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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

人工知能研究所の自律学習PJについて

こんにちは。人工知能研究所 自律学習PJの小橋です。

これまで我々のPJ(プロジェクト)では、折をみてブログで研究ネタを発信してきましたが、「そもそも富士通のAI研究って何してるの?自律学習PJって何なの?」という話しはしてきませんでした。せっかくなので、(二ヶ月近く過ぎちゃいましたが)2022年度も始まったことですし、そのあたりを少し紹介してみようと思います。

で、もし我々の活動に興味が湧けば、最後に書いてあるMeety(カジュアル面談)や採用ページからのコンタクトをお待ちしております!!

  • お前は誰だ?
  • 人工知能研究所と自律学習PJ
  • 自律学習PJで具体的に何やっているの?
    • AutoML
    • Out-of-Distribution Generalization
    • 教師なし表現学習
    • TDA
  • 終わりに
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ICSE2022でコード生成型AutoML - SapientMLについて発表しました

こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの浦です.富士通研究所では「自律的に学習可能なAI技術」に関する研究開発を行っています.このたび,我々の研究成果であるAutoML技術であるSapientMLの研究論文が,ソフトウェア工学の主要な国際会議であるICSE2022に採択されたので,その内容を紹介します.

対象論文

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深層学習モデル修正技術に関する研究成果を SANER 2022 で発表します

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こんにちは。人工知能研究所 AI品質プロジェクトの徳井翔梧です。富士通研究所では深層学習(DNN)モデル修正について、国立情報学研究所 NII と共同研究を行っています。今回は、DNNモデルのパラメータ(重み)を探索的に変更することでDNNモデルの誤判定を局所的に修正する技術に関する論文が、国際会議SANER 2022 に採択されたので、その概要を紹介します。

対象論文
- タイトル:NeuRecover: Regression-Controlled Repair of Deep Neural Networks with Training History
- 著者:Shogo Tokui, Susumu Tokumoto, Akihito Yoshii, Fuyuki Ishikawa, Takao Nakagawa, Kazuki Munakata, Shinji Kikuchi
- 発表会議:The 29th IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2022)
- 論文リンク : https://arxiv.org/abs/2203.00191

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検証可能な証明書(VC)を使ってみた

はじめに

こんにちは データ&セキュリティ研の加嶋です。 エンジニアから研究所に転職して 1 年ちょっと経ちました。転職とは言っても、社内の転属です。 前職は長く製品やサービスの開発職をやっていたのですが、 もっと最先端の技術に触れていたいと思って異動しました。

そして今は希望した通り、まだまだ普及しないような、 でも普及したら便利だろうなぁという技術を触って、 どうやったら面白く普及させられるだろうかな、と頭を悩ませています。

さて今回は、そうした経緯で仕事として触れるようになった技術のひとつ、 検証可能な資格情報 (Verifiable Credentials 略して VC) について、 実際に触りながら、どのように役立てればよいかを考えてみたいと思います。

1. VC とは

検証可能な資格情報 (VC) とは、 身分証明書や卒業証明書などの紙やプラスチックの証明書と同じように、 個人が持っている属性を証明するものです。 ただし既存の証明書そのものではなく、 属性をデジタル化して、オンラインで検証できるようにしたものです。 さまざまなサービスで身分証明などが必要な時に、すぐ使えるようにと標準化されています。

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新しいデータセット(DAISO-10とCarsCG)を公開しました

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こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの砂川です.富士通研究所では「自律的に学習可能なAI技術」に関する研究開発を行っています.AIアプリケーションの実問題への適用には,学習に使用したデータと適用時のデータの性質が異なることによって性能劣化が起こるという課題があります.こうしたデータの性質の変化を人工的に起こしたDAISO-10CarsCGという2つのデータセットを作成し公開しました.

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ネットワーク侵入検知システム向けOSSを公開しました

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この記事は FUJITSU Advent Calendar 2021 の14日目の記事です。

こんにちは。データ&セキュリティ研究所の江田智尊, 小久保博崇, 大堀龍一です。

AIサイバーセキュリティプロジェクトでは機械学習システムのセキュリティや機械学習によるサイバー攻撃対策の研究開発を行っています。 先日、ネットワーク侵入検知システム (IDS) のアラートから隠れた脅威を発見するための技術を psykoda というOSSとして公開しました

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系統的汎化(systematic generalization)に関する研究成果をNeurIPS 2021で発表します

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こんにちは.人工知能研究所 自律学習プロジェクトの佐々木智丈です.富士通研究所では「自律的に学習可能なAI」の実現を目指しており,この目標に向けてマサチューセッツ工科大学(MIT)およびCenter for Brains, Minds and Machines(CBMM)の研究者と2019年から共同研究を行っています.この共同研究のうち,Vanessa D'AmarioさんXavier Boixさんと行った研究の成果を現在開催中のNeurIPS 2021で発表するので,その概要を紹介します.

