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fltech - 富士通研究所の技術ブログ

富士通研究所の研究員がさまざまなテーマで語る技術ブログ

富士通の先進技術をWeb上でトライアルできるFujitsu Research Portalを一般公開しました

こんにちは。データ&セキュリティ研究所の佐々木です。富士通の先進技術を、様々な用途で、いち早くお試しいただく環境として、先進技術のWeb APIやWebアプリケーションを無償でご試用いただけるFujitsu Research Portalを以下のURLでグローバルに一般公開しました。

https://portal.research.global.fujitsu.com/

この記事ではFujitsu Research Portalを富士通が公開する目的や本ポータルで公開する技術の概要およびアカウント登録手順をご紹介します。

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1st prize in the "Automated checkout" competition of 7th AI CITY CHALLENGE

Hello, I am Ziqiang Shi from the team working on developing Self CheckOut Monitoring (SCOM) at FUJITSU RESEARCH & DEVELOPMENT CENTER in China. Recently, our SCOM technology won the 1st prize in the 7th AI CITY CHALLENGE (https://www.aicitychallenge.org/), with an absolute advantage of 6% over the runner-up. In this article, we will introduce the competition, our solution and efforts during this event, and a final review.

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離散対数問題に対するShorアルゴリズムの実装と量子計算機シミュレータを用いた実験

こんにちは、量子研究所の岸です。富士通研究所ではセキュリティが量子コンピュータにより受ける影響を分析しています。今回は、公開鍵暗号などで使われている離散対数問題に着目して研究成果が得られましたので、その内容を紹介します。この結果は今月の情報セキュリティ研究会でも発表予定です。

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ISC High Performance 2023に現地参加しました

こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の小田嶋哲哉です。文部科学省の科学技術試験研究委託事業「次世代基盤に係る調査研究」の一環として、2023/5/21~5/25にハンブルク,ドイツで開催された国際会議ISC23(https://www.isc-hpc.com/)に現地参加し、コンピューティング基盤の動向調査を行ってきました。今回は、その動向調査結果と注目した論文発表について報告します。

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SIGNATE 「ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ!」コンペティションで2位入賞しました

こんにちは、人工知能研究所 AutoMLプロジェクトの近藤です。
2023年1月から4月にかけて、SIGNATEで開催された「ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ!」コンペティションに参加し、2位に入賞しました。
本記事では、コンペティション概要、解法と開催期間中の取り組み、終了後の振り返りについて紹介します。

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機械学習コードを自動生成するFujitsu AutoMLデモアプリを一般公開しました

こんにちは。人工知能研究所 AutoMLプロジェクトの木村です。人工知能研究所では、研究所の先端AI技術を公開するためのプラットフォーム Fujitsu Kozuchi を通して、多くのお客様に我々の技術を素早く提供することで価値検証と技術の改善を迅速に進めていく取り組みを行っています。 この度、Fujitsu KozuchiのいちコアエンジンとしてAutoMLプロジェクトが開発している、Fujitsu AutoMLのデモアプリを以下のURLで一般公開しました。

https://automl.jp.fujitsu.com/

この記事では、デモアプリの内容と利用方法について紹介します。

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最適化手法を利用した素因数分解法の数値実験

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の伊豆です。

データ&セキュリティ研究所では、量子計算機がセキュリティに与える影響を分析しています。 2022 年に量子計算による最適化手法を用いた新しい素因数分解法が発表され、注目を集めています。 われわれはこの手法の効果を調査するためにさまざまな実験を行ったので、その結果を紹介します。 この結果は情報処理学会のコンピュータセキュリティ研究会でも発表予定です。

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“Automated Data Augmentation for Graph Classification” presented on ICLR 2023

We are conducting research about applying graph data augmentations to graph classification. Recently, we have completed a joint research project with Texas A&M University’s Data Integration, Visualization, and Exploration (DIVE) Laboratory (https://people.tamu.edu/~sji/), and the research paper titled “Automated Data Augmentations for Graph Classification”, has been accepted by ICLR 2023. This article briefly introduces our work in this research project.

