多様性濃縮法

開放特許情報番号
L2017000140
開放特許情報登録日
2017/1/26
最新更新日
2017/5/17

基本情報

出願番号 特願2016-111497
出願日 2016/6/3
出願人 早坂 壮大
登録番号 特許第6061164号
特許権者 早坂 壮大
発明の名称 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
技術分野 情報・通信
機能 制御・ソフトウェア
適用製品 人工知能/AI/機械学習/ビックデータ解析/遺伝的アルゴリズム/GA/バックアップ/オンラインストレージサービス/バージョン管理/データクレンジング/テキストマイニング等
目的 ・膨大な学習データ群から有意なデータを濃縮
・逐次追加されるデータから多様性に寄与するデータを選別
・実行頻度によらず古参〜新参のバックアップデータを所望のバランスで保持
効果 【バックアップ等へ適用した場合】
・上書き保存を行うたび、自動的にバックアップと間引きを行うフォルダー等を提供します。

・約20個のファイルを格納できるリソースを与えた場合、約1分前、2分前、4分前、8分前 …30年前のファイルが保持される様に間隔を最適化します。

・繰り返しの実行に強みがあります。
技術概要
【バックアップ等へ適用した場合】
・データ容量が際限なく増えない様に間引く技術で、
 膨大/高頻度の繰り返しに耐性があります。

・古参のデータから削除することは最も典型的です。
 しかし、ある時点より古参のデータを復元することは困難です。

・従来からデータを無作為に間引き、所望の分布に誘導する技術はありますが、
 通常、膨大な繰り返しを行うと不都合が生じます。

・新参ばかり大量に追加され、古参は常に間引かれる危機に瀕しては
 古参に分が悪いのは明らかです。

・当技術は、予め判明している追加データの特徴値の傾向を考慮します。

・バックアップであれば追加データの作成時刻は常に新しいため、
 過密なデータの中でもより新参のデータ削除を優先します。
リサーチツールの分類 その他
実施実績 【試作】  自動バックアップ機能付きドキュメントファイル
許諾実績 【無】   
特許権譲渡 【否】
特許権実施許諾 【可】
実施権条件 要相談
対価条件(ランニング) 【要】 

アピール情報

導入メリット 【新規参入】
改善効果1 【機械学習等への応用】
 機械学習には学習データの蓄積が不可欠ですが、保持できるデータ数には限りがあります。広大な特徴値空間に分布し、逐次追加される学習データ群から有意な情報を得る上で、分布を縮小させることなく、類似するデータを間引く技術は有用です。
改善効果2 【遺伝的アルゴリズム等への応用】
 初期収束問題はデータ群の多様性に寄与するデータを淘汰することで起こります。多様性に寄与しないデータだけを淘汰し、初期収束問題を回避します。
改善効果3 【バックアップ等への応用】
 高い頻度でバックアップ可能でも、保持できるデータ数に限りがあっては従来は害になりした。最古参〜最新参のバージョンまで望む分布で残すことができ、かつ繰り返しの実行に耐えられるシステムは、この問題を解決します。
 例えば、正常に機能していたプログラムにバグが紛れていたり、端末がウイルスに感染していたことが後になって分かっても、しばらく前のデータは保持されているはずです。
アピール内容 ・当技術は尋常でない量のデータを扱う分野、例えばビックデータ解析、機械学習、人工知能等を支える基礎技術として成長することを期待します。

・遺伝的アルゴリズムの初期収束問題に加え、新たな最適化アルゴリズムの基幹技術として普及することを期待します。
行き詰ったら1つ前のセーブポイントへ、それでもダメなら2つ前へ、4つ前へ、8つ前へ…

・自動バージョン管理が、多くのクリエイターやプログラマーに重宝されることを期待します。

・自動バックアップが、コンピューターウイルス対策として重用されることを期待します。

登録者情報

登録者名称 早坂 壮大

技術供与

サンプルの開示 【有】
サンプル1 動作シミュレーター(マクロ)

事業化情報

事業化条件
特別資格 【不要】 
必要設備 【無】 
必要環境 【無】 
設備費用 【無】 

その他の情報

関連特許
国内 【無】
国外 【無】   
追加情報 遺伝的アルゴリズム(GA)は蛋白質の構造決定、スクリーニングなどの分野においてその重要性を増しつつある。GAにおける深刻な問題の1つは初期収束問題であり、解群から多様性が損なわれることで生じる。当技術は解群の多様性濃縮に関するものであり、これを低減する。
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