時系列データの更新可能な汎用的埋め込み表現モデルの開発

• Project/Area Number: 23K16889
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 村山 太一 大阪大学, 産業科学研究所, 特任助教(常勤) (40974861)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 時系列

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汎用的な埋め込み表現を獲得し複数のタスクに対応できる新たなモデルおよびアルゴリズムの開発を目的とする。研究代表者らがこれまでに開発した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分類・回帰・異常値検出のタスクに対し同時に適用できる汎用アルゴリズムの開発を行う。