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: 2018/1/23

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
公開番号	特開2017-219896
公開日	2017/12/14
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】ファイル/フォルダの更新を監視し、自動バックアップと適切な削除を行うアプリ
許諾実績	【無】
特許権譲渡	【可】
特許権実施許諾	【可】

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】　保持できるデータ容量に限りがある場合、高い頻度でバックアップすることは有害でした。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、かつ高頻度の繰り返しに耐えられる当技術は、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	更新を監視し、自動バックアップと適切な削除を行うアプリ
サンプル２	動作シミュレーター

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】