分散データリザレクション：柔軟性と効率性を兼ね備えた計測情報再構成技術の創出

• Project/Area Number: 23K24866
• Project/Area Number (Other): 22H03610 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 小野 峻佑 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 雄一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029) ; 野々村 拓 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (60547967)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000); Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000); Fiscal Year 2023: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000); Fiscal Year 2022: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
• Keywords: 計測データ解析 / 分散最適化

Outline of Research at the Start

本研究の目的をふまえ，以下の３フェーズで研究を進める．
1.構成フェーズ：事前知識とセンシングモデルを柔軟に反映できるDRのための最適化問題の一般型を定式化し，これを効率的に解く分散アルゴリズムを構成
2.解析フェーズ：構築したアルゴリズムの振る舞い（収束条件・収束レート・計算量）を理論的に解析
3.応用フェーズ：実際の高次元センシングデータへ応用し有効性を検証