ParalESN: Parallelverarbeitung in Reservoir Computing revolutioniert Skalierbarkeit

Reservoir Computing (RC) hat sich als effizientes Verfahren für zeitabhängige Daten etabliert, stößt jedoch bei der Skalierung an Grenzen. Die Notwendigkeit, Daten sequenziell zu verarbeiten, und der enorme Speicherbedarf hochdimensionaler Reservoirs hemmen die Weiterentwicklung.

Mit dem neuen Ansatz ParalESN – Parallel Echo State Network – wird diese Einschränkung überwunden. Durch die Nutzung diagonaler linearer Rekurrenz im komplexen Raum können hochdimensionale Reservoirs konstruiert werden, die gleichzeitig die Verarbeitung von Zeitreihen parallelisieren.

Eine theoretische Analyse zeigt, dass ParalESN die Echo State Property sowie die Universality-Garantien traditioneller Echo State Networks beibehält. Gleichzeitig lässt es sich als äquivalente Darstellung beliebiger linearer Reservoirs im komplexen Diagonalformat darstellen.

In praktischen Tests erreicht ParalESN die gleiche Vorhersagegenauigkeit wie klassische RC-Modelle, spart jedoch erheblich an Rechenzeit. Auf 1‑D Pixel‑Level‑Klassifikationsaufgaben liefert es konkurrenzfähige Ergebnisse gegenüber vollständig trainierbaren neuronalen Netzen, während es die Rechenkosten und den Energieverbrauch um ein Vielfaches reduziert.

ParalESN eröffnet damit einen skalierbaren und prinzipiellen Weg, Reservoir Computing nahtlos in das Deep‑Learning‑Ökosystem zu integrieren und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit von zeitbasierten Modellen zu erhalten.