**『 WebDB夏のワークショップ2025』において、オーガナイズドセッション「超高速データサイエンス」を併催いたします．

キーワード：データサイエンス、高速化**

開催日程：2025年9月16日（火）

開催趣旨

JST AIP加速課題「超高速データサイエンス基盤」の取り組みと成果を紹介し、CV、ロボティクス、AI、IR、およびDB等の多様な分野を対象としたDSに関わる様々な処理を高速化するオプションを周知します。

本課題のHPはこちら。

プログラム

本ワークショップは以下の発表を行う予定です。

スライドはこちら** | 近似最近傍探索結果を超高速に多用化する後処理モジュールであるLotusFilterを紹介する。本研究はCVPR2025に採択されたものである。また、研究をソフトウェアとして公開する際のノウハウとして、以下を共有する（１）デファクトライブラリfaissとそろえたAPI設計（２）nanobindによる、モダンなc++/python連携（３）boost unorderedライブラリによる高速化（４）AIコーディングによるパッケージング | | 14:05 - 14:40 | 天方 大地@大阪大学 | **データベースサイズおよび探索結果の公平な削減

スライドはこちら** | 本講演では、大規模データベースを公平に削減（縮小）したり、大規模データベースにおける探索結果を効率的に削減するアルゴリズムの研究結果を紹介する。本内容は、AISTATS2024、ICDE2024、およびICDE2025に採択されたものである。 | | 15:00 - 15:35 | 塩川 浩昭@筑波大学（招待講演） | 超高速なグラフ問合せとその応用 | 本講演では大規模なグラフデータを対象とした分析・検索アルゴリズムの超高速化に関する研究成果について紹介する．また，これらの研究成果を用いたケーススタディについても紹介し，超高速なグラフデータ処理技術の有効性についても議論する．本内容はIJCAI2023，IJCAI2024等に採択されたものである． | | 15:35 - 16:10 | 西村 真衣@オムロンサイニックエックス株式会社（招待講演） | **ロボット学習における大規模検索技術の展開と応用

スライドはこちら** | 本講演では、ロボット学習における検索技術の最新動向と、マルチロボット制御への応用に関する研究成果を紹介する。ラベルなしデータに対する検索技術は、蓄積された行動履歴から類似経験を発掘することで、未知タスクへの迅速な適応を可能とする。本研究では特に、マルチロボット協調制御における協調行動のDB構築と、検索駆動型方策学習に関する研究成果を報告する。本内容はIROS2024、CHI2024等に採択されたものである。 | | 16:30 - 16:55 | 佐藤 篤樹＠東京大学（招待講演） | Fast PLBF: Partitioned Learned Bloom Filterの高速構築法と理論解析 | 本講演では、Learned Bloom Filterの代表的手法であるPartitioned Learned Bloom Filter (PLBF)の構築を高速化するアルゴリズム群について紹介する。これらのアルゴリズムは、PLBF構築に用いられる動的計画法に潜む単調性やMonge性を活用することで計算量を大幅に削減する。また、メモリ効率についても理論的な保証を与え、自然な仮定のもとで元のPLBFと同等の効率を実現できることを示す。本内容はNeurIPS2023に採択された研究成果に基づくものである。 | | 16:55 - 17:20 | 木戸 渓人＠大阪大学（招待講演） | 動的な高次元データにおける近似最近傍探索 | 本講演では，近似最近傍探索において重要となるデータ構造を整理し，動的な高次元データに適した設計について考察する．続いて，探索と更新を効率的に実現する提案アルゴリズムを紹介し，得られた実験結果を報告する．本研究は現在進行中であり，今後の課題や展望についても紹介する． |

参加費と参加方法

『 WebDB夏のワークショップ2025』の参加についてはここを参考ください。

お問い合わせ先

お問い合わせは 天方大地（大阪大学）： [email protected] へお願いいいたします。