| 研究課題/領域番号 |
19H04117
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
川島 英之 慶應義塾大学, 環境情報学部(藤沢), 准教授 (90407148)
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| 研究分担者 |
松谷 宏紀 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70611135)
藤原 靖宏 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 上田特別研究室, 主任研究員 (70837971)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2019年度: 9,360千円 (直接経費: 7,200千円、間接経費: 2,160千円)
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| キーワード | トランザクション / 機械学習 / アクセラレータ / データベース / ロギング / 不揮発メモリ / データシステム / 障害回復 / アナリティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
すばる望遠鏡の天体カタログをモデルケースとして、本研究ではデータ集約型科学に資する新しいデータカーネルの実現法を探求する。本研究の第一の独自性は、性能評価指標のスループットからリアルタイム性への転換である。近年はスループットのみが評価されるが、天体カタログでは望遠鏡の即時制御のためにリアルタイム性が重要である。本研究の第二の独自性は、システム構造の簡素化から稠密化への転換である。近年のデータカーネルは集積化傾向があるが、天体カタログが求める全3 要素を集積する程の高稠密化法は、未開拓段階にある。本研究により、我が国の天文研究の世界トップ維持を支援しつつ、他データ集約型科学への展開を狙う。
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| 研究成果の概要 |
本研究ではデータ集約型科学に資するリアルタイムデータカーネルを創出すべく，高性能トランザクション処理，高速機械学習アルゴリズム，AI向け高速アクセラレータに関する研究を実施した．トランザクション処理に関しては近代的手法を網羅的に比較評価可能なプラットフォームCCBenchを開発した上で，優れたプロトコルを探求し，最適化手法を考案するに至った．また，ロボットへの適用を行った．機械学習についてはb-matchingやアンカーグラフなどの重要なアルゴリズムを高速化した．アクセラレータについてはFPGAを用いてDQNなどの高性能化に成功した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではリアルタイムデータカーネルの創出を目的とし，トランザクション処理というコア技術を研磨した結果，ロボット用ミドルウェアROSをリアルタイム化かつ正確化する技術を開発し，また，それをソフトウェアとして創出するに至った．このような成果は我々の知る限り存在しない．機械学習アルゴリズムならびにアクセラレータについては，SOTAに優る成果を生み出せた．
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