大局的エントロピー予測によるデータ圧縮の最適化技法の開発

• Project/Area Number: 20H04152
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 河原 吉伸 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (00514796) ; 和田 耕一 筑波大学, システム情報系, 名誉教授 (30175145) ; 坂本 比呂志 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50315123)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000); Fiscal Year 2022: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2021: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2020: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: データ圧縮

Outline of Research at the Start

本研究はロスレス圧縮の最適なエントロピーを圧縮器の制御情報をフィードバックすることで大域的に予測し、最良の圧縮率を常に維持する原理の解明をねらう。従来法にも適用でき、圧縮率が最良で、高速なハードウェアに実装できるロスレス圧縮の新基本理論を創出し、AIチップ等の次世代の計算機システム分野の重点課題を発展に導く。