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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

AI

Fujitsu Kozuchi AI Agent at Microsoft Ignite 2024

こんにちは、人工知能研究所の小橋と木村です。 11月19日から22日にアメリカ・シカゴで開催されたマイクロソフト社(MS)の顧客向けイベントMicrosoft Ignite 2024で、前回 Microsoft Build 2024と同様にMSのAIオーケストレーション機能であるSemantic Kernel…

Introducing Keyword Mask for Secure RAG

I am Satoru Koda at Data&Security Laboratory. This article explains the "Keyword Mask for Secure RAG" technology. A trial version of this technology is available at Fujitsu Kozuchi Conversational Generative AI Engine. We encourage you to t…

Keyword Mask for Secure RAG のご紹介

データ&セキュリティ研究所の江田です。 本記事では、Keyword Mask for Secure RAG 技術について紹介します。 本技術は Fujitsu Kozuchi 対話型生成エンジン にて試行可能ですので、興味を持った方はぜひお試しください!

Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG技術のご紹介 #4 Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for VA (Vision Analytics)

こんにちは。人工知能研究所の伊海です。 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…

Introducing Fujitsu KG Enhanced RAG (4 sessions) #4 Fujitsu KG Enhanced RAG for VA (Vision Analytics)

Hello. This is Ikai from the Artificial Intelligence Laboratory. To promote the use of generative AI at enterprises, Fujitsu has developed an "Enterprise-wide Generative AI Framework Technology" that can flexibly respond to diverse and cha…

1st place in the Optimized Road Damage Detection Challenge (ORDDC'2024, IEEE BigData Cup)

AI

Hello, I am Fangjun Wang, from Fujitsu Research & Development Center Co., Ltd., Shanghai Laboratory. Recently, we participated in the Optimized Road Damage Detection Challenge (ORDDC'2024), and we won the first place on the phase one and p…

Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG技術のご紹介 #3 Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for SE(Software Engineering)

こんにちは。人工知能研究所の溝渕です。 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…

Introducing Fujitsu KG Enhanced RAG (4 sessions) #3 Fujitsu KG Enhanced RAG for SE (Software Engineering)

Hello. This is Yuji Mizobuchi from the Artificial Intelligence Laboratory. To promote the use of generative AI at enterprises, Fujitsu has developed an "Enterprise-wide Generative AI Framework Technology" that can flexibly respond to diver…

Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG技術のご紹介 #2 Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for Q&A (Question&Answer)

こんにちは。人工知能研究所の成田・福井・彭です。 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…

Introducing Fujitsu KG Enhanced RAG (4 sessions) #2 Fujitsu KG Enhanced RAG for Q&A (Question&Answer)

Hello. This is Narita , Fukui, and Peng from the Artificial Intelligence Laboratory. To promote the use of generative AI at enterprises, Fujitsu has developed an "Enterprise-wide Generateve AI Framework Technology" that can flexibly respon…

Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG技術のご紹介(全4回) #1 Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for RCA (Root Cause Analysis)

こんにちは。人工知能研究所の菊月です。 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…

Introducing Fujitsu KG Enhanced RAG (4 sessions) #1 Fujitsu KG Enhanced RAG for RCA (Root Cause Analysis)

Hello. I'm Kikuzuki from the Artificial Intelligence Laboratory. To promote the use of generative AI at enterprises, Fujitsu has developed a generative AI framework for enterprises that can flexibly respond to diverse and changing corporat…

HOT CHIPS2024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児玉宏喜です。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、2024年8月25日~27日にスタンフォード大学(アメリカ)で開催された国際会議HOT CHIPS 2024 (https://ww…

見守りの新時代:ミリ波センサーによるプライバシーを保護した見守り技術と応用

AI

こんにちは。コンバージングテクノロジー研究所の白石と吉岡です。私たちは、富士通のAI技術と、行動科学や心理学などとのコンバージングテクノロジーの研究開発を行っています。その中から、ミリ波センサーを用いた見守り技術とその応用についてご紹介し…

ECML-PKDD 2024 にて統計的因果探索の代表的モデル LiNGAM の高速な学習法 LayeredLiNGAM について発表しました

AI

はじめに こんにちは。人工知能研究所の鈴木です。富士通研究所では「因果探索を活用した意思決定」に関する研究開発を行っており、エンゲージメント調査データに基づく従業員の生産性向上など、現実の意思決定タスクに取り組んでいます。このたび、我々の研…

"LayeredLiNGAM: A Practical and Fast Method for Learning a Linear Non-Gaussian Structural Equation Model" presented at ECML-PKDD 2024

AI

Introduction Hello! I'm Suzuki from Artificial Intelligence Laboratory. We are conducting R&D on "Decision Making via Causal Discovery" and working on real-world decision-making tasks such as improving employee productivity based on engage…

Fujitsu Research of Europe team present new technology for data-efficient adaptation to new environments at ICLR 2024

Hello! I am Abhra Chaudhuri, a Senior Researcher in the Computing Research Group at Fujitsu Research of Europe. I study the behaviour of deep neural networks under various kinds of distribution shifts.

