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解説
大規模グラフ解析の高速計算と実社会への応用
High-performance Computing for Large-scale Graph Analysis and Its Application to the Real World
A bstract
大規模かつ複雑な実データをグラフデータに変換してから,最適化やクラスタリングなどのアルゴリズムを用いてグラフ解析を行う需要(超スマート社会実現のためのサイバーフィジカルシステムなど)が産業界で増大している.これらの大規模なグラフ解析のためにはアルゴリズムの進化だけでなく,高性能計算(HPC)などの高速計算の技術も必須となっている.本稿では最初にグラフ解析の定義及び想定される応用分野やグラフの大きさに触れた後でHPC技術を用いたグラフの高速計算について解説を行う.更に新しいグラフ解析の応用先として深層学習などのAI手法との組合せ技術,特にグラフ埋込やグラフ畳込みネットワークなどにも触れていく.
キーワード:グラフ解析,サイバーフィジカルシステム,高性能計算,グラフ埋込,グラフ畳込みネットワーク
近年,最新技術の組合せや融合によって,安心,安全,便利ないわゆる超スマート社会(Society 5.0など)を実現するための様々な取組みが世界中で推進されている.近年のICTの向上により,実社会で起きている現象を計算機上で事前にモデル化し,更に環境変化に対するシミュレーションや最適化を実施することで,ビジネスモデルとしてのサイバーフィジカルシステム(CPS: Cyber Physical System)を実現することができるようになっている(図1).CPSにおいては,実社会のデータ(‘ひと・もの・かね・情報’などのモビリティ)から,サイバー空間での最適化やシミュレーションを行うことによって,新しい産業の創出,コストや廃棄物排出の削減,最適スケジュールの算出に寄与するアプリケーションが,多くの産業界(社会インフラ,製造業,小売系など)から期待を集めている.
CPSのアプリケーションにおいてはグラフ解析が多く用いられている.例えば大量のセンサデータ(‘ひと・もの’の移動等)やオープンデータ(Wi-Fiなどによる移動履歴)などを用いて都市における‘ひと・もの’の交通網の混雑状況の予測,商業施設などにおける商品や場所の価値判定,製造業における工数の自動見積りや最適工法の提案,更に異常事態の発生時における避難誘導などがある.
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