| Project/Area Number |
21H03446
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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 | Osaka University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
櫻井 保志 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30466411)
田島 敬史 京都大学, 情報学研究科, 教授 (60283876)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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| Keywords | データマイニング / 時系列ビッグデータ / 特徴自動抽出 / 要因分析 / 将来予測 / ビッグデータ / リアルタイム予測 / 非線形テンソル解析 / Web情報解析 / 非線形時系列解析 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、IoTデバイス、Web上のオンライン活動等、様々なドメインから生成される多種多様な時系列ビッグデータストリームを高速学習し、要因分析・予測することにより、イベント予知や動向分析等の有用な情報提供をリアルタイムに行うための技術基盤を開発することを目的とする。研究代表者らがこれまでに開発した世界最高水準の時系列解析技術を発展させ、既存の深層学習に基づく技術では実現できなかった高速かつ高精度の予測や、リアルタイム学習と情報出力、要因分析や結果説明を可能とする革新的な解析技術を確立する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed fundamental technologies for real-time mining of complex time-series data.
The research results have been presented in many papers at top international conferences in the field of data mining (KDD'22, CIKM'22, WWW'23 (2 papers), CIKM'23, WWW'24, KD'24 (2 papers), etc.).
We have also received MEXT The Young Scientists’ Award and MEXT Awards for Science and Technology (Research Category) and more.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で開発したビッグデータ解析技術は、産業、環境、医療等の様々な分野において適用可能である。また、本研究の推進により、Society 5.0時代の安心・安全・信頼を支える基盤ソフトウェア技術への貢献も期待できる。本研究成果を発展させることで、今後は様々なIoTビッグデータ解析に適用し、製造業DXや次世代モビリティ、医療、ヘルスケア等の幅広い分野のためのAI技術に関する研究開発を行うことが可能となる。
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