Self-optimized graph database management system with deep learning

• Project/Area Number: 23K28096
• Project/Area Number (Other): 23H03406 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related; Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 佐々木 勇和 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (40745147)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 肖 川 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (10643900) ; 鬼塚 真 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (60726165)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2026: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000); Fiscal Year 2023: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
• Keywords: グラフデータベース / 深層学習 / システム最適化

Outline of Research at the Start

グラフデータは実世界における人・モノ・場所などオブジェクトの多様な関係性を表現可能なデータ構造である．有用性の高さと応用の幅広さから，産学両面にて大規模かつ多様な活用が進んでいる．そのため，グラフデータを適切に管理し，所望のグラフを高速に検索可能なグラフデータベース管理システムの需要は年々大きくなっている．
本研究では，深層学習を活用し，データや，問合せ，計算環境に応じて自動で設定を最適化する自己最適化グラフデータベース管理システムを開発する．要素技術の開発やシステムの実装といった基礎研究だけではなく，産業や自然科学への応用を見据えた有用性検証も実施する．