Advancement and Expansion of Theories and Methodologies for Large-Scale Complex Data

• Project/Area Number: 25H01107
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 矢田 和善 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90585803) ; 鈴木 大慈 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (60551372) ; 荒木 由布子 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80403913) ; 蛭川 潤一 南山大学, 理工学部, 教授 (10386617) ; 川野 秀一 九州大学, 数理学研究院, 教授 (50611448) ; 石井 晶 東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 講師 (20801161) ; 江頭 健斗 東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 助教 (20979869)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥45,760,000 (Direct Cost: ¥35,200,000、Indirect Cost: ¥10,560,000); Fiscal Year 2025: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000)
• Keywords: 高次元統計解析 / 深層学習 / 大規模マルチタスク学習 / スパース性 / 非スパース性

Outline of Research at the Start

本研究は、益々巨大化かつ複雑化する多様な大規模複雑データに、統一的な理論を開拓し、高速で頑健かつ高精度な方法論を開発することで、最先端データ科学に深化と展開を図る。高次元統計解析を基軸とし、機械学習、深層学習、時空間統計、生物統計を世界的レベルでリードしてきた研究者達が本研究課題のもと一堂に会し、連携・融合・発展することで、科学技術・社会・経済・産業の要請に多大な貢献をもたらすことを目指す。