データ圧縮による
ビッグデータの活用
多様なデータが世界中のネットワークを満たしています。 今後はこのデータを有効利用することがきわめて重要であり、人工知能における最重要課題でもあります。 一方で、データの増加速度に対してデバイスやネットワークの速度は頭打ちとなっており、 消費電力の問題もあり、ビッグデータをそのまま処理することは容易ではありません。 この問題に対して、当研究室では、データ圧縮によって巨大データを高速処理できる技術の開発に取り組んでいます。

主宰略歴

坂本比呂志
九州工業大学 大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系 教授
学位
博士(理学) 九州大学(平成10年12月)
専門分野
知能情報学、特にデータ圧縮による知的情報処理
所属学会
人工知能学会、電子情報通信学会、日本データベース学会など

研究プロジェクト

プロジェクト1 <劣線形領域圧縮アルゴリズム> ビッグデータと呼ばれている巨大なデータに立ち向かうためには、基礎となるアルゴリズムに対して革新的な変革が迫られています。 データサイズが著しく大きいために、これまでの手法では時間やメモリが足りず、そのデータから有用な知識を取り出すことができないのです。 つまり、大きすぎて全体を見渡すことができないデータは存在しないも同然です。 このような状況に対して、線形時間(領域)、場合によってはそれを下回る劣線形時間(領域)による情報処理が必要です。 当研究室では、この問題に対して「データ圧縮による前処理」という考え方を持ち込み、劣線形領域圧縮という解決策を提案します。 当研究室はJST CREST「ビッグデータ時代に向けた革新的アルゴリズム基盤」へ貢献しています。 このプロジェクトの関連ページはこちら

プロジェクト2 <ストリーム圧縮技術> ビッグデータはしばしばストリームデータと呼ばれます。様々なデータソースから途切れることなく情報が流れ出す様を表した言葉で、 データベースのように静的にディスクやメモリに格納することができません。 このように高速にしかも大量にネットワークを流れるデータに対して、リアルタイム処理を行い、必要な情報を瞬時に取り出したり、 あるいは捨てたりする技術を開発しています。 当研究室では、この問題に対してもデータ圧縮による前処理という考え方で取り組んでおり、 これまでに、筑波大学と共同で開発したアルゴリズムをハードウェア上で実装したり、特許を申請しています。 これらの成果はイノベーションジャパンなどの大学見本市で発表しています。

お知らせ

2016.4
近似検索可能な圧縮索引がAlgorithmsに掲載されます。
2015
井智弘先生が知能情報工学科の新しいスタッフとして着任されました。
2015.11
ET/IoT Technologyで筑波大学と共同研究で開発した技術が特別賞を受賞しました。
2015.9
VLDB2015 workshopでBest paper awardを受賞しました。(筑波大学との共同研究)
2015.9
SPIRE2015でD2の高畠君が発表しました。(travel award付)
2015.8
ストリーム圧縮に関する筑波大学との共同研究の成果をプレスリリースしました。
2014.11
JST CREST「ビッグデータ時代に向けた革新的アルゴリズム基盤」に研究協力者として参加します。