2021 Fiscal Year Annual Research Report
ストリームデータを知識化する圧縮情報処理基盤の開発
| Project/Area Number |
17H01791
|
|---|
| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
坂本 比呂志 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50315123)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹田 正幸 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50216909)
申 吉浩 学習院大学, 付置研究所, 教授 (60523587)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | データ圧縮 / 情報検索 / 機械翻訳 / プライバシー保護 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
大きすぎて処理できないデータは存在しないものと同義である。本研究は、この考え方に基づいて、データ圧縮によって情報処理を加速し、巨大なデータの理解を可能にする計算基盤を提案するものである。現代は、多様で豊富なデータ、革新的なアルゴリズム、高性能なハードウェアのすべてが利用可能である。しかし、ストリームデータの激増によってこの均衡が崩れつつあり、アルゴリズムやハードウェアの飛躍的な性能向上が必要である。この問題を解決するひとつの光明として、申請者らによって，時間と領域を圧縮する手法が限定的ではあるが提案されている。本研究は圧縮情報処理の理論をストリームデータ上の広範囲な知識処理へ拡張し、ネットワーク上に氾濫する大規模非定型データの幅広い活用を可能にするべく理論と実用的なアルゴリズムとアプリケーションを構築する。
本年度（最終年度）に得られた成果は以下である。
（１）構築した理論に基づくアプリケーションの実装：これまでの研究で、圧縮したデータを直接操作することで、様々な情報処理を実現してきた。今年度はその集大成として、機械翻訳の精度を向上するための前処理としてデータ圧縮を利用したアプリケーションを開発し、その性能を確認した。
（２）非可逆圧縮への応用：これまでは可逆圧縮の理論をベースに研究を進めてきたが、当該年度は画像データや非可逆圧縮のアルゴリズムを応用してある程度の知見を得られた。昨年度に引き続き、部分的な成果を国内の機械学習の会議で口頭発表している。
（３）情報検索の仕組みをプライバシー保護の観点から実装し、そのためのライブラリを開発してgithub上で公開した。
|
| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Remarks |
完全準同型暗号(TFHE)を拡張した高機能C++ライブラリを開発し、Gighub上で公開した。
|
