AMCIS2024に参加・発表しました

こんにちは、データ＆セキュリティ研究所の金子です。AMCIS2024に参加・発表してきたので、その内容を共有します。

Fujitsu Macquarie AI Research Lab：次世代の行動分析AI開発に向けた産学連携拠点

皆さん、こんにちは！マッコーリー大学（オーストラリア・シドニー）のシュロモ・ベルコウスキと富士通研究所の竹内駿です。この記事では、富士通スモールリサーチラボ（SRL）の一つである、Fujitsu Macquarie AI Research Labでの活動を紹介したいと思います。

Fujitsu Macquarie AI Research Labは、2024年2月に正式に始動したSRLプログラムに最近加わった研究開発拠点の一つであり、アジア太平洋地域（日本を除く）および南半球における最初のSRLです。このラボの目的は野心的で、ヒューマンセンシングと生成AI技術を用いたパーソナライズされたデジタルコーチングプラットフォームの開発を目指しており、開発した技術はFujitsu Kozuchiを通じて順次提供していきます。このラボの革新的なアイデアをいくつか紹介しながら、富士通テックブログの読者の皆さんに、マッコーリー大学とこのラボがターゲットとする研究領域をご紹介します。

Fujitsu Macquarie AI Research Lab: A novel collaborative project for next-generation behaviour analysis

Hi there! We’re Shlomo Berkovsky from Macquarie University (Sydney, Australia) and Shun Takeuchi from Fujitsu Research. In this post, we’d like to introduce to you the work of Fujitsu Macquarie AI Research Lab, which is part of the broader Fujitsu’s Small Research Lab (SRL) program.

Fujitsu Macquarie AI Research Lab is one of the recent additions to the SRL program that officially started in February 2024 and this is the first instantiation of the SRL in Asia-Pacific (outside of Japan) and in the Southern Hemisphere alike. The aims of the Lab’ are ambitious and include the development of a personalised digital coaching platform using human sensing and generative AI technologies, which is anticipated to be integrated into the Fujitsu Kozuchi suite later on. Considering a few innovative ideas this Lab will combine, we’d like to take this opportunity and introduce Macquarie University and the research areas targeted by this Lab to the readers of Fujitsu Tech Blog.

HOT CHIPS2024に参加しました

こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の児玉宏喜です。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、2024年8月25日～27日にスタンフォード大学（アメリカ）で開催された国際会議HOT CHIPS 2024 (https://www.hotchips.org/) 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。本投稿では、注目した論文やキーノートについて紹介します。

見守りの新時代：ミリ波センサーによるプライバシーを保護した見守り技術と応用

こんにちは。コンバージングテクノロジー研究所の白石と吉岡です。私たちは、富士通のＡＩ技術と、行動科学や心理学などとのコンバージングテクノロジーの研究開発を行っています。その中から、ミリ波センサーを用いた見守り技術とその応用についてご紹介します。

DAC 2024に参加しました

こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の一場です。 今回は、2024年6月23日から27日までサンフランシスコで開催された国際会議 DAC2024 (https://www.dac.com/) に参加しましたので、キーノートや個人的に注目した論文について紹介します。また、私が現在カナダのトロントに赴任しているために起こったことについても少しだけ触れます。

“CLUMAP: Clustered Mapper for CGRAs with Predication” presented at DAC 2024

Hello, I am Omar Ragheb from Computing Laboratory. Fujitsu have been developing reconfigurable architectures and CAD tools to accelerate AI workloads. In June 2024, we presented a mapping algorithm at the flagship DAC conference in the field of design automation.

Join DATACLOUD USA 2024

Hello, I'm Koichi Fueda from the Advanced Technology Division of Fujitsu Laboratories. Fujitsu will be attending Datacloud USA 2024 (https://www.datacloud-usa.com/) in Austin, USA from 2024/09/17 - 18. In this exhibition, we will exhibit "Photonic disaggregated computer," a new computing platform currently research and development.

IEEE WCCI2024にて、初期がんの早期発見への貢献が期待される「マルチスケールサンプリング手法を用いた微小病変に適した軽量な検出技術」を発表しました!

こんにちは。コンバージングテクノロジー研究所の烏谷です。私たちの研究グループでは、初期がんの早期発見により５年生存率を向上させることを目指し、がん検出技術の開発を行っています。研究成果の一つを、IEEE WCCI 2024にて発表しましたので、その内容をご紹介します。

"LayeredLiNGAM: A Practical and Fast Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model" presented at ECML-PKDD 2024

Introduction

Hello! I'm Suzuki from Artificial Intelligence Laboratory. We are conducting R&D on "Decision Making via Causal Discovery" and working on real-world decision-making tasks such as improving employee productivity based on engagement survey data. We are pleased to announce that our research paper on "Fast Causal Discovery on Linear Non-Gaussian Acyclic Model" was accepted at ECML-PKDD 2024, a major international conference in the field of machine learning and data mining. This article briefly introduces the contents of the paper.

Paper

• Title：LayeredLiNGAM: A Practical and Fast Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model
• Authors：Hirofumi Suzuki (Fujitsu Limited)
• Conference：European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) 2024

ECML-PKDD 2024 にて統計的因果探索の代表的モデル LiNGAM の高速な学習法 LayeredLiNGAM について発表しました

はじめに

こんにちは。人工知能研究所の鈴木です。富士通研究所では「因果探索を活用した意思決定」に関する研究開発を行っており、エンゲージメント調査データに基づく従業員の生産性向上など、現実の意思決定タスクに取り組んでいます。このたび、我々の研究成果である「線形非ガウス因果モデル LiNGAM における高速な因果探索技術」に関する研究論文が、機械学習・データマイニング分野の主要な国際会議である ECML-PKDD 2024 に採択されたので、その内容を紹介します。

対象論文

• タイトル：LayeredLiNGAM: A Practical and Fast Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model
• 著者：Hirofumi Suzuki (Fujitsu Limited)
• 発表会議：European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) 2024
• 以下、その他リンクを随時追加予定

”YolOOD: Utilizing Object Detection Concepts for Multi-Label Out-of-Distribution Detection” presented at CVPR 2024

Hello, I am Satoru Koda at AI Laboratory. Fujitsu has been developing technologies for realizing the world where people can safely use AI. In June 2024, we presented our achievement at CVPR 2024, a flagship conference in the computer vision field.

CVPR2024 で "YolOOD: Utilizing Object Detection Concepts for Multi-Label Out-of-Distribution Detection" について発表しました

こんにちは、人工知能研究所の江田です。富士通では、AIの安全な利用を可能にする技術の開発を行っています。 この度研究成果の一つを、機械学習・コンピュータビジョンの最難関会議の一つであるCVPRにて発表しましたので、その内容を紹介します。

Fujitsu Research of Europeのチームが ICLR 2024にて画像環境にデータを効率よく判定・適応するための新技術を発表

こんにちは、Fujitsu Research of Europeのアブラ・チャウドゥリです。私は、コンピューティングを研究グループのシニアリサーチマネージャーとして、さまざまな状況でデータの分布が変化した時に、深層学習モデルがどのような反応をするかを研究しています。