Paper

  • Title: Automated Data Augmentations for Graph Classification (Youzhi Luo, Michael McThrow, Wing Au, Tao Komikado, Kanji Uchino, Koji Maruhashi, Shuiwang Ji)
  • Conference: Eleventh International Conference on Learning Representations (ICLR 2023) openreview.net
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“Multi-Rate VAE: Train Once, Get the Full Rate-Distortion Curve” accepted at ICLR2023 as notable-top-5%

Recently, in our joint research with the University of Toronto, we have developed an AI technology called Multi-Rate VAE (MR-VAE), enabling the acquisition of the full rate-distortion curve by only a single training run. We will present our work at ICLR 2023 (notable-top-5%). In this blog post, we introduce our joint research.

Paper

  • Title: Multi-Rate VAE: Train Once, Get the Full Rate-Distortion Curve (Juhan Bae, Michael R. Zhang, Michael Ruan, Eric Wang, So Hasegawa, Jimmy Ba, Roger Baker Grosse)
  • Conference: The Eleventh International Conference on Learning Representations (ICLR 2023) openreview.net

Authors of this blog post: So Hasegawa, Juhan Bae

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「グラフ分類のためのデータ拡張技術」に関する研究がICLR 2023に採択されました

こんにちは.人工知能研究所のMichael, Wing, 小御門、内野、丸橋です。私たちは「AIを用いた知識発見」に関する研究開発を行っています。このたび,テキサスA&M大学のData Integration, Visualization, and Exploration (DIVE) Laboratory (https://people.tamu.edu/~sji/)との共同研究成果である「グラフ分類のためのデータ拡張技術」が機械学習の主要な国際会議であるICLR 2023に採択されたので,その内容を紹介します。

対象論文

  • 学会名:International Conference on Learning Representations(ICLR)
  • 開催日:2023年5月1日~5月5日
  • 開催場所:ルワンダ共和国 キガリ
  • 論文タイトル:Automated Data Augmentations for Graph Classification
  • 著者(富士通):Michael Curtis McThrow、Wing Yee Au、小御門道、内野寛治、丸橋弘治
  • 著者(テキサスA&M大学):Youzhi Luo, Shuiwang Ji openreview.net
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「ハイパーパラメータ選択にロバストなVAE」に関する研究がICLR2023 notable-top-5%で採択されました

こんにちは、人工知能研究所 長谷川です。このたび、富士通研究所とトロント大学との共同研究で得られた「ハイパーパラメータ選択にロバストなVAE」に関する研究論文が、機械学習の主要な国際会議であるICLR2023にnotable-top-5% (従来のOral)として採択されましたので、その内容を紹介いたします。

対象論文

  • タイトル: Multi-Rate VAE: Train Once, Get the Full Rate-Distortion Curve (Juhan Bae, Michael R. Zhang, Michael Ruan, Eric Wang, So Hasegawa, Jimmy Ba, Roger Baker Grosse)
  • 発表会議: The Eleventh International Conference on Learning Representations (ICLR 2023) openreview.net
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インターネット上のデータの確からしさを検証するVerifiable Endorsement

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の坂本です。インターネットはいろいろな情報があり生活に欠かせませんが、その中には虚偽の情報であるフェイクニュースもあり問題になっています。そこで、インターネット上の記事に対して、投稿の確からしさに関わる情報を閲覧者に分かるようにして、確からしさを判断可能とする「Trustable Internet」を研究しています。これは、慶應義塾大学SFC研究所と設立したTIAL(Trusted Internet Architecture Lab.)にて進めており、ホワイトペーパーを2022年10月に公開しました。

今回、そのコンセプトをベースにして、実現手法を検討・実装し、簡単なビジネスシーンのユースケースをもとに試作してみましたので紹介します。

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"Cost-Sensitive Self-Training for Optimizing Non-Decomposable Metrics" presented on NeurIPS 2022

Recently, in our joint research with the Indian Institute of Science, we have developed an AI technology called cost-sensitive self-training that can optimize practical real-world metrics which are complex and present it at NeurIPS 2022. In this blog post, we introduce our joint research.

Paper

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