対象論文
- タイトル:How Modular Should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?
- 著者:Vanessa D'Amario, Tomotake Sasaki, Xavier Boix
- 発表会議:Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)
- Link to Paper, Link to Presentation1, Link to Presentation2, Link to GitHub

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Our research result on systematic generalization presented at NeurIPS 2021

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I'm Tomotake Sasaki, a senior researcher at Autonomous Learning Project in Fujitsu Research. Fujitsu Research aims to create “AI that can learn autonomously”, and has been running a joint research program towards this goal with researchers at Massachusetts Institute of Technology (MIT) and Center for Brains, Minds and Machines (CBMM) since 2019. One of the results of this collaboration conducted with Dr. Vanessa D'Amario and Dr. Xavier Boix has been accepted at NeurIPS 2021. In this blog post, I would like to show its outline.

The paper introduced in this blog post
- Title: How Modular Should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?
- Authors: Vanessa D'Amario, Tomotake Sasaki, Xavier Boix
- Conference: Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)
- Link to Paper, Link to Presentation1, Link to Presentation2, Link to GitHub

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World's Largest Scale Deep Learning on Supercomputer Fugaku Achieved World's Highest Performance

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Introduction

Hello. We are the five MLPerf HPC members from the ICT Systems Laboratory of Fujitsu Limited. In November 2021, at the international Supercomputing Conference (SC'21), the new supercomputer Fugaku, jointly developed by RIKEN and Fujitsu, held the number one spot in four different supercomputing rankings (TOP500, HPCG, HPL-AI, and Graph500), for the fourth consecutive term. At the same conference, we also won the number one spot in the MLPerfTM HPC benchmark, which is dedicated to the actual deep learning (DL) training process. In this blog, we discuss the challenges of training CosmoFlow, one of the applications of MLPerf HPC, using more than half of the entire Fugaku and becoming the best in the world.

  • Introduction
    • What is MLPerf HPC? (Shirahata)
    • What is CosmoFlow? (Tabuchi)
    • What is Fugaku? (Tabuchi)
      • Processor
      • Interconnect
      • Storage
  • Performance Tunings
    • DL frameworks and library (Yamazaki)
      • TensorFlow + OneDNN for aarch64
      • Mesh TensorFlow
      • Weak scaling
    • Synchronization and scheduling (Tabuchi)
      • Inter-job synchronization
      • Placing multiple jobs
    • Data staging (Kasagi)
      • Data staging on Fugaku
  • Result (Shirahata)
  • Conclusion (Tabaru, Shirahata, Kasagi, Tabuchi, Yamazaki)
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世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました

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はじめに

こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ(スパコン)「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。

  • はじめに
  • 背景
    • MLPerf HPCって何?(白幡)
    • CosmoFlowって何?(田渕)
    • 「富岳」って何?(田渕)
      • プロセッサ
      • 通信ネットワーク
      • ストレージ
  • 準備
    • 環境の構築、チューニング(山崎)
      • TensorFlow + OneDNN for aarch64
      • Mesh TensorFlow
      • Weak scaling
    • 処理の同期、スケジューリング(田渕)
      • ジョブ間同期
      • ジョブの配置
    • データの準備、ステージング(笠置)
      • 「富岳」でのステージング
  • 結果(白幡)
  • まとめ(田原、白幡、笠置、田渕、山崎)
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情報通信理論を起点とした生成的AI の研究成果をPCSJ/IMPS2021で講演します

f:id:fltech:20211110185456p:plain こんにちは。人工知能研究所の中川です。

富士通研究所では、「自律的に学習可能なAI技術」の研究の一つとして、生成的AIの研究を行っています。 これまで、我々は、画像符号化などで活用されている情報通信理論を起点として、VAEなどの生成的AIモデルの定量的な特徴の理論解析に成功しました。この理論を活用することで、従来の深層学習では困難だったデータの定量的な処理・分析が可能となります。これらの研究成果は、AI分野のトップカンファレンスの一つ ICML 2020/2021で採択されています。

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能動学習の論文がIROS2021に採択されました

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こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの鈴木です.富士通研究所では「自律的に学習可能なAI技術」に関する研究開発を行っています.今回は我々の研究成果のうちの一つがロボティクス分野の主要な国際会議であるIROS2021に採択されたので,その内容について概要を説明します.

対象論文

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ECSは、EKSと何が違うのか?

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先端融合技術研究所ソーシャルデジタルツインPJのkunikawaです。

私達のPJは、社会課題を解決するデジタルツインの研究開発を行っています。 社会課題を解決するため、継続的に素早く研究成果を展開することを重視しており、 研究開発のクラウドネイティブ化を推進しています。 今回は、クラウドネイティブ化の推進の一環として、コンテナオーケストレーションのマネージドサービスについて、Amazon Elastic Container Service(ECS)を類似サービスのAmazon Elastic Kubernetes Service (EKS)と比較する形で調査しました。

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ゾーン障害を考慮したk8s Pod配備

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こんにちは。富士通株式会社研究本部ソーシャルデジタルツインPJのmacです。

私たちの部署では、社会課題を解決するデジタルツインシステムの研究開発を行っています。社会課題の解決を目的としたシステムには高い可用性が求められます。というわけで、今回はKubernetesを利用したクラウドサービスの可用性向上のお話です。

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