| Project/Area Number |
19K20243
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Kyoto College of Graduate Studies for Informatics |
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Principal Investigator |
Nakaguchi Takao 京都情報大学院大学, その他の研究科, 准教授 (20775762)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | サービスコンピューティング / 機械学習 / Webサービス / サービス合成 |
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| Outline of Research at the Start |
サービスコンピューティング技術によって，様々な機能が統一されたインタフェースでインターネット経由で利用可能になり，機能を利用するためのサーバ構築や，機能毎異なるインタフェースに対応するための開発コストが削減された．本研究では近年進歩の目覚ましい機械学習技術を用いた画像認識や物体検出といった機能に対してもこのアプローチを拡大し，より多様な機能を少ないコストで自由に組み合わせ利用できる環境を実現するものである．そのため機械学習固有に必要となるインタフェースの定義やプロトコルの拡張を行い，必要なコンピュータや機材を購入して機械学習サービスを構築し，サービスの利用例を作成して提案アプローチを実証する．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, I worked on applying service computing to machine learning technology in order to facilitate the development of application software that applies machine learning technology and the creation of new functions by combining machine learning technology. I defined 17 service interfaces by organizing the inputs and outputs of multiple machine learning technologies and built a service infrastructure for providing machine learning services. I created 149 services using the platform, created new services that combine these services, and created an example application software that calls the services. Through the research, I have adopted 2 papers, presented 1 research meeting, and released the created software as open source.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
自然言語処理技術に対してはサービスコンピューティングを適用した言語サービス基盤が存在し、同種の技術を共通のサービスインタフェースで呼び出し、またサービスを組み合わせて新たなサービスを作成できる。しかし、近年進歩の著しい画像認識や物体検出といった機械学習技術を用いた機能に関しては同様のものが存在しない。本研究では機械学習サービス基盤の実現に向け、複数の機械学習技術のサービスインタフェース定義、サービスの実行管理を行いサービスの組み合わせを可能とするフレームワークの作成、それらを利用したアプリケーション例の作成を行い、成果を論文発表、およびオープンソース化し、学会・社会へ提供した。
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