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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

webカメラを使って生体認証をする方法 @Fujitsu Research Portal

こんにちは。データ&セキュリティ研究所の釜野です。 富士通の先端技術をいち早く無償でお試しいただく環境として公開していますFujitsu Research Portalに11月からカメラ生体認証が加わりました。 https://portal.research.global.fujitsu.com/

Fujitsu Research Portal is now available to try Fujitsu's advanced technologies on the web

Hello. I'm Sasaki from the Data & Security Research Laboratory. The Fujitsu Research Portal, where users can try Fujitsu's advanced technologies, Web APIs and Web applications for free, is now available to the global public at the followin…

Design Automation Conference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萩原です。 文部科学省「次世代計算基盤に係る調査研究」事業の一環として、 2023/7/9~7/13 に Moscone West (San Francisco) で開催された国際会議 Design Automation Conference 60 (https://www.dac.…

Best Paper Award Finalist on Cognitive Robotics of IROS 2023

Hello, this is Fan Yang, from the Human-reasoning Project of AI Lab. We are thrilled to announce that our paper, "Is Weakly-supervised Action Segmentation Ready For Human-Robot Interaction? No, Let's Improve It With Action-union Learning,"…

Fujitsu Kozuchi 対話型生成AIの特徴と機能のご紹介

こんにちは。技術戦略本部の越智です。 Fujitsu Research Portal で公開している対話型生成AIについてご紹介します。 Fujitsu Research Portal では富士通の先進技術を様々な用途で、いち早くお試しいただく環境として無償で提供しております。 対話型生成AI…

富士通の先進技術をWeb上でトライアルできるFujitsu Research Portalを一般公開しました

こんにちは。データ&セキュリティ研究所の佐々木です。富士通の先進技術を、様々な用途で、いち早くお試しいただく環境として、先進技術のWeb APIやWebアプリケーションを無償でご試用いただけるFujitsu Research Portalを以下のURLでグローバルに一般公開…

1st prize in the "Automated checkout" competition of 7th AI CITY CHALLENGE

Hello, I am Ziqiang Shi from the team working on developing Self CheckOut Monitoring (SCOM) at FUJITSU RESEARCH & DEVELOPMENT CENTER in China. Recently, our SCOM technology won the 1st prize in the 7th AI CITY CHALLENGE (https://www.aicity…

Q2B23 Tokyo にて講演・展示を行いました!

量子研究所でリサーチディレクターをやっております河口です。私たちの研究チームと佐藤所長は2023年7月19、20日にグランドハイアット東京で開催されたQ2B23 Tokyoにて展示・講演を行いましたので報告します。

離散対数問題に対するShorアルゴリズムの実装と量子計算機シミュレータを用いた実験

こんにちは、量子研究所の岸です。富士通研究所ではセキュリティが量子コンピュータにより受ける影響を分析しています。今回は、公開鍵暗号などで使われている離散対数問題に着目して研究成果が得られましたので、その内容を紹介します。この結果は今月の情…

ISC High Performance 2023に現地参加しました

こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の小田嶋哲哉です。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、2023/5/21~5/25にハンブルク,ドイツで開催された国際会議ISC23(https://www.isc-hpc.com/)に現地参…

SIGNATE 「ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ!」コンペティションで2位入賞しました

こんにちは、人工知能研究所 AutoMLプロジェクトの近藤です。 2023年1月から4月にかけて、SIGNATEで開催された「ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ!」コンペティションに参加し、2位に入賞しました。 本記事では、コンペティション概要、解法と開催…

機械学習コードを自動生成するFujitsu AutoMLデモアプリを一般公開しました

こんにちは。人工知能研究所 AutoMLプロジェクトの木村です。人工知能研究所では、研究所の先端AI技術を公開するためのプラットフォーム Fujitsu Kozuchi を通して、多くのお客様に我々の技術を素早く提供することで価値検証と技術の改善を迅速に進めていく…

最適化手法を利用した素因数分解法の数値実験

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の伊豆です。 データ&セキュリティ研究所では、量子計算機がセキュリティに与える影響を分析しています。 2022 年に量子計算による最適化手法を用いた新しい素因数分解法が発表され、注目を集めています。 われわれ…

