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科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化

戦略目標

「分野を超えたビッグデータ利活用により新たな知識や洞察を得るための革新的な情報技術及びそれらを支える数理的手法の創出・高度化・体系化」

研究総括

田中 譲(北海道大学 大学院情報科学研究科 特任教授)

 

概要

 ICTの社会浸透や、実世界から情報収集するセンサーや計測・観測機器の高度化と普及に伴い、様々な分野で得られるデータは指数関数的に増大し、多様化し続けています。これらのビッグデータの高度な統合利活用により、新しい科学的発見による知的価値の創造や、それらの知識の発展による社会的・経済的価値の創造やサービスの向上・最適化などにつながる科学技術イノベーションが期待されています。
 本研究領域では、情報科学・数理科学分野とビッグデータの利活用により大きな社会的インパクトを生むような様々な研究分野(アプリケーション分野)との協働により研究を進め、科学的発見および社会的・経済的な挑戦的課題の解決や革新的価値創造のために、個々の研究者や組織のみでは集積することが困難な大規模かつ多様な関連データを相互に関連付けて高度な統合的分析処理を行うことにより、これらのビッグデータに隠されている革新的知見や価値を抽出し創成することを実証的に研究開発します。そのために必要な次世代アプリケーション技術を実証的に創出・高度化することを目指します。
 具体的には、生命、物質材料、健康・医療、社会・経済、都市基盤システム、防災・減災、農林水産業、宇宙地球環境などにおける様々な科学的発見および社会的・経済的な挑戦的課題の解決や革新的価値創造を、ビッグデータを高度統合利活用する革新的技術によって実証的に実現します。単に、既知の基盤技術の適用による知見や価値の創造を目指すのではなく、目的達成に必要な次世代アプリケーション技術を新たに実証的に創出・高度化し、適用分野の特性に応じた総合的かつ統合的なビッグデータ解析システム技術を確立することを目指します。
 また、本研究領域では、関連領域の「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」で得られる次世代基盤技術を共有・活用するなどの連携を推進します。

領域アドバイザー

天野 肇 特定非営利活動法人ITS Japan 専務理事
柴崎 亮介 東京大学 空間情報科学研究センター 教授
下田 正文 株式会社DNAチップ研究所 事業企画 顧問
鈴木 良介 (株)野村総合研究所 ICT・メディア産業コンサルティング部 主任コンサルタント
西浦 廉政 東北大学 原子分子材料科学高等研究機構 教授
松井 知子 統計数理研究所 モデリング研究系 教授
宮野 悟 東京大学 医科学研究所 教授

国際・領域運営アドバイザー

Costantino Thanos Italian National Research Council Research Director
Nobert Graf Saarland University Hospital Professor, Doctor, Director
Nicolas Spyratos University of Paris Sud 11 Professor Emeritus
Nigel Waters George Mason University Professor
Randolph Goebel University of Alberta Professor

平成25年度採択分

医薬品創薬から製造までのビッグデータからの知識創出基盤の確立

研究代表者(所属)

船津 公人 (東京大学 大学院工学系研究科 教授)

「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証

研究代表者(所属)

三好 建正 (理化学研究所 計算科学研究機構 チームリーダー)

平成26年度採択分

大規模・高分解能数値シミュレーションの連携とデータ同化による革新的地震・津波減災ビッグデータ解析基盤の創出

研究代表者(所属)

越村 俊一 (東北大学 災害科学国際研究所 教授)

医学・医療における臨床・全ゲノム・オミックスのビッグデータの解析に基づく疾患の原因探索・亜病態分類とリスク予測

研究代表者(所属)

角田 達彦 (東京医科歯科大学 難治疾患研究所 教授)

大規模生物情報を活用したパンデミックの予兆、予測と流行対策策定

研究代表者(所属)

西浦 博 (北海道大学 大学院医学研究科 教授)

広域撮像探査観測のビッグデータ分析による統計計算宇宙物理学

研究代表者(所属)

吉田 直紀 (東京大学 大学院理学系研究科/カブリ数物連携宇宙研究機構 教授)

平成27年度採択分

データ駆動型解析による多細胞生物の発生メカニズムの解明

研究代表者(所属)

大浪 修一 (国立研究開発法人理化学研究所 生命システム研究センター チームリーダー)

フィールドセンシング時系列データを主体とした農業ビッグデータの構築と新知見の発見

研究代表者(所属)

平藤 雅之 (国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 北海道農業研究センター 大規模畑作研究領域 研究領域長)

構造理解に基づく大規模文献情報からの知識発見

研究代表者(所属)

松本 裕治 (奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 教授)

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