| 研究課題/領域番号 |
20H02194
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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21060:電子デバイスおよび電子機器関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
田中 陽一郎 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60801123)
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| 研究分担者 |
山本 英明 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10552036)
グリーブス サイモン・ジョン 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (60375152)
平野 愛弓 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (80339241)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | コンピュテーショナル・ストレージ / 神経構造 / 可視化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、全脳規模で神経構造・ダイナミック伝達機能の３次元可視化解析を可能とする革新的なエッジ型コンピュテーショナル・ストレージプラットフォームの開発を目指す研究である。脳神経構造可視化解析では、HPCに巨大データを転送する遅延時間が致命的律速になり迅速な解析ができない。これを解決するために、データ創出源でデータ記録を担う大容量ストレージ内部において高度なデータ解析を可能とする革新的なエッジ型コンピュテーショナル・ストレージ概念のデータ解析プラットフォームを開発する。本研究では、電子・情報工学と神経科学の領域融合アプローチによって目標の達成を目指すものである。
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| 研究成果の概要 |
神経構造3次元可視化解析を可能とする分散KVS型オブジェクトストレージを実装したコンピュテーショナル・ストレージ解析システムを開発した。システム内データ配置を最適化し神経構造可視化ツールで性能向上を検証、HDDクラスタ並列転送エッジキャッシュによりデータアクセス性能の大幅向上を達成した。人工培養神経回路の刺激応答特性解析、リザバーコンピューティング特性の解析、炎症性サイトカインによる活動変調効果の解析に成功した。
マイクロ波アシスト型及び熱アシスト型の垂直磁気記録において、上下２層の記録層を用いた多重分離記録のメカニズムを明確に示し、それぞれ記録密度を現行技術の2倍に高めることを検証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
脳神経科学領域で必要とされるPB級大規模データによる３次元可視化解析に対し、データ移動を最小にして解析を可能とするエッジ配置型分散オブジェクト・コンピュテーショナル・ストレージの基礎構成を試作し、基本性能を検証することができた。大規模データの解析効率を高め、ビッグデータ創出源におけるリアルタイム解析をも可能とする道筋を明確に示すことができたと考える。従来の垂直磁気記録方式によるHDDの記録容量を２倍に高める多重記録方式の有効性を検証することができ、本コンピュテーショナル・ストレージの大容量記憶性能を飛躍させる原動力になることが示された。
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