[dbjapan] 【10/10】ACM SIGMOD日本支部講演会「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」

[Hiroaki Ohshima <ohshima [at] ai.u-hyogo.ac.jp>]

日本データベース学会の皆様

兵庫県立大学大島裕明です。
再度のご連絡、失礼いたします。

次の土曜日に、第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会
（ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会）が開催されます。
Zoomでのオンライン開催で、★参加費は無料★です。

事前登録が必要ですので、以下よりご登録下さい。
http://www.sigmodj.org/regist/
事前登録された方に、追って、ZoomのURLをご連絡いたします。

今回は、データベース・ビッグデータ分野のトップ会議である
SIGMOD2020の会議報告を、Le Hieu Hanh先生（東京工業大学）
から頂戴し、また、金京淑氏（産業総合研究所）より、
「次世代人工知能データプラットフォームの研究開発」という
タイトルでご講演いただきます。

多数のご参加をお待ち申し上げております。
よろしくお願いいたします。

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         第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会
         (ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会)

    「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」

  日時：2020年10月10日（土）10:50-15:10
  会場：オンライン（Zoom）

  主催：ACM SIGMOD 日本支部，日本データベース学会
  URL: http://www.sigmodj.org/
  http://www.sigmodj.org/conf/detail.php?conf_no=74
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【プログラム】

10:50-11:00 開会
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（金賢徹氏）
12:00-13:00 〈休憩〉
13:00-14:00 SIGMOD2020国際会議報告（前半）（Le Hieu Hanh先生）
14:00-14:10 〈休憩〉
14:10-15:10 SIGMOD2020国際会議報告（後半）（Le Hieu Hanh先生）
15:10       閉会
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【事前申し込み】
本会への参加には、事前登録が必要です。
http://www.sigmodj.org/regist/
こちらよりご登録下さい。
Zoomのアクセス情報について、登録していただいたメールアドレスに
ご連絡いたします。

日本データベース学会の非会員・非会員学生、ないしは、
正会員(フルアクセス権無) の方々で、講演資料が必要な方は、
3,000円で申し込んでいただくことができますので、その旨、
「事務局への連絡」のところに記載して下さい。
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【ご講演詳細】
●次世代人工知能データプラットフォームの研究開発
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。

●SIGMOD2020国際会議報告（前半）
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。
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。
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Hiroaki Ohshima, Associate Professor
Graduate School of Applied Informatics,
University of Hyogo
7-1-28 Minatojima-minamimachi
Chuo-ku, Kobe, Hyogo 650-0047, Japan
Email: ohshima [at] ai.u-hyogo.ac.jp
Tel: +81-78-303-1967