【研究領域課題番号】21K09565 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

聴神経腫瘍 / 蝸電図 / 術中聴覚モニタリング / データベース / 聴性脳幹反応 / 耳音響放射 / 電極 / 機械学習

【研究成果の概要】

１）現行使用可能な電極を用いて、外来での蝸電図測定の症例を積み重ね、より精度の高い波形が得られる工夫を重ね、その成果を日本聴覚医学会学術講演会（2021年11月、東京）で発表した。そして、蝸電図を用いた聴神経腫瘍手術中の術中聴覚モニタリングを複数の症例で施行した。それらの症例において、聴性脳幹反応の特にⅠ波に着目して、Ⅰ波による内耳機能のモニタリングと、蝸電図によるモニタリングを併用することで、蝸牛反応の持続測定を試みた。その結果と、ＡＢＲのⅤ波およびＤＮＡＰ反応による脳幹由来の反応を組み合わせることで、術中の聴覚反応を厳密に測定することを心がけた。その結果として、極めて高い術後の聴力温存率を達成できるようになり、現在術中の様々な聴覚反応と術後聴力予後との関連を詳細に検討している。
２）新規蝸電図電極の開発に向けて、必要な材料を集め、試作品の作成を試み、1年目は基礎的なデータの積み重ねを行った。
３）800例を超える当科通院中の聴神経腫瘍患者のデータベースを作成し、主に未治療の患者400例弱を対象に初診時の純音聴力検査、語音聴力検査、ＡＢＲ，ＯＡＥのデータの詳細をデータベース化した。それらの聴覚データと、年齢や腫瘍径などとの相互関係を検討し、また聴力や腫瘍の予後との関連などにつき、現在解析を進めている。その成果は、日本耳鼻咽喉科頭頸部外科学会学術講演会（2022年5月、神戸）での発表を予定している。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究領域課題番号】19H04117 (KAKENデータベースで見る）

【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)

【研究領域課題番号】19K15275 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

第一原理計算 / 機械学習 / 能動学習 / データベース / マテリアルズインフォマティクス / 材料データベース

【研究成果の概要】

系統的な第一原理計算のための自動化プログラムを構築し、開発したプログラムを用いて多様な結晶構造型を持つ1,266の酸化物の誘電定数の系統的な計算を行った。また、誘電率を電子系・格子系の寄与に分け、それぞれについて機械学習により予測モデルを構築し、また誘電率の支配因子を抽出した。
一方で能動学習の手法について、既存データベースにuncertainty samplingを適用することで、未知データに対する予測モデルの予測精度が、少数のデータの追加によって大きく減少させることができることが分かった。さらに、所望の範囲に物性値が収まるデータを優先的に計算対象として探索を進める手法を開発した。

【研究の社会的意義】

本研究により、多数の物質の多様な物性を効率よく計算できるプログラムを開発し、大規模な計算材料データベースを構築することができた。誘電率について機械学習を行うことにより、高速・高精度な予測モデルの構築に成功し、さらに誘電率の支配因子をデータ科学的に求めることに成功した。
一方で、能動学習により未知のデータを効率よく選択しバランスの良いデータベースを構築できることを示した。
本研究により開発されたプログラム、データベース及び機械学習に構築された予測モデルと支配因子、能動学習の手法は今後のデータ科学・機械学習を用いた効率的な材料探索の基盤技術となると考えられる。

【研究種目】若手研究

【研究期間】2019-04-01 - 2021-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

【研究領域課題番号】18K05025 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

分子動力学 / 機械学習 / シミュレーション / 分子動力学シミュレーション / 古典力学 / データベース / 分子ダイナミクス / ２次元カオス系 / 深層学習 / タンパク質 / タンパク質-タンパク質相互作用

【研究成果の概要】

機械学習技術の発展により、人工知能は画像認識やチェスや囲碁などの分野において人間の知能を凌駕するようになってきた。近年、AlphaFoldのような先進的なタンパク質構造予測技術においても、機械学習が中心的な役割を担っている。本研究では、こうした機械学習技術を分子科学に導入することによって、タンパク質間に見られる重要なダイナミクス現象を解き明かしていくことを目指している。
これまでの研究で、基本的な機械学習プログラムとデータベースのプロトタイプを作り、2次元ハミルトン系ダイナミクスの学習データベースを用いて、カオス性予測に取り組んだ。このテストにおいては9割程度の正答率まで上げることができるようになった。また、NaイオンとClイオンの会合・解離の予測をする機械学習にも取り組んできた。予測の正答率を75％程度まで向上することに成功している。
今年度は、機械学習モデルによるNaイオンとClイオンの会合・解離の予測精度が正答率これ以上改善することが困難になる要因について、解析をおこなった。機械学習手法・データ数・ハイパーパラメータなど色々な可能性を探ったが、本質的な正答率の改善はできなかった。そこで、系自体に、学習困難な要因がある可能性を調べた。その結果、不正解であった初期条件のトラジェクトリーはカオス性が高いものが多いことが分かった。さらに、タンパク質界面環境への応用として、卵白リゾチーム（HEL）とその抗体(HyHEL-10)の複合体にある塩橋の形成・崩壊のダイナミクスについてデータベース化をおこなった。さらに、簡略的な機械学習もおこなった。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】言語学

【研究領域課題番号】17H02339 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

調音音声学 / 音声生成 / リアルタイムMRI / 日本語 / モンゴル語 / リアルタイムMRI動画 / 調音結合 / 音韻論 / WAVE装置 / 調音運動 / 音声器官 / 機械学習 / データベース / アノテーション / MRI動画

