多元ビッグデータ解析に基づく知の創出研究拠点事業

実施体制

3研究科のデータ(ビッグデータ)を拠点リーダ (PI) を通じて統合的に研究,新たな知を創造し, それを大学内のみならず,産業界をはじめとする社会に還元し,社会とリンクして研究, 技術を持続的に成長させるループを構築し,実社会とリンクした研究教育体制を築く.

成長ループにより期待される効果

ネットワーク型成長的ループの構築による,実社会にリンクした異分野融合研究開発,リアルタイムで世界に向けたトライアルサービス, データ公開

フィードバック

  • 実ユーザ,実世界データの大規模な蓄積
  • 持続的に性能改善を行うループ
  • 実ユーザの要望による迅速な新技術研究

教育(教育アドミニストレータ)

  • 社会のニーズにリンクした研究開発による実学教育

社会還元(産学アドミニストレータ)

  • ネットワーク型のオープンな試験サービス,データ公開による世界レベルのプレゼンス
  • 完成度の高い技術,データの技術移転
  • 学生主導の新サービス開発と起業促進

多元ビッグデータ解析システム

ビッグデータ解析による新たな知の創出

今までのビッグデータ解析

  • 統計解析技術の高度化に力点
  • 具体的研究対象と解析研究が乖離
  • 成長的なループが脆弱

NAISTのビッグデータ解析による新たな知の創出研究

知の創出に関する研究を目的とし,バイオ,物質,情報の研究を新たなステージに

  • 「個」を対象にした新たな生命科学,物質科学,情報科学への展開
  • 種レベルからここの細胞レベルの個体差,個人差の研究を実施
  • 個人のデータ,状況に合わせて,その個人に最適な多元の専門知識や推論・予測知識の提供
  • 未知化学物質の予測
  • 合成経路予測
  • 代謝ネットワーク上の位置予測

実データのフィードバックによる研究の成長,データの成長を実現するループを構築