A high-efficiency machine learning notebook programming environment that responds to (or interacts with) programmers

Research Project

Project/Area Number	25K21180
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 60050:Software-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	伊澤侑祐東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (40890827)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	機械学習プログラミング / 動的コンパイル / ノートブックプログラミング環境
Outline of Research at the Start	本研究はJupyter Notebookを基盤とし、機械学習プログラムにおける試行錯誤の効率化を目的とする。(研究1)では、操作履歴の収集・形式化や、探索ホットスポットの検出技術を開発し、試行錯誤の過程を可視化する。(研究2)では、LLVMを用いた動的コンパイルにより、探索ホットスポットを優先的に高速化し、全体の実行時間を短縮する技術を実装する。