【研究成果の概要】

東京方言16名分、近畿方言5名分、モンゴル語3名の調音運動を記録したリアルタイムMRI動画を1名あたり約1時間収集した。データのブラウジング環境を構築し、音声器官（舌、唇、口蓋、咽頭壁など）の輪郭を自動抽出する技術を開発した。このデータを利用して、①モンゴル語母音調和に関する舌根位置の関与を示した論文、②日本語発話末に生じる撥音の調音位置が直前母音によって決まっていることを示した論文、③日本語ワ行子音の調音が定説となっている二重調音ではなく、主に両唇の接近によって行われていることを示した論文を発表した。さらに日本語のラ行子音に関する分析も発表した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】24650064 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

プライバシー保護 / データマイニング / 差分プライバシー / ビッグデータ / 個人情報保護 / データベース / 匿名化 / 相関 / 個人情報 / 機械学習 / 雑音

【研究成果の概要】

プライバシー保護データマイニングのひとつである差分プライバシーは有望な方法であるが、データベースのレコード間に相関がある場合の分析があまり進んでいなかった。本研究では、相関がある場合に従来の差分プライバシーを適用した場合、データ入手を狙う攻撃者が相関に関する背景知識を少なく持っているほうが、流出する情報が大きいという直感に反する状況を明らかにし、この状況を改善するために背景知識も考慮したベイズ型差分プライバシーの数理モデルを確立した。この数理モデルにおいて情報漏洩の確率を与えられた閾値以下にする加算すべきラプラス雑音のパラメタを求める近似的アルゴリズムを示した。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2012-04-01 - 2014-03-31

【配分額】3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)

【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】24240015 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データベース / 矛盾 / データ統合 / 時空間データ / Linked Data / 問合せ処理 / クラウド基盤 / 情報検索 / 情報基盤 / 地理情報システム / ユーザインターフェイス / 地球観測 / 問い合わせ処理 / 科学データ / Linked Open Data / 画像解析 / 機械学習 / 異常値検出 / Provenance / Linked　Data / 異常検出

【研究成果の概要】

本課題は、大規模な時空間データの統合において発生する「矛盾」に多角的に取り組んだもので、要素研究と実証システム開発の課題を行った。
事例として画像データとWeb上のソーシャルデータ等、矛盾を含んだ異種のデータを統合して土地利用等の知見を抽出する研究を進め、衛星画像処理より高精度な結果を実現、実証した。基盤技術としても、異種メタデータを統合して検索する技術や、それを機械学習などで解析するための連携手法等について研究し、それぞれ従来法より優れた結果を得た。原発事故関連の環境モニタリングデータを対象に国際標準に基づく統合検索の実証システムをクラウド上に構築し今後の実用化と標準化へ橋渡しできた。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】47,060千円 (直接経費: 36,200千円、間接経費: 10,860千円)

【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】20240010 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データベース(DBMS) / データ統合 / 地球観測衛星データ / 情報統合 / GEO Grid / Wikipedia / WebGIS / 全文検索 / HTML5 / OGC / 地球観測 / メタデータ / Digital Elevation Model(DEM) / 機械学習 / 衛星画像 / rinzo. ma / サポートベクターマシン / 気圧配置 / 分散データベース

【研究成果の概要】

本研究では、様々な衛星センサを中心とした時間・空間的に不均質な情報の利用基盤として、異種大規模の情報を効果的に検索・連携することで新たな知見創出に貢献する技術研究開発を行った。インターネット等の膨大な情報と衛星情報の処理結果等、異種の情報を相互に連携させることで事象の正確な理解に役立つ技術を開発すると共に、これら異種膨大な情報に対しOGC標準に基づく分散検索システムを開発、サービス提供を可能とした。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2008 - 2010

【配分額】42,250千円 (直接経費: 32,500千円、間接経費: 9,750千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】09898021 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

発見科学 / 知識発見 / データマイニング / データベース / 科学的発見の論理 / アブダクション / 機械学習 / ネットワークエージェント

【研究成果の概要】

本基盤研究(企画・調査)は,平成10年度から平成12年度までの3年間にわたって実施する重点領域研究「巨大学術社会情報からの知識発見に関する研究」(略称:発見科学,領域番号294)の準備のための企画・調査を行なうのが主な目的である.本年度は,以下のように行った.
(1)巨大学術社会情報の実地調査 平成9年9月6日に領域代表者及びシステム開発を伴う研究班の班長とで,東京大学を訪問し,また,平成10年2月4日に京都大学を訪問し,巨大データとの取り組み状況を実地に調査し,本重点領域研究との連携をはかった.
(2)第1回班長会議 平成9年10月5日に仙台東急ホテルにおいて班長会議を開催し,重点領域研究「発見科学」の研究実施の概要を固め,企画を具体化し,調査項目と調査場所等の詳細について検討した.
(3)総括班会議平成9年11月27日に東京大学で本研究組織全体会議を開催し,重点領域研究「発見科学」の概要と実施討画案を示し,計画研究に参加しない総括班のメンバーからのアドバイスや指導を得て,実施計画を具体化した.また,同日チュートリアル2件を開催した.
(4)欧州での研究打ち合せ平成10年1月27日〜2月1日にヨーロッパのエスプリ計画等の一環として展開中の帰納的諭理プログラム及びデータベースからの知識発見のプロジェクト代表者等を訪問し,欧州における巨大情報からの知識発見研究の実情についての研究打ち合せを行い,同時に,本重点領域研究に対するアドバイス等を得た.
(5)哲学・諭理グループとの研究打ち合せ 平成10年2月11日に東北大学において,哲学・諭理グループとの研究打ち合せを行い,今後の研究の方針を具体化した.
(6)第2回班長会議 平成10年3月3日に東京で2回目の班長会議を開き,上記の会議及び諸調査に基づき研究実施討画を再検討し,研究活動の詳細を決定した.

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】1997