大規模複雑データの理論と方法論の深化と展開

• 研究課題/領域番号: 25H01107
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
• 研究分担者: 矢田 和善 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90585803) ; 鈴木 大慈 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (60551372) ; 荒木 由布子 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80403913) ; 蛭川 潤一 南山大学, 理工学部, 教授 (10386617) ; 川野 秀一 九州大学, 数理学研究院, 教授 (50611448) ; 石井 晶 東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 講師 (20801161) ; 江頭 健斗 東京理科大学, 創域理工学部情報計算科学科, 助教 (20979869)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 45,760千円 (直接経費: 35,200千円、間接経費: 10,560千円); 2025年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
• キーワード: 高次元統計解析 / 深層学習 / 大規模マルチタスク学習 / スパース性 / 非スパース性

研究開始時の研究の概要

本研究は、益々巨大化かつ複雑化する多様な大規模複雑データに、統一的な理論を開拓し、高速で頑健かつ高精度な方法論を開発することで、最先端データ科学に深化と展開を図る。高次元統計解析を基軸とし、機械学習、深層学習、時空間統計、生物統計を世界的レベルでリードしてきた研究者達が本研究課題のもと一堂に会し、連携・融合・発展することで、科学技術・社会・経済・産業の要請に多大な貢献をもたらすことを目指す。