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摘 要：在需要复杂且高精度计算的场景中，储层计算无法与现有的云计算相媲美。然而，许多应用并不需要高精度，而边缘处理则更注重即时性。如果我们能够用储层计算取代哪怕大约百分之一的计算应用程序，也有望为降低整个社会的能耗做出贡献。
关键词：储层计算、储层层、机器学习、边缘计算、物理储层
即使是“1+1=2”这样简单的计算，也有很多不同的方法，有人用计算器，有人用算盘，还有人心算。同样，说到“计算”，也有很多不同的选择。我们如今日常使用的个人电脑和智能手机都是基于20世纪50年代发明的计算方法运行的。然而，近年来，随着这些电子设备的广泛使用以及人工智能（AI）的应用日益增加，计算机能耗的增加正成为一个严重的社会问题。
在此背景下，人们对比传统计算机功耗更低的新型计算技术的需求日益增长。满足这一需求的一项技术就是“储层计算”（Reservoir Computing）。储层计算不同于云端的大型计算机，通常用于安装在用户附近的被称为“边缘终端”的设备，其特点是能够在大幅降低功耗的同时运行。这项相对较新的技术作为一种高效识别和处理不断变化的数据的方法而备受关注，相关学术论文于2001年左右开始发表。
计算机已经发展到能够使用越来越多的计算机（计算单元）来解决复杂问题。另一方面，储层计算的特点在于能够以低功耗高效处理不需要大量计算的问题。例如，在涉及国家安全或军事等需要大量计算资源的情况下，大型计算机系统必不可少；而对于像寻找从产综研的所在地筑波到东京站的旅行路线这样的相对简单的问题，则不需要如此高的计算能力。在这种情况下，通过使用储层计算这样节能的机制而非传统的高功率计算机来“降低总体能耗”的这一思路备受关注。
近年来，量子计算作为另一种下一代技术也备受关注。量子计算利用基于量子力学的物理现象来处理信息，凭借能够同时处理大量状态的特性，展现出类似于数百万台计算机并行工作的计算能力。由于量子计算机的计算结构与传统计算机不同，因此采用了与储层计算不同的方法。
这种下一代计算机之间的关系可以通过“分工”而非“竞争”来理解。深度学习和量子计算机适用于解决需要大量计算能力的复杂问题。相比之下，对于规模较小、计算强度较低的问题，储层计算能够以低功耗提供快速响应。根据每种技术各自的特性进行合理运用，有望成为未来计算技术发展的趋势。
储层计算是如何工作的？接下来将解释它的思路和结构。
首先，“储层（reservoir）”一词的意思是“水库”。当把石头投进池塘时，水面会产生涟漪，而通过观察这些涟漪的情况，可以在一定程度上推测出投进池塘中的石头是什么样的、投掷的方式如何。储层计算与之类似，名为“储层”的结构对输入信号会返回复杂的响应（涟漪），并根据这些输出，分析和预测原始输入。这一机制之所以被称为储层计算，是因为它呈现出类似于水池中涟漪那样的动态反应。
投掷的石子的重量和形状（输入信号）决定了“涟漪”的形状。当投掷多块石子时，涟漪会相互干扰，形成复杂的涟漪。储层计算是一种模拟自然现象和生物机制的计算技术。