こんにちは。人工知能研究所の福田貴三郎です。
富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。
本記事では、生成AIがもたらすシステム開発・運用の変革に焦点を当て、ソフトウェア設計書のレビューを自動化する 設計書レビュー支援 についてご紹介いたします。
こんにちは。人工知能研究所の大浦です。
富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。
本記事では、生成AIがもたらすシステム開発・運用の変革に焦点を当て、プログラム障害の原因特定を自動化する Code Specification Consistency Analysis についてご紹介いたします。
こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の吉岡です。
兵庫県尼崎市様にご協力いただきながら、東洋大学様との共同研究で進めてきた、犯罪心理学とのコンバージングテクノロジーによる特殊詐欺訓練ツールが、正式に兵庫県様で導入いただけることになりました。早速導入後初めての体験会が実施されましたので、その内容についてご紹介します。
こんにちは。富士通研究所 データ＆セキュリティ研究所の大木です。2025年7月7日から12日まで、フィンランドのヘルシンキで開催された国際会議 IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2025) に参加し、研究成果の発表を行いました。本記事では、その内容についてご報告します。
コンピューティング研究所の高品・粟本です。 この記事では、富士通研究所で開発している ACB (AI computing broker) という、 AI アプリケーションに対して GPU を効率的に割り当てる技術について説明します。
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こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の松村、岩崎、吉本です。 先日、弊社が開発している分子動力学(Molecular Dynamics: MD)シミュレーション向けニューラルネットワーク力場(Neural Network Potential: NNP)の自動生成ツールGeNNIP4MD (Generator of Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics)[1]を活用した、日本製鉄様によるニッケル合金の水素脆化(ぜいか)の解析事例が、材料系の国際論文誌Communications Materialsに掲載されました[2]。そこで今回のMaterials Informatics特集では、その論文内容についてご紹介します。
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こんにちは、富士通研究所 マテリアルズインフォマティクスプロジェクトの山﨑です。我々のプロジェクトでは、その名の通りMaterials Informatics (MI) の研究開発を行い、材料技術に関するお客様の課題を解決することを目的として活動しております。
今回のMaterials Informatics特集では、私たちが開発している分子動力学シミュレーション向けニューラルネットワーク力場を作成するツールGeNNIP4MD [1]の「知識蒸留」という新機能を活用し、半導体製造の重要プロセスである半導体表面のシリコン酸化膜（シリカ, SiO2）をフッ酸によりウェットエッチングする過程を、固液界面モデルの分子動力学 (Molecular Dynamics, MD) シミュレーションで再現した事例についてご紹介します。
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こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の西口和孝です。私たちはマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の技術開発に取り組んでいます。
MIとは、AIをはじめとする情報科学の技術を活用し、材料開発の迅速化や新材料探索の効率化を行う技術手法です。 私たちが開発した分子動力学(Molecular Dynamics: MD)シミュレーション向けニューラルネットワークポテンシャル(Neural Network Potential: NNP)の自動生成ツールGeNNIP4MD (Generator of Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics)[1]は、量子力学に基づく第一原理計算のデータを学習し、高精度かつ低コストなシミュレーションが可能な機械学習ポテンシャルを生成するツールです(図1)。
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こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の山本です。
ANA X様、東芝データ様、川崎市様と共に、脱炭素社会の実現に向けて、各社のスマホアプリを通して行った市民の環境行動によるCO2削減量を、環境省のデータベースを用いて分析・可視化する国内初(※1)の実証実験を行いましたので、その内容についてご紹介します。
こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の片桐です。
複雑化する社会課題の解決を目指し、富士通は人文・社会科学とデジタル技術を融合した『コンバージングテクノロジー』を提唱しています。その一環として、新規技術の開発だけでなく、啓発活動として「公益社団法人日本心理学会 デジタル技術と心理学によるコンバージングテクノロジー研究会」を東洋大学の桐生正幸教授と共に運営しています。本記事では、その研究活動の一つである、2025年8月26日（火）に開催予定の第3回コンバージングテクノロジー研究大会についてご紹介します。
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ナマスカラ! 私たちはFUJITSU Research of India Pvt Ltd (FRIPL)のFUJITSU-MONAKAソフトウェアR&Dチームのソフトウェアエンジニアです。 私たちの目標は、Arm CPU向けのHPC-AIソフトウェアエコシステムの拡張と最適化であり、特に日本の富士通研究所と共にFUJITSU-MONAKAのパフォーマンスを最大化することに重点を置いています。 私たちの仕事は、データベース、機械学習フレームワーク、深層学習と生成AIフレームワーク、コンフィデンシャルコンピューティングなど、さまざまなソフトウェア分野にわたっています。 最近、私たち3人は、ドイツで開催されたISC25カンファレンスで私たちの仕事の一部を発表する機会を得ました。 この記事では、このイベントの経験とそこから学んだことを共有したいと思います。
Authors: Nishant Prabhu, Shreyas K Shankar, Divya Kotadiya
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こんにちは。富士通研究所 入社2年目の野路です。学生時代は点群処理による自動運転のための地図作成[1]に取り組んでおり、現在はその専門性を活かし、今年度より新設された「空間ロボティクス研究センター」にて、ロボットのための地図作成の技術開発に取り組んでいます。 この度、2025年5月に開催された第31回画像センシングシンポジウム（SSII2025）に参加し、富士通からは2件の研究発表を行ってきました。私の発表はスポットライト発表16.3%(18/110件)に選出され、多くの聴講者の前でお話しする機会もいただきました。 今回のSSII2025参加では、ロボティクス分野の最先端研究をキャッチアップすることも重要な目的の一つでした。本記事では、SSII2025での富士通の発表内容を中心に、最先端のロボティクス技術動向についても報告いたします。
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こんにちは、富士通研究所 先端技術開発本部の味曽野智礼、温水玲雄、佐藤里奈です。私たちはAI・HPC・クラウドなどの最先端領域の未来を支える次世代プロセッサ「FUJITSU-MONAKA」の開発に取り組んでいます。その最新動向を世界に発信すべく、2025/6/10～6/13にドイツのハンブルクで開催された国際会議ISC High Performance 2025（以下、ISC2025｜https://isc-hpc.com/）に現地参加してきました。 本記事では、イベントでの展示内容や来場者からの反響、性能最適化に向けたOSS・コンパイラ開発の取り組みなど、FUJITSU-MONAKAの全体像と今後の展望をまとめてご紹介します。
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