高次元大規模最適輸送基盤技術の研究開発

• 研究課題/領域番号: 24K03004
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 沖縄科学技術大学院大学
• 研究代表者: 山田 誠 沖縄科学技術大学院大学, 機械学習とデータ科学ユニット, 准教授 (00581323)
• 研究分担者: 包 含 京都大学, 情報学研究科, 特定助教 (20831340)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2027年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2025年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
• キーワード: 最適輸送 / 特徴選択

研究開始時の研究の概要

本研究課題では, 高次元かつ大規模なデータにおいて高精度かつ高速にWasserstein距離を推定する枠組みを提案する. 具体的には, 研究代表者らが独自に研究を進めている高次元データからの最適輸送や, 構造データからの最適輸送の枠組みを拡張し, 高次元かつ大規模データを扱えるように拡張する. そして, 提案アルゴリズムを自然言語処理の文書分類や文書検索の問題に適用することを目指す.