検証可能なデータエコシステム

データに付随する信頼度やリネージュ（来歴）を第一級のデータとしてサポートし、任意のデータを検証可能なデータエコシステムを研究開発します。包括的な信頼度・検証モデル及びトランザクションを考慮したデータベース修復の理論的基盤を構築します。 さらに、高信頼分散ストレージを含むシステムのアーキテクチャを検討、プロトタイプシステムによる実証実験を行い、提案システムの有効性を検証します。
本プロジェクトは、筑波大、名古屋大、お茶の水女子大学、東京工業大学の横断プロジェクトで、大阪大学は主に3つのトピックに焦点を当てています。 最初のトピックでは、historical what-if query analysis を実現するため、トランザクション履歴を一部変更することによってDBの状態をシミュレーションする機能を実現します [3]。 要素技術として、応用プログラムをSQL文と統合する SQL transpiler、および過去のトランザクションを変更した後、トランザクションの再実行を高速に実行する DBMS plugin architeture の研究に取り組んでいます。 第2のトピックでは、ベイズモデルあるいは大規模言語モデルを活用したデータクリーニング [1, 3]に取り組んでいます。 最後に、特に機械学習などでデータ提供者の評価を構成に行うための研究に取り組んでいます。要素技術として、水平・垂直統合型の連合学習におけるシャープレイ値を用いた教師データの貢献度評価について研究しています。

研究紹介ページに戻る