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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

Federated SNS~分散型SNS×生成AIチャットボットによるコミュニケーション活性化の効果検証実験と活用アイデアソンを実施

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の仲道です。当研究所では、分散型SNS上で生成AIチャットボットとユーザが相互にコミュニケーションする次世代コミュニケーションサービス基盤Federated SNSを開発しています。本記事では、Federated SNSの概要に加え、私たちが実施した効果検証実験とアイデアソンの結果について紹介します。この記事を読んで、Federated SNSに関心を持っていただけたら、その感想やフィードバックを私たちにお聞かせいただけると、今後の開発に大いに役立ちます。

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ガウス過程を用いたVQEのためのノイズ軽減手法

こんにちは。人工知能研究所の竹森です。 量子コンピュータを用いることにより、様々な問題を高速に解けることが知られていますが、 現時点で実現されている量子コンピュータには誤り訂正がなく、十分な精度が得られないという課題があります。 この技術ブログでは、VQE (Variational Quantum Eigensolver)と呼ばれる量子化学計算のためのアルゴリズムを誤り訂正のない量子コンピュータ上で実行する際の、ノイズ軽減手法について紹介します。 以下で紹介する技術は、以下の私たちの論文(コンピューティング研究所、量子研究所との共著論文)の中で提案されてるものです。

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RL-based MFA(Robust Localization-based Multi Factor Authentication)のデモアプリを公開

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の井上です。 インターネット上のデバイスの地理的位置を高信頼に推定するRobust Localization技術を活用したアプリのデモ版をFujitsu Research Portalに公開しました。 位置の要素に基づく新しいMFA(Multi-Factor Authentication)の体験をお試しいただけます。

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Fujitsu Quantum Day に現地参加しました!

こんにちは、量子研究所で量子アルゴリズムの研究をしております金杉翔太です。今回は2024年1月25日にオランダのデルフトで開催された富士通初のグローバル量子コンピューティングイベント 「Fujitsu Quantum Day」についてご紹介します。

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セルフレジにおける不正行為を自動検知するレジ不正監視を一般公開しました

こんにちは。人工知能研究所の石田です。 この度、富士通が研究開発した先端AI技術を迅速に試すことができるプラットフォームFujitsu Research Portal にて、レジ不正監視を一般公開しました。

※ログイン後、技術一覧からレジ不正監視をご選択ください。

この記事ではレジ不正監視で使用している技術についてご紹介します。

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カメラ画像を利用するときに、生活者のプライバシーを守るためにするべきことは?

こんにちは。富士通のデータ&セキュリティ研究所の牛田芽生恵です。富士通では複数のカメラ画像を利用したマルチカメラトラッキングの研究開発をしています(詳しくはこちらのブログをご覧ください!)。

しかしカメラ画像を利用したサービスやプロジェクトには、たとえ法律やガイドラインを遵守していても、プライバシーに対する不安を理由に、生活者の方々からの批判を集め、頓挫してしまったものがいくつもあります。

そこで今回、どのようなプライバシー保護の手法を導入すれば、生活者のみなさまの不安を払拭することができるのかを探るため、我々はアマゾンの奥地に向か・・・わずに、クラウドソーシングでアンケート調査を実施しました!

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Successful beam control by sub-terahertz band array antenna for 6G high-speed communication

We are the 6G Amplifiers Group from the Devices & Materials Research Center and Mobile System Business Unit. We have been conducting research and development on large-capacity communications using high-frequency signals in the sub-terahertz band. This report introduces the world's first successful beam control using a waveguide aperture array antenna with a narrow pitch of 0.7 wavelengths (0.7 mm) at 300 GHz.

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6G大容量通信向けサブテラヘルツ帯アレイアンテナにおけるビーム制御に成功

デバイス&マテリアル研究センターとモバイルシステム事業本部の6Gアンプグループです。私たちは、サブテラヘルツ帯と呼ばれる高周波信号を用いた大容量通信の研究開発を行っていますが、今回、300GHzにおいて世界で初めて0.7波長(0.7mm)という狭ピッチの導波管開口アレイアンテナによるビーム制御に成功したため、ご紹介します。

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Introducing Camera Angle Change Detection

Hello, I'm Yoshie Kobayashi from our Artificial Intelligence Laboratory. Today, I would like to introduce an exciting new AI core engine - Camera Angle Change Detection – which is now available from Fujitsu Kozuchi .

This blog is the fourth part of a five-week blog series. The last post, " Introducing Multi-Camera Tracking " is here !

Camera Angle Change Detection is a technology that can immediately detect slight camera angle changes. It is one of Fujitsu Kozuchi’s AI core engines, which enables the fast testing of cutting-edge AI technologies developed by Fujitsu.

Security cameras and other fixed cameras are set up in many public places like shops, inside factories, stations, and airports. Recently, there's been more use of image recognition AI to analyze the footage from these fixed cameras. However, if the direction of the fixed cameras is shifted due to a shock or unexpected movement, or if there is even a slight change in the shooting range, the accuracy of the image recognition AI decreases. If the accuracy decreases, it is necessary to correct the definition information of the shooting location or retrain the AI. But if you can't detect the change, you can't correct it. To overcome this issue, we have developed Camera Angle Change Detection.

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画角変更検知の特長のご紹介

こんにちは、人工知能研の小林です 。今日は、Fujitsu Kozuchi に搭載されている画角変更検知についてご紹介します。

この記事は、5週連続集中連載の第4弾です。前回「マルチカメラトラッキングの特長のご紹介」はこちらです!

画角変更検知は、カメラの画角の微妙な変化を即座に検出できる技術です。富士通が研究開発した先端AI技術を迅速に試すことができるプラットフォームFujitsu Kozuchiの、AIのコア技術単位のソフトウェア部品「AIコアエンジン」です。

防犯カメラなどの固定カメラは、商業施設、工場の中、駅や空港など公共の場といった様々な場所に設置されています。これらの固定カメラの映像を、画像認識AIを使って解析することが近年増加しています。しかし、衝撃などにより固定カメラの向きがずれたり、撮影範囲に少しでも変化があると、画像認識AIの精度が低下してしまいます。精度が低下した場合には撮影場所の定義情報の修正や、AIの再学習などが必要となります。しかし変化を検知できなければ、対処することはできません。この課題を解決するために画角変更検知を開発しました。

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