2020 年度研究成果報告書

ビッグクエリー×ビッグデータ検索実現のためのＳＭＡＤ技術の新展開

研究課題

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研究課題/領域番号	17H01693
研究種目	基盤研究(B)
配分区分	補助金
応募区分	一般
研究分野	情報学基礎理論
研究機関	東京大学
研究代表者	渋谷哲朗東京大学, 医科学研究所, 教授 (60396893)
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2021-03-31
キーワード	アルゴリズム理論
研究成果の概要	爆発的に増加するビッグデータに対応した検索技術が求められている。これに対し、データベースの統計的挙動を活用するSMAD (Statistical Model-based Algorithm Design)技術が注目されている。本研究ではこのSMAD技術をビッグクエリー×ビッグデータ検索へ展開させる研究を行った。特に、個人ゲノムデータベース、タンパク質立体構造データベース、自然言語テキストデータベースなど様々なデータベースに対する大規模検索の基盤技術を開発することに成功したほか、プライバシー保護技術、PCMメモリにおけるメモリ分散技術、次世代シークエンサー解析などの技術開発にも成功した。
自由記述の分野	バイオインフォマティクス・アルゴリズム
研究成果の学術的意義や社会的意義	近年のデータ爆発は、大規模ビッグデータに対する大規模なクエリーを著しく困難にしており、それに対する超効率な検索基盤技術の開発が求められている。本研究では、SMAD技術を核に、ゲノムデータベース、タンパク質立体構造データベース、自然言語テキストデータベースなど様々なデータベースに対する検索技術の開発に成功したほか、プライバシー保護、PCMメモリの活用、次世代シークエンサー解析など、様々なデータ解析の基盤技術の高度化にも貢献することに成功している。これらの技術によって、今後さらにビッグデータの利活用が高度化されることが期待できる。