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宇野 毅明 - 情報学プリンシプル研究系 - 研究者紹介 - 研究 - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics

研究けんきゅう / Research

情報じょうほうがくプリンシプル研究けんきゅうけい

宇野うの あつしあきら
UNO Takeaki
情報じょうほうがくプリンシプル研究けんきゅうけい 教授きょうじゅ
学位がくい博士はかせ(理学りがく)
専門せんもん分野ぶんや数理すうり情報じょうほう
研究けんきゅう内容ないようhttp://researchmap.jp/uno/

研究けんきゅう紹介しょうかい

高度こうど問題もんだい一般いっぱんのパソコンでもけるようにする

コンピューターに計算けいさんさせるには、計算けいさん仕方しかた設計せっけい、つまりアルゴリズムが不可欠ふかけつです。
高性能こうせいのうなコンピューターを使つかわなければけないような問題もんだいを、アルゴリズムをえることで、一般いっぱん普及ふきゅうしているコンピューターでも十分じゅうぶんけるようにする、それがわたしゆめです。
アルゴリズムの研究けんきゅうには、理論りろんきわめる方向ほうこうと、現実げんじつ応用おうようひろげる方向ほうこうの2 つがあります。理論りろんてき研究けんきゅうでは、こうとする問題もんだいについて、いちばんきびしい、いいかえれば最悪さいあく条件じょうけん想定そうていして、それでもける工夫くふうかんがえます。しかし、現実げんじつ問題もんだいではもっと条件じょうけんゆるいことがおおく、いちばんむずかしい問題もんだいくための手法しゅほう使つかうと無用むよう作業さぎょう をすることがあります。わたしかんがえているのは、理論りろんてき研究けんきゅう成果せいか十分じゅうぶん理解りかいしながら、現実げんじつ問題もんだいをうまく方法ほうほうつけすことです。

データマイニングの効率こうりつはか

データベースの世界せかいでは、「データマイニング」という分野ぶんやがあります。たとえば、コンビニエンスストアで販売はんばい戦略せんりゃくてる場合ばあい、まず過去かこ販売はんばいデータから「弁当べんとうひとはおちゃう」というようなわせをさがすことがよくおこなわれます。あるほんひとは 、べつのあるほん頻度ひんどたかい、というわせをさがして、おすすめのほんとして表示ひょうじするのもおな手法しゅほう協調きょうちょうフィルタリング)がもとになっています。
このときに、たくさんのわせを調しらべるのは大変たいへんです。また、結果けっかおおすぎても使つかいにくい。最初さいしょから、意味いみのあるわせになりそうなものを調しらべたほうが効率こうりつてきです。そのための独自どくじのアルゴリズムをいくつか考案こうあんしてきました。

アルゴリズム研究けんきゅう可能かのうせい

アルゴリズムの研究けんきゅうでは、その研究けんきゅう成果せいかのユーザーが分野ぶんや研究けんきゅうしゃであることがおおく、わたし積極せっきょくてき協力きょうりょくしています。ユーザーから問題もんだい提供ていきょうしてもらうことが自分じぶん研究けんきゅうにも役立やくだつからです。
最近さいきんは、人間にんげん遺伝いでん情報じょうほう解析かいせきするヒトゲノム解析かいせき計算けいさんりょうらすためのアルゴリズム作成さくせいにも協力きょうりょくしています。ゲノムを構成こうせいする塩基えんき配列はいれつ解析かいせきするときは、制限せいげん酵素こうそ使つかってすうひゃく塩基えんき単位たんいってから調しらべるのですが、先頭せんとうから順番じゅんばんっていく、ということはできません。その酵素こうそはたら部分ぶぶんでゲノムがきざまれて、無数むすう断片だんぺんざった状態じょうたいになります。そのため、かく断片だんぺん配列はいれつをまず確定かくていしてから、それぞれのはして、どの断片だんぺん同士どうしがつながるかを調しらべてあわせ、もとのゲノムをさい構成こうせいしていました。この一連いちれん作業さぎょうおこなうのに、すうひゃくだいのコンピューターがなんにちもフル稼動かどうしなければならないほどでした。そこで、わたしはこの作業さぎょう使つかわれているアルゴリズムを見直みなおして、ている断片だんぺんをまず分類ぶんるいしてから比較ひかくするようにしたところ、作業さぎょう時間じかんをなんと数時間すうじかん程度ていどおさえることができました。
このように、アルゴリズムの側面そくめんからデータ処理しょり見直みなおすと、ブレークスルーがあり、今後こんごもいろいろな問題もんだいみたいとおもっています。

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取材しゅざい構成こうせい 齋藤さいとう あつし

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