時系列データの更新可能な汎用的埋め込み表現モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 23K16889
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分60080:データベース関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 村山 太一 大阪大学, 産業科学研究所, 特任助教(常勤) (40974861)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 時系列

研究開始時の研究の概要

本研究では、IoTデバイス、Web上のオンライン活動等、様々なドメインから生成される多種多様な時系列ビッグデータストリームを汎用的な埋め込み表現を獲得し複数のタスクに対応できる新たなモデルおよびアルゴリズムの開発を目的とする。研究代表者らがこれまでに開発した時系列解析技術を発展させ、既存の深層学習に基づく技術では実現できなかった分類・回帰・異常値検出のタスクに対し同時に適用できる汎用アルゴリズムの開発を行う。