2021 Fiscal Year Final Research Report

Tackling individualized modeling with ultra-high dimensional data

Research Project

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Project/Area Number	19K22837
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	AOSHIMA Makoto 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, 准教授 (90585803) 石井晶東京理科大学, 理工学部情報科学科, 講師 (20801161) 赤平昌文筑波大学, 数理物質系(名誉教授), 名誉教授 (70017424)
Project Period (FY)	2019-06-28 – 2022-03-31
Keywords	超高次元データ / 個別化モデリング / 天体スペクトル / 次世代シーケンサー / クラスタリング / 個別化医療
Outline of Final Research Achievements	In this study, we reviewed previous academic systems and developed a new technology for analyzing ultra-high-dimensional data at high speed and with high accuracy. The novel idea is "individualized modeling". We aimed at innovative developments in science, technology and industry. We produced the following significant results: (1) Developments of high-speed clustering for ultra-high-dimensional data, and the creation of the I.I.D. transformation method. (2) Precise statistical analysis for the latent structure and noise structure of ultra-high-dimensional data. (3) Establishment of the "individualized modeling" method using ultra-high-dimensional data. This novel approach now allows the high-speed, high-accurate analysis of ultra-high-dimensional data which had not been possible with existing methods. This will be of particular merit in the medical field.
Free Research Field	統計科学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	国主導で遺伝情報を用いた個別化医療開発が進んでいるものの、超高次元データの解析技術が確立されているとは言い難い。本研究は、個別化医療を低コストで実現するために、超高次元データについて、モバイルPCでも処理できる高速計算と、高精度に処理できる統計解析、そして、それらの新技術を統合した個別化モデリング法を開発した。超高次元の天文データの解析にも使用され、モバイルPCであっても、個別化モデリング法はノイズを精密に処理して高速かつ高精度に潜在情報を抽出することが確認された。