Fujitsu Research of Europeのチームが ICLR 2024にて画像環境にデータを効率よく判定・適応するための新技術を発表

こんにちは、Fujitsu Research of Europeのアブラ・チャウドゥリです。私は、コンピューティングを研究グループのシニアリサーチマネージャーとして、さまざまな状況でデータの分布が変化した時に、深層学習モデルがどのような反応をするかを研究しています。

ICML2024 にて「アクション説明を考慮した決定木および木アンサンブルの学習技術」について発表します

AI

はじめに こんにちは.人工知能研究所の金森です. 富士通研究所では「説明可能AI(XAI)技術を用いた意思決定支援」に関する研究開発を行っており,現実世界の意思決定タスクへの適用(例えば,エンゲージメント調査データに基づいた従業員の生産性向上アク…

"Learning Decision Trees and Forests with Algorithmic Recourse" presented on ICML 2024

AI

Introduction Hi! This is Kentaro Kanamori from Artificial Intelligence Laboratory. We are conducting research and development on "XAI-based Decision-Making Assistant" and trying to apply our technologies to real decision-making tasks (e.g.…

ASCII×Microsoft の生成AIコンテスト「AI Challenge Day」参加レポート

こんにちは、DS)DI Platform事業部 Kozuchi delivery Group の仲程凜太朗です。2024/04/18~4/19に神戸にあるMicrosoft AI Co-Innovation Labs Japanで開催された ASCII × Microsoft が主催している RAG の精度向上コンテスト、「AI Challenge Day」に参加し…

1st place in the 3D Human Pose Estimation on H3WB

AI

Hello, I am Xiantan Zhu, a researcher from FUJITSU RESEARCH & DEVELOPMENT CENTER (FRDC). Recently, we got the top-1 place on H3WB (Human3.6M 3D WholeBody, https://paperswithcode.com/sota/3d-human-pose-estimation-on-h3wb ). Our result is fa…

メディカルAI学会に参加・発表しました ~動向と反響~

コンピューティング研究所の「ゲノムAI」チームです。 本チームは、ゲノムデータを対象としたさまざまなAIを開発しているチームになります。 この度、チームメンバーで「第6回日本メディカルAI学会学術集会」に参加してきたのでその報告を行います。開発中の…

ICLR 2024で"Selective Mixup Fine-Tuning for Optimizing Non-Decomposable Objectives"について発表しました

AI

こんにちは。AIイノベCPJの竹森です。 富士通研究所とインド理科大学院(Indian Institute of Science)との共同研究において、画像分類タスクなどのための、複雑だが実用上重要な評価指標の効率的な最適化を可能にするAI技術を開発し、ICLR 2024 でspotlight…

"Selective Mixup Fine-Tuning for Optimizing Non-Decomposable Objectives" presented at ICLR 2024

AI

Overview Hi! I am Sho Takemori from AI Innovation Core Project, Artificial Intelligence Laboratory. Recently, in our joint research with the Indian Institute of Science (IISc), we have developed an AI technology termed SelMix that enables …

説明可能AI (XAI)とナレッジグラフでがんゲノム医療の新領域へ

こんにちは。 コンピューティング研究所ゲノムAIチーム 村上勝彦 です。 説明可能AI(XAI)とナレッジグラフを使った世界初の融合遺伝子むけXAIを開発し、がん専門誌 Cancers (Basel) (Impact Factor 5.2)に論文 “Pathogenicity prediction of gene fusion…

Revolutionizing Cancer Genomics: The Power of XAI and Knowledge Graphs

AI

Hello, I'm Katsuhiko Murakami from the Genome AI Team at the Computing Laboratory. We've developed the world's first Explainable AI (XAI) for fusion genes, integrating XAI with knowledge graphs. Our research has been published in the cance…

3Dエルゴノミクス負荷分析について

こんにちは、人工知能研究所 Human Reasoning Core PJの本田です。 今日はFujitsu Kozuchiで公開している3Dエルゴノミクス負荷評価をご紹介します。

Democratizing the use of AI with FUJITSU-MONAKA

Introduction The growth of artificial intelligence (AI) is mainly driven by three factors – Algorithmic Innovation, Data & Compute. AI development is at an inflection point, as researchers developed larger models and larger data sets, the …

1st place in the WeatherProof Challenge (CVPