AI
こんにちは。人工知能研究所の藤井、簗島です。 本記事では、 Fujitsu 因果AI の知識誘導因果探索技術とその適用事例をご紹介します。
こんにちは、空間ロボティクス研究センターの長村です。 本記事では、Fujitsu Technology Update（FTU2025）の取り組みとして、人とロボットが現実世界で協調するための「空間World Model」 の研究開発について紹介します。 また本日、空間World Modelに関す…
こんにちは、人工知能研究所の浅井・秋間・竹森です。この記事では、マルチAIエージェントシステムを適用する上で課題となる、（組織間で異なる要求を持った）エージェント同士の連携技術についてご紹介します。
はじめに こんにちは、データ＆セキュリティ研究所の坂本・新田です。 現在、生成AI技術の発展は大きな可能性と共に、コンテンツの真偽性、AIシステムセキュリティ、倫理的利用やガバナンスといった喫緊の課題を提起しています。これらの課題は、ディープフ…
こんにちは、富士通研究所の松村、西口、山崎です。我々のプロジェクトでは、Materials Informatics (MI) の研究開発を行っており、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…
こんにちは、データ&セキュリティ研究所の宇野、三宅、Inderjeetです。 近年、AI技術の発展は目覚ましく、単一の企業や組織内だけでなく、複数の企業や組織のAIエージェントが連携し、共創することで、より複雑で多様な課題を解決できる未来が現実味を帯びて…
こんにちは、富士通研究所データ＆セキュリティ研究所の吉井章人と園田亮介です。この記事ではデジタルフェイク対策技術の一つとして、私たちが開発しているディープフェイク検知技術について紹介します。 生成AIなどの普及により、実在しないデジタルフェイ…
1bit量子化で広がるLLMの可能性：高速・省メモリ化の最前線 こんにちは。富士通株式会社 人工知能研究所の酒井です。本ブログでは「1bit量子化」について、分かりやすく紹介します。本技術開発の背景には、巨大化する生成AIモデルと、それに伴う計算資源の課…
こんにちは。人工知能研究所の外川、中川です。 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、20…
こんにちは。人工知能研究所の高木、岡嶋、小柳、小川です。 富士通では企業におけるデータドリブンによる意思決定を支援するため、「Fujitsu 因果 AI」を開発しました。この技術は、企業データから因果関係を分析し、それを用いることで、最も効果が高くか…
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、20…
生成AI for Software Engineering #1 設計書とソースコードを確認して障害原因を特定！Code Specification Consistency Analysis のご紹介
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…
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…
はじめに 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。
こんにちは、富士通研究所の空間ロボティクス研究センターの長村です。このたび私たちは、国際会議IJCB2025[1]にて開催された歩容照合コンペティション「HID 2025（The 6th International Competition on Human Identification at a Distance）」[2]において…
はじめに 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GeNNI…
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…
はじめに 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…
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F…
はじめに 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…
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/…
はじめに こんにちは、コンピューティング研究所の飯田です。 コンピューティング研究所が開発している「GeNNIP4MD」と「AI Computing Broker(ACB)」に関するデモを作成しました。このデモの展示と世界のスーパーコンピュータの動向に関する情報収集を行うた…
はじめに こんにちは。人工知能研究所の陽奥、豊田、ジャパン・グローバルゲートウェイの松永です。富士通では、AIアバターが質問に対して、例えば経営者やベテラン技術者の知識をデータ化したナレッジに基づいて回答を行うことや、プレゼンテーション資料を…
はじめに こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の岩崎です。今回の記事では材料科学や化学の世界で注目を集めている汎用機械学習原子間ポテンシャル（Universal Machine Learning Interatomic Potential, U-MLIP）についてご紹介します。U-MLIP…
こんにちは。Fujitsu Research of India の Supriya と、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…
はじめに こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の栗林壮太郎です。Materials Informatics特集の第10回は、因果発見AIの適用事例として、富士通研究所 デバイス&マテリアル研究センターとの社内実践事例を紹介します。本事例では、従来人手で行…
はじめに こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の藤田です。富士通研究所では、コンピューティングとAIを活用し材料探索を加速する技術（Materials Informatics, MI）の開発に取り組んでおります。今回は統計的因果探索を活用した材料発見につ…
こんにちは、富士通研究所の空間ロボティクス研究センター)長村、人工知能研究所)渡邉です。 今回は、ICASSP 2025に採択された2つの研究成果をご紹介します。
はじめに こんにちは、富士通コンピューティング研究所 Materials Informatics Project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して活動しておりま…
はじめに こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の吉本勇太です。私たちは、高精度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ポテンシャルの自動生成ツールGeNNIP4MD [1] の開発に取り組んでいます。なお、GeNNIP4MDの詳細に関して…
