令和６年７月１９日
筑波大学
科学技術振興機構（ＪＳＴ）
流れるデータをリアルタイムに圧縮・解凍する新技術を開発
ポスト
ポイント
- 映像など無限に流れるデータを圧縮器に一度通すだけで、頻出するデータのパターンを自動的に見つけて圧縮・完全に復元（解凍）可能な新技術を開発しました。従来の技術より１０～３０パーセント圧縮率が高く、次世代データ伝送方式としてＩｏＴやクラウドなどに用いれば、消費電力を大幅に削減できます。
ＩｏＴ（モノのインターネット）やクラウドなど現代社会に欠かせない情報通信技術では、映像やセンサーなどのデジタルデータを計算し、伝送する速度がサービスの質を決めます。例えば、監視カメラ映像による人物特定では、映像の伝送、人工知能（ＡＩ）での認識、結果を利用者に返すといった一連の流れを高速化する技術が求められます。実はこの過程で時間がかかるのは、ＡＩによるデータ計算よりもデータの移動（通信）です。このため、元データの情報の高精細さを損なわずにデータ量を可能な限り削減し、通信時間を減らす手法の開発が望まれています。実現すれば、ＡＩの計算に必要なデータをより短時間で伝送できます。さらに、５Ｇ／６Ｇなどの無線通信やインターネットなど広域通信に流れるデータ量を減らせるため、世界規模での消費電力の削減につながります。
従来のデータ圧縮技術では、データを有限なある程度のまとまりとして記録し、それを圧縮していたため、データを記録するメモリーやデータを処理するプロセッサーが不可欠でした。このため、終わりなく連綿と流れるデータ（データストリーム）を圧縮する場合、圧縮機構は大がかりになる一方、リアルタイムの圧縮はできないという問題がありました。
本研究では、データストリームを圧縮器に一度通すだけで、頻出するデータパターンを自動的に探し出し、最少で１ビットにまで圧縮できる新技術を開発しました。しかも、どのようなデータでもリアルタイムに完全に元に戻すことができます。これまでの技術では、１つの単位データ（シンボル）を１ビットにまで圧縮することはできましたが、新方式では複数の単位データをまとめて１ビットにまで圧縮できます。これにより、従来方式に比べ圧縮効率が１０～３０パーセント向上しました。
また、今回の新技術では、プロセッサーやメモリーなどを利用することなく、高速でコンパクトなデータ圧縮機能のハードウェア化が容易にできるという特色があります。半導体チップに今回の成果を適用し、ＡＩに実装すれば、データ量の削減によるさらなる高速化、データの移動経路における省電力化が図れ、Ｓｏｃｉｅｔｙ ５．０を実現する持続可能なブレークスルー技術となることが期待されます。
本研究成果は、２０２４年７月１６日（現地時間）に「ＩＥＥＥ Ａｃｃｅｓｓ」でオンライン先行公開されました。
本研究は、ＪＳＴ さきがけ（「ＩｏＴが拓く未来」領域、ＪＰＭＪＰＲ２０３Ａ）、ＪＳＴ ＡＩＰ加速課題（ＪＰＭＪＣＲ２４Ｕ４）、科研費（２３Ｈ０３３５９）による研究プロジェクトの一環として実施されました。
＜プレスリリース資料＞
＜論文タイトル＞
- “Universal Adaptive Stream-based Entropy Coding”
- ＤＯＩ：10.1109/ACCESS.2024.3429389
＜お問い合わせ先＞
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＜研究に関すること＞
山際 伸一（ヤマギワ シンイチ）
筑波大学 システム情報系 准教授
Tel：029-853-6846
E-mail：yamagiwacs.tsukuba.ac.jp
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＜ＪＳＴ事業に関すること＞
前田 さち子（マエダ サチコ）
科学技術振興機構戦略研究推進部ＩＣＴグループ
〒102-0076 東京都千代田区五番町７ Ｋ’ｓ五番町
Tel：03-3512-3526 Fax: 03-3222-2066
E-mail：prestojst.go.jp
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＜報道担当＞
筑波大学 広報局
Tel：029-853-2040
E-mail：kohosituun.tsukuba.ac.jp
科学技術振興機構 広報課
〒102-8666 東京都千代田区四番町５番地３
Tel：03-5214-8404 Fax: 03-5214-8432
E-mail：jstkohojst.go.jp
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