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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

Fujitsu Composite AI at Microsoft Build 2024

こんにちは、人工知能研究所の小橋と山中です。

5月21日から23日にアメリカ・シアトルで開催されたマイクロソフト社(MS)の開発者向けイベントMicrosoft Build 2024で、MSのAIオーケストレーション機能であるSemantic KernelFujitsu Composite AIのコラボをプレゼンしてきましたので、紹介します。

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Introducing the Fujitsu AutoML for Vision

Hello, I'm Hiroaki Yamane from the Artificial Intelligence Laboratory. Today, I would like to introduce an exciting new AI core engine – Fujitsu AutoML for Vision – which is now available from Fujitsu Kozuchi.

This article is part of a series introducing the AI core engines of Fujitsu Kozuchi. At the end of the article, you can find a list of all the previous blogs!

Developing an AI capable of recognizing objects within images demands extensive preparation of training data, substantial computational resources, and specialized expertise in AI. To address this challenge, we've introduced Fujitsu AutoML for Vision.

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Fujitsu AutoML for Visionの特長のご紹介

こんにちは人工知能研究所の山根です。今日は、Fujitsu Kozuchiに搭載されているFujitsu AutoML for Visionについてご紹介します。

このブログは、Fujitsu Kozuchi のAIコアエンジンを紹介する連載ブログのひとつです。ブログの最後で、これまでのブログをまとめておさらいできます!

画像内の物体を認識できるAIを開発するには、大量の学習データの準備、大規模な計算リソース、そしてAIに関する専門的な知識が必要です。この課題を解決するFujitsu AutoML for Visionを紹介します。

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Advance Notice for the second blog series about Fujitsu Kozuchi AI core engines

Hello. I am Fukuda from the Fujitsu AI laboratory. Fujitsu provides advanced AI technology through the Fujitsu Kozuchi, and we want to encourage people to try our AI technologies to prove their value and benefit their work. Based on users’ impressions and feedback, we will continue to improve these technologies.

In the last blog series, we introduced 5 technologies in Fujitsu Kozuchi, which we have continued to develop and advance as a result of the inputs we received. This time, I would like to introduce a number of new technologies, as part of a second 5-week blog series. In our Tech Blog features, our intention is to present the technology in an easy-to-understand way, as well as explaining how it works.

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Fujitsu Kozuchi AIコアエンジン紹介Blog連載第二弾事前告知

こんにちは。人工知能研究所の福田です。富士通ではFujitsu Kozuchiを通じて研究開発した先端AI技術を提供しています。ここで提供されている技術をより多くの方に体験していただき、皆さまのお役に立てるかどうかの判断材料にしていただくとともに、使ってみた感想やフィードバックによってより良い技術に進化させていきたいと考えています。

前回、Fujitsu Kozuchiに搭載されている5つの技術を連載企画として紹介させていただきました。Fujitsu Kozuchiには富士通で開発される最先端の技術が日々追加・更新されております。そこで前回紹介できなかった新しい技術について、連載第二弾として5週連続でご紹介させていただきます。Tech Blogでのご紹介ですので、技術の価値だけではなくその中身・仕組みについても皆様にわかりやすくお伝えしたいと考えております。

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Trustable Internet:任意の言説に対する真偽判定技術が体験できます

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の宮前です。Trustable Internetチームは、昨年末にFujitsu Research Portal上で偽情報対策技術の体験デモを公開しましたが、今回は、ユーザが入力した任意の言説の内容や、指定されたWebページの内容を自動的に真偽判定するWebアプリを公開しました。

この技術は、インターネット上で真偽不明な情報に遭遇した人が、ファクトチェック団体の判定を待つことなく、真偽を手軽かつ迅速に確認できるようにするための技術で、インターネット上の情報を安心して利用できる世の中へ変わることを期待しています。

本ブログ記事では、一般の自動ファクトチェック技術やTrustable Internet独自の自動ファクトチェック技術および公開したWebアプリの利用方法について、概要を説明します。

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信頼できるAIへ:大規模言語モデルのバイアスを診断する新技術の導入

こんにちは、AIトラスト研究センターのLLMバイアス診断チームです。今回は、富士通Kozuchiから公開されたAIコアエンジン「富士通LLMバイアス診断」をご紹介します。 LLMバイアス診断とは、大規模言語モデル(LLM)のバイアスを様々な視点から診断し、利用者が目的に応じて最適なLLMを選択できるように支援する技術です。これは最先端AI技術の検証を加速させる富士通KozuchiのAIコアエンジンの一つです。

LLMの利用は広い分野で拡大中であり、医療、教育、ジャーナリズム、マーケティングなどの分野での応用が期待されています。一方で、LLMは人間と同じようなバイアスを持つという報告や調査研究があります。

特に、LLMは性別や年齢といった保護されるべき属性に対するステレオタイプを反映したコンテンツを作成したり、文化的バイアスを示したり、気候変動のようなデリケートなトピックに関する誤った情報を作成する可能性があります。LLMの普及を考慮すると、このような問題は、既存の人間のバイアスを拡大させ、LLM利用者に誤解や経済的損失をもたらし、社会に悪影響を及ぼす可能性があります。これらの懸念に対処するため、我々は「富士通LLMバイアス診断」を開発しました。

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Towards trusted AI: introducing a new technology to diagnose biases in large language models

Hello, we are the LLM Bias Diagnosis team from the AI Trust Research Centre. Today, we would like to introduce an exciting new AI core engine – the Fujitsu LLM Bias Diagnosis, which is now available from Fujitsu Kozuchi. The LLM Bias Diagnosis is a technology that can diagnose biases in large language models (LLMs) from various point of views, allowing users to choose the most appropriate LLM for their intended purpose. It is one of Fujitsu Kozuchi’s AI core engines, which accelerates testing of cutting-edge AI technologies developed by Fujitsu.

The use of LLMs is widespread and growing, with potential applications in sectors such as healthcare, education, journalism and marketing. Reports and research studies, however, have revealed that LLMs show biases analogous to humans.

In particular, LLMs can create content that reflects stereotypes towards protected attributes such as gender and age, can show cultural biases, and can produce false information on sensitive topics such as climate change. Given the pervasive use of LLMs, such issues could magnify preexisting human biases, causing misunderstandings and economic loss for LLM users, and adverse effects in our society. To address these concerns, we have developed the Fujitsu LLM Bias Diagnosis.

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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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