| Project/Area Number |
19H04117
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松谷 宏紀 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70611135)
藤原 靖宏 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 上田特別研究室, 主任研究員 (70837971)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2019: ¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000)
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| Keywords | トランザクション / 機械学習 / アクセラレータ / データベース / ロギング / 不揮発メモリ / データシステム / 障害回復 / アナリティクス |
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| Outline of Research at the Start |
すばる望遠鏡の天体カタログをモデルケースとして、本研究ではデータ集約型科学に資する新しいデータカーネルの実現法を探求する。本研究の第一の独自性は、性能評価指標のスループットからリアルタイム性への転換である。近年はスループットのみが評価されるが、天体カタログでは望遠鏡の即時制御のためにリアルタイム性が重要である。本研究の第二の独自性は、システム構造の簡素化から稠密化への転換である。近年のデータカーネルは集積化傾向があるが、天体カタログが求める全3 要素を集積する程の高稠密化法は、未開拓段階にある。本研究により、我が国の天文研究の世界トップ維持を支援しつつ、他データ集約型科学への展開を狙う。
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to create a real-time data kernel for data-intensive science, we conducted research on high-performance transaction processing, fast machine learning algorithms, and fast accelerators for AI. For transaction processing, we developed CCBench, a platform that enables comprehensive comparison and evaluation of modern methods, explored superior protocols, and devised optimization methods. We also applied these methods to robotics. For machine learning, we accelerated key algorithms such as b-matching and anchor graphs. For accelerators, we have succeeded in improving the performance of DQN and other algorithms using FPGAs.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究ではリアルタイムデータカーネルの創出を目的とし，トランザクション処理というコア技術を研磨した結果，ロボット用ミドルウェアROSをリアルタイム化かつ正確化する技術を開発し，また，それをソフトウェアとして創出するに至った．このような成果は我々の知る限り存在しない．機械学習アルゴリズムならびにアクセラレータについては，SOTAに優る成果を生み出せた．
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