10:50-11:00 開会挨拶
11:00-12:00 「次世代人工知能データプラットフォームの研究開発」招待講演
講演者：金 京淑（産業技術総合研究所 研究チーム長）
概要：本講演では、自動運転のような次世代スマートモビリティを支えるデータ基盤として、
より広い範囲で空間解像度や時間解像度の異なるさまざまな三次元点群データと移動物体の
流れを蓄積・共有・予測しながら、個々のニーズに合った適切なスマート空間をより効率的に
構築・提供できるAI融合型時空間データプラットフォームに関して紹介する。
12:00-13:00 〈休憩〉
13:00-14:00「SIGMOD 2020 国際会議報告（前半）」
講演者：Le Hieu Hanh（東京工業大学 助教）
概要：本講演では，2020年6月14?19日にオンランで開催されたSIGMOD 2020について
報告する．前半では，会議の概要に加え，会議の傾向・キーノート・パネルの内容について
紹介する．特に，機械学習アルゴリズムのスケール化とプログラミングの容易化のための共通
フレームワーク及び，システム内部処理の最適化への機械学習の活用に関するUC Berkeleyの
Ion Stoica教授によるキーノート講演を中心に報告を行う．その他，Enterprise Data Lakes
におけるデータの探検や理解などの研究内容と，Google社のデータセット検索エンジンに
関して語られたDatabricks社のAwez Syed氏とGoogle ResearchのNatasha Noy氏からの
キーノート講演も紹介する．
14:00-14:10 〈休憩〉
14:10-15:10「SIGMOD 2020 国際会議報告（後半）」
講演者：Le Hieu Hanh（東京工業大学 助教）
概要：後半では，受賞論文を含む講演者が興味深いと感じた研究を取り上げて紹介する．
今回のSIGMOD 2020ではBest paper Awardの2件の論文も選ばれた．
Clemens Lutzらによる「Pump Up the Volume: Processing Large Data on GPUs with
Fast Interconnects」の論文はCPUのメインメモリとGPU間のインターコネクト帯域が不十分
で，大規模データセットを高速で処理できないという課題に対し，高速なインターコネクトを
使いこなしたGPUメモリサイズを超えるハッシュ結合の高速化手法を提案する．
Tariqueらによる「ShapeSearch: A Flexible and Efficient System for Shape-based
Exploration of Trendlines」の論文はデータ値が変動するパターンを検索するShapeSearch
システムを提案する．ShapeSearchはユーザがパターンを手書き・自然言語・正規表現で記述し，
システムがその記述を代数表現に変換し，問合せ最適化の実現上でリアルタイムに実行できる．
15:10 閉会 |