データ集約型科学に資するリアルタイムデータカーネルの創出
【研究キーワード】
トランザクション / 機械学習 / アクセラレータ / データベース / ロギング / 不揮発メモリ / データシステム / 障害回復 / アナリティクス
【研究成果の概要】
本研究ではデータ集約型科学に資するリアルタイムデータカーネルを創出すべく，高性能トランザクション処理，高速機械学習アルゴリズム，AI向け高速アクセラレータに関する研究を実施した．トランザクション処理に関しては近代的手法を網羅的に比較評価可能なプラットフォームCCBenchを開発した上で，優れたプロトコルを探求し，最適化手法を考案するに至った．また，ロボットへの適用を行った．機械学習についてはb-matchingやアンカーグラフなどの重要なアルゴリズムを高速化した．アクセラレータについてはFPGAを用いてDQNなどの高性能化に成功した．
【研究の社会的意義】
本研究ではリアルタイムデータカーネルの創出を目的とし，トランザクション処理というコア技術を研磨した結果，ロボット用ミドルウェアROSをリアルタイム化かつ正確化する技術を開発し，また，それをソフトウェアとして創出するに至った．このような成果は我々の知る限り存在しない．機械学習アルゴリズムならびにアクセラレータについては，SOTAに優る成果を生み出せた．
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 松谷 宏紀 | 慶應義塾大学 | 理工学部(矢上) | 准教授 | (Kakenデータベース) |
| 藤原 靖宏 | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 | 上田特別研究室 | 主任研究員 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【配分額】17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)