Nuova frontiera nel Reservoir Computing per la modellazione di sistemi dinamici
Un recente studio pubblicato su arXiv (arXiv:2509.11338v3) presenta un’innovativa implementazione del reservoir computing di nuova generazione (NGRC) per la modellazione di sistemi dinamici, utilizzando dati di serie temporali. Questo metodo, semplice e scalabile, si basa su una proiezione non lineare pseudo-casuale degli input incorporati nel tempo, permettendo di scegliere la dimensione dello spazio delle caratteristiche indipendentemente dalla dimensione dell’osservazione. L’approccio si configura come un’alternativa flessibile alle proiezioni NGRC basate sui polinomi.
I ricercatori hanno dimostrato l’efficacia del metodo su compiti di riferimento, tra cui la ricostruzione di attrattori e la stima di diagrammi di biforcazione, utilizzando misurazioni parziali e rumorose. Un aspetto interessante è che piccole quantità di rumore di misurazione durante l’addestramento fungono da efficace regolarizzatore, migliorando la stabilità autonoma a lungo termine rispetto alla semplice regressione standard. I modelli sviluppati si sono dimostrati stabili su lunghi periodi e capaci di generalizzare oltre i dati di addestramento.
Questo framework offre un controllo esplicito dello stato del sistema durante la previsione, proprietà che lo rendono ideale per applicazioni come la modellazione surrogata e le applicazioni di digital twin. La ricerca apre nuove prospettive per la simulazione e la previsione di fenomeni complessi, con potenziali applicazioni in diversi campi della scienza e dell’ingegneria.
Paper: ArXiv.org