KDD 2022 アワード発表！アリババが最優秀論文賞を受賞、中国企業が受賞するのは初めて

8月18日、世界最高峰のデータサイエンスカンファレンス「KDD 2022」の受賞者が発表されました。 Alibaba DAMO Academy チームが応用科学分野で「最優秀論文賞」を受賞しました。中国企業がこの重要な賞を受賞するのは今回が初めてです。

KDD (ACM SIGKDD) は、データマイニング分野における最も古く、最大の国際学術会議です。これは、参加率が最も低い世界トップクラスのコンピューター会議の 1 つでもあります。知識発見、データマイニング、人工知能などの分野に大きな影響を与えます。 DAMO アカデミーの今回の受賞作品は、連合グラフ学習オープンソース プロジェクト FederatedScope-GNN です。 KDD 組織委員会はこれを全面的に肯定し、コメントでは、この作業が「連合グラフ学習技術の開発を促進し、優れたプラットフォーム作業の模範となった」と述べています。

KDD 会議は、研究と応用科学の 2 つの方向に分かれています。今年は合計 2,448 件の応募があり、そのうち採用されたのは 449 件でした。アリババは今年、合計34本の論文が選出され、世界で最も多くの論文が選出された企業の1つとなり、会議の応用科学分野で唯一の「最優秀論文賞」を獲得しました。過去の受賞者には、Google、Amazon、カーネギーメロン大学など世界的に有名な機関の研究チームが含まれています。国内企業がこの賞を受賞したのは初めてです。

Alibaba DAMO Academy の受賞論文「FederatedScope-GNN: 統合グラフ学習のための包括的かつ効率的なパッケージに向けて」は、フェデレーテッド ラーニングで広く使用され、技術的に複雑なフェデレーテッド グラフ学習に焦点を当てています。グラフ データに対する既存のフレームワークとアルゴリズム ライブラリのサポートが限られていることを考慮して、豊富なデータ セットと革新的なアルゴリズムを備えた使いやすいプラットフォームを提案し、この分野のその後の研究のための強固な基盤を築きます。

フェデレーテッド ラーニングは、プライバシー保護コンピューティングにおける主流のテクノロジの 1 つです。ユーザーデータをローカルに転送することなくグローバルモデルのトレーニングを完了し、「データは変更されずにモデルは移動する」という成果を実現できるため、幅広い応用が期待できます。しかし、シナリオやデータの種類が多様化するにつれて、既存のフレームワークでは複雑で多様なコンピューティングのニーズを満たすことが難しくなってきています。

今年5月、アリババDAMOアカデミーは、イベント駆動型プログラミングパラダイムを通じてフェデレーテッドラーニングを構築し、関連技術の開発と展開の難易度を大幅に軽減する新しいフェデレーテッドラーニングフレームワークFederatedScopeをリリースしました。受賞作品は、複雑なリンク関係を持つグラフ データ タイプに焦点を当てたこのオープン ソース プロジェクトの一部です。関連技術は、科学的探究、知識表現、インターネット、金融などの科学研究および産業分野で幅広く需要があります。

メディアの報道によると、今年初めから、アリババDAMOアカデミーはKDD 2022最優秀論文賞、ACL 2022優秀論文賞、CVPR 2022最優秀学生論文賞など、世界トップクラスの学術会議で数多くの賞を受賞している。