본 논문은 물리적 시스템을 이용한 저수지 컴퓨팅(RC)에서 물리적 저수지의 구조와 내부 동역학에 대한 이해의 중요성을 강조한다. 특히, 뉴로모픽 동역학을 가진 나노 전자 회로망을 물리적 저수지로 활용하는 연구를 수행하였다. 뉴로모픽 회로망은 비선형 나노 전자 회로 요소를 통해 노드 활동이 에지 동역학과 결합된 동적 저수지로 작동하며, 저수지 출력은 기저 네트워크 연결 구조의 영향을 받는다. 연구 결과, 다양한 희소성을 갖는 네트워크가 밀집 네트워크보다 동적 RC에 더 유용한 비선형 시간적 출력을 생성하는 것으로 나타났다. 또한, 다양한 밀도의 네트워크를 사용하여 자율 다변량 카오스 시계열 예측 작업에 동적 RC를 적용한 결과, 네트워크 희소성이 네트워크 활동 및 전반적인 동역학을 유지하는 데 중요하며, 이를 통해 카오스 Lorenz63 시스템의 attractor 동작 학습이 가능함을 확인하였다.
