| Project/Area Number |
20H02194
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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 21060:Electron device and electronic equipment-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 英明 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10552036)
グリーブス サイモン・ジョン 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (60375152)
平野 愛弓 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (80339241)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | コンピュテーショナル・ストレージ / 神経構造 / 可視化 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、全脳規模で神経構造・ダイナミック伝達機能の３次元可視化解析を可能とする革新的なエッジ型コンピュテーショナル・ストレージプラットフォームの開発を目指す研究である。脳神経構造可視化解析では、HPCに巨大データを転送する遅延時間が致命的律速になり迅速な解析ができない。これを解決するために、データ創出源でデータ記録を担う大容量ストレージ内部において高度なデータ解析を可能とする革新的なエッジ型コンピュテーショナル・ストレージ概念のデータ解析プラットフォームを開発する。本研究では、電子・情報工学と神経科学の領域融合アプローチによって目標の達成を目指すものである。
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| Outline of Final Research Achievements |
We have developed a computational-storage analytics system with KVS Distributed Object storage embedded. Optimizing data allocation in the system enabled performance improvement and HDDD cluster parallel-transfer edge cache largely enhanced data access speed. We were successfully achieved analytics of stimulation response analytics for reconstructed neural networks, reservoir computing characterization, and enhanced responses to inflammatory cytokine.
We have confirmed that the recording densities of both microwave-assisted perpendicular magnetic recording and heat-assisted recording doubled over conventional recording scheme by completing demultiplex recording methods for each recording technology.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
脳神経科学領域で必要とされるPB級大規模データによる３次元可視化解析に対し、データ移動を最小にして解析を可能とするエッジ配置型分散オブジェクト・コンピュテーショナル・ストレージの基礎構成を試作し、基本性能を検証することができた。大規模データの解析効率を高め、ビッグデータ創出源におけるリアルタイム解析をも可能とする道筋を明確に示すことができたと考える。従来の垂直磁気記録方式によるHDDの記録容量を２倍に高める多重記録方式の有効性を検証することができ、本コンピュテーショナル・ストレージの大容量記憶性能を飛躍させる原動力になることが示された。
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