| 研究課題/領域番号 |
20H04152
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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60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
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| 研究分担者 |
河原 吉伸 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 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)
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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 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2022年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | データ圧縮 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。
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| 研究成果の概要 |
無限遠に続くデータストリームに対し、その局所のエントロピーを圧縮データを管理する変換テーブルの利用率を元に予測できる原理を発見し、その知見をもとにデータ単位を最少で1ビットにロスレス圧縮できる手法Adaptive Stream-based Entropy Codingを開発できた。このデータエントロピーはシャノンの平均情報量に追従し、大域的なデータエントロピーが表され、局所で最大限の圧縮が行えることを示した。リアルタイムにデータストリームを圧縮解凍できるハードウェア指向のアルゴリズムを開発した。この圧縮器・解凍器はハードウェアにコンパクトに実装できるだけなく高速に動作することを実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来からのデータストリームを扱う圧縮器の内部動作を元にして、局所のエントロピーの変化を監視することで、大域的なエントロピーを求められる原理を解明した。圧縮器に、未来に入力されるデータの傾向を予測して、圧縮器での符号の決定ができれば、局所的なデータの出現傾向に動的に従い、最適な圧縮率を得られるのではないか？という学術的な疑問に対し、その方法を解明した。ハードウェア実装できるアルゴリズムを開発し、ロスレス圧縮方式を開発した。IoTやAIにおける、通信データ量の増大やストレージの小型化といった今後発展していくビッグデータ時代の産業に応用できる。
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