“Automated Data Augmentation for Graph Classification” presented on ICLR 2023

We are conducting research about applying graph data augmentations to graph classification. Recently, we have completed a joint research project with Texas A&M University’s Data Integration, Visualization, and Exploration (DIVE) Laboratory…

“Multi-Rate VAE: Train Once, Get the Full Rate-Distortion Curve” accepted at ICLR2023 as notable-top-5%

Recently, in our joint research with the University of Toronto, we have developed an AI technology called Multi-Rate VAE (MR-VAE), enabling the acquisition of the full rate-distortion curve by only a single training run. We will present ou…

「グラフ分類のためのデータ拡張技術」に関する研究がICLR 2023に採択されました

こんにちは.人工知能研究所のMichael, Wing, 小御門、内野、丸橋です。私たちは「AIを用いた知識発見」に関する研究開発を行っています。このたび,テキサスA&M大学のData Integration, Visualization, and Exploration (DIVE) Laboratory (https://people.…

「ハイパーパラメータ選択にロバストなVAE」に関する研究がICLR2023 notable-top-5%で採択されました

こんにちは、人工知能研究所 長谷川です。このたび、富士通研究所とトロント大学との共同研究で得られた「ハイパーパラメータ選択にロバストなVAE」に関する研究論文が、機械学習の主要な国際会議であるICLR2023にnotable-top-5% (従来のOral)として採択され…

インターネット上のデータの確からしさを検証するVerifiable Endorsement

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の坂本です。インターネットはいろいろな情報があり生活に欠かせませんが、その中には虚偽の情報であるフェイクニュースもあり問題になっています。そこで、インターネット上の記事に対して、投稿の確からしさに関わ…

"Cost-Sensitive Self-Training for Optimizing Non-Decomposable Metrics" presented on NeurIPS 2022

Recently, in our joint research with the Indian Institute of Science, we have developed an AI technology called cost-sensitive self-training that can optimize practical real-world metrics which are complex and present it at NeurIPS 2022. I…

"Exploring the Whole Rashomon Set of Sparse Decision Trees" presented on NeurIPS 2022

We are conducting research and development on "AI-based Knowledge Discovery". Recently, We have started a joint research project with [Duke University's Interpretable Machine Learning Lab (https://users.cs.duke.edu/~cynthia/lab.html), and …

NeurIPS2022にて「決定木の羅生門集合構築技術」について発表します

こんにちは.人工知能研究所 発見数理PJの高木です.富士通研究所では「AIを用いた知識発見」に関する研究開発を行っています.このたび,デューク大学のInterpretable Machine Learning Lab (解釈可能機械学習研究室)との共同研究成果である「決定木の羅…

NeurIPS2022にて「最適化が困難な指標のためのコスト考慮型自己訓練学習手法」について発表します

こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの竹森です.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,インド理科大学院との共同研究で得られた「最適化が困難な指標のためのコスト考慮型自己訓練学習」に関する研究…

精度低下した深層学習モデルを正解データなしで修復する研究成果をIEEE ICIP2022で発表しました

AI ML

こんにちは、人工知能研究所AI品質プロジェクトの金月です。富士通研究所では、AIの品質向上に向けた研究を行っています。深層学習モデルの精度低下を正解データなしで修復する研究成果が、IEEE ICIP2022にて採択されたのでその概要をご紹介します。 IEEE In…

【発表募集/参加募集】FG2023 Workshop Behavioral Digital Twins for Smart Cities Workshopのご案内(2023/01/04~08)

富士通研究所の川村です。この度、2023年1月4日から8日にハワイで開催されるInternational Conference on Automatic Face and Gesture Recognition 2023 (FG2023) において行動認識・行動予測・トラッキングなどに関するワークショップを開催することになり…

ICML2022にて「ロバスト性を考慮したベイズ最適化」について発表します

こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの竹森です.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「ロバスト性を考慮したベイズ最適化」に関する研究論文が,機械学習の主要な国際会議であ…

人工知能研究所の自律学習PJについて

AI ML

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…

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…

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

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…

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…

新しいデータセット(DAISO-10とCarsCG)を公開しました

AI ML

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…