グラフ低減とキャッシングによるグラフニューラルネットワークの高度化

• 研究課題/領域番号: 25K21193
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分60060:情報ネットワーク関連
• 研究機関: 福岡大学
• 研究代表者: 中村 遼 福岡大学, 工学部, 講師 (00881989)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: グラフニューラルネットワーク / グラフ低減 / キャッシング / 強化学習

研究開始時の研究の概要

本研究課題では、グラフニューラルネットワーク (GNN: Graph Neural Network) のためのグラフ低減技術およびキャッシュ技術を確立する。具体的には、GNN に適合するように大規模グラフの規模を削減する手法を創出し、GNN に適しているグラフ低減技術を明らかにする。さらに、GNN による推論を簡略化するために、ノード/エッジの特徴量と推論結果との対をキャッシュする方式を確立する。これらによって、GNN を用いるあらゆるアプリケーションの高度化を目指す。