本提案の主要なアイデアを一言で言うと、「時間計算量を空間計算量に転換する」ことにより大量のデータを高速に分析し、知的な処理を行うというものである。
従来の代表的なデータ分析技術は、必ずしもデータ数に対して処理時間がスケーラブルではないものが多い。それらの技術は理論的には確立されているが、現実には限定した規模の範囲でのみしか適用することができない。大量の情報を前にして、現在のＩＴは時間計算量がネックとなってインテリジェンスの欠如を起こしている。
そこで、本提案では、ムーアの法則等で予想された広大な記憶空間サイズを利用して、空間計算量領域で解決することにより、データパーセプションと呼ぶべきＩＴの知的処理のための技術レイヤ基盤を創出しようとするものである。
提案者が過去に発明した冪空間類似度法（特許取得済）を拡張した、「汎化冪空間類似度法」（特許申請中）は、テラ規模のデータ数、メガからテラのカテゴリー数の対象においてもリアルタイムに適用できる。この技術を用いて、本提案の課題を解決する。
これにより、従来は扱うことの出来なかった領域で有効な作用が得られ、データパーセプション・データインテリジェンスと言うべき、新しいフレームを創出することができると期待する。
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