深層学習を活用した自己最適化グラフデータベース管理システムの開発

• 研究課題/領域番号: 23K28096
• 補助金の研究課題番号: 23H03406 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60080:データベース関連; 小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連; 合同審査対象区分:小区分60080:データベース関連、小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 佐々木 勇和 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (40745147)
• 研究分担者: 肖 川 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (10643900) ; 鬼塚 真 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (60726165)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2026年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2025年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2023年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
• キーワード: グラフデータベース / 深層学習 / システム最適化

研究開始時の研究の概要

グラフデータは実世界における人・モノ・場所などオブジェクトの多様な関係性を表現可能なデータ構造である．有用性の高さと応用の幅広さから，産学両面にて大規模かつ多様な活用が進んでいる．そのため，グラフデータを適切に管理し，所望のグラフを高速に検索可能なグラフデータベース管理システムの需要は年々大きくなっている．
本研究では，深層学習を活用し，データや，問合せ，計算環境に応じて自動で設定を最適化する自己最適化グラフデータベース管理システムを開発する．要素技術の開発やシステムの実装といった基礎研究だけではなく，産業や自然科学への応用を見据えた有用性検証も実施する．