储层计算起源于21世纪初，其核心思想是利用动态系统作为储层（标准基的非线性推广）来自适应地学习复杂时间序列中的时空特征和隐藏模式。由于在混沌系统中具有实现更高精度预测的潜力，这些开创性的工作引起了非线性动力学和复杂系统界的极大兴趣和后续工作。鉴于此，为了释放储层计算的全部能力，为时间动力学系统提供一个快速、轻量级、可解释性更强的学习框架，来自华为技术有限公司的Jie Sun和Can Huang进行了相关的研究。

文章要点： 

1) 该研究表明了储层计算的数学理论、算法设计和实验实现的并行进展，并说明了大规模工业应用储层计算的新机遇和现有挑战；

2) 此外，该研究还提供了关于如何通过多个学科的学术和工业研究人员的共同努力来解决其中一些挑战的一些想法和观点。

参考资料：

Yan, M., Huang, C., Bienstman, P. et al. Emerging opportunities and challenges for the future of reservoir computing. Nat. Commun. (2024).

10.1038/s41467-024-45187-1

https://doi.org/10.1038/s41467-024-45187-1