Development of Fundamental Techniques for Lossless and Lossy Data Compression Based on Grammar Compression

• Project/Area Number: 25K14979
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60010:Theory of informatics-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 篠原 歩 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00226151)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: データ圧縮 / 文字列処理 / 機械学習 / 文法推論 / 質問学習

Outline of Research at the Start

文字列圧縮の代表例である文法圧縮を土台として，数値データや画像・音声などを可逆的あるいは非可逆的にデータ圧縮を行う枠組みを提案し，それを実用化するための基盤技術を開発する．本研究は，既存の文法圧縮を一般化した確率文法圧縮と，無限アルファベット対応の2方向に拡張し，可逆圧縮のみならず不可逆圧縮も含めた汎用の圧縮技術の構築を目指す．効率化のための要素技術として，文字列の照合や索引作成などのアルゴリズムとデータ構造の開発を行い，その性能を大規模な計算機実験によって検証する．さらに，深層学習の学習能力と，質問学習や文法推論アルゴリズムを活用してこの困難な課題に対する現実的な解法を探る．