューラルネットワークを概念的に示したのが図４である。符号１０は入力値、符号２０は入力層（入力ユニット）、符号５０は中間層（中間ユニット）、符号８０は出力層（出力ユニット）を示している。符号４０、７０は層（ユニット）間を繋ぐエッジであり、符号９０は出力値である。ここでは３層構造のニューラルネットワークとして図示しているが、もちろんより多層であってもよいし、各層を構成するユニット（各層を構成する円形で示したもの）がより多数あってもよい。
【０００４】
図４のように、全結合方式のニューラルネットワークでは、入力側のユニットは、出力側のユニットの全てに向かってエッジを接続する。具体的には、入力層２０を構成する３つのユニットは、次段の中間層５０を構成するユニットが２つなので、それぞれ２本のエッジ４０を接続する。同様に、中間層５０を構成する２つのユニットは、次段の出力層８０を構成するユニットが３つなので、それぞれ３本のエッジ７０を接続する。仮に中間層を構成するユニットが１０あった場合は、入力層を構成するユニットからそれぞれ１０本のエッジが接続することになる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
ＩＢＭウェブサイト「ニューラル・ネットワークとは」https://www.ibm.com/jp-ja/topics/neural-networks
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、我々が普段目にするニューラルネットワークは、机上の理論として上記のように文章や図といった形で示されているに過ぎず、その中の動きを実際の「物」の動きとして視覚的に把握することはできなかった。例えば、どういった流れで入力された情報が処理・伝搬されて結果が出力されるのかを視覚的に把握することができれば、知育玩具として構成したり、アート作品として展示するといった利用法も想定でき、人工知能に興味を持つ人を増やす契機ともなり得るものである。
【０００７】
そこで本発明は、こういった問題点を解決するべくなされたものであって、最も身近なものの１つである「水」を利用して、ニューラルネットワークの構造や動きといった理論を再現した装置を提供する事をその課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するべく、本願発明は、入力データとして利用する水を貯めておく複数の入力側水タンクと、当該入力側水タンクの下方にそれぞれ設置され、前記入力側水タンクから放出された水を受け止める第１水路部と、当該第１水路部の下方に設置され、当該第１水路部から放出された水を受け止める第２水路部と、当該第２水路部の下方に設置され、当該第２水路部から放出された水を受け止める第３水路部と、当該第３水路部の下方に設置され、当該第３水路部から放出された水を受け止める出力側水タンクと、を備え前記第１水路部は、前記入力側タンクから放出された水を受け止める第１受止部と、当該第１受止部から連続すると共に、所定の数に分岐する第１分岐部と、当該第１分岐部から分岐した所定の数だけの第１分岐水路部とを備え、更に、各第１分岐水路部の先端には重み付けを再現するための第１分離構造を備え、前記第２水路部は、前記第１水路部から放出された水を受け止める第２受止部と、当該第２受止部から連続すると共に、所定の数に分岐する第２分岐部と、当該第２分岐部から分岐した所定の数だけの第２分岐水路部とを備え、更に、各第２分岐水路部の先端には重み付けを再現するための第２分離構造を備えることを特徴とする。
【０００９】
このように構成したことによって、ニューラルネットワークを可視化して水の流れとして理解することが可能となる。要するに、水が樋を流れて移動していく、その途中で分岐したり、集合したり、一部は排出されるといった物理的な動作を経て結果が出力される過程を視覚的に把握することができる。
【００１０】
また、中間層の役割を果たす前記第２水路部は、必要に応じて複数段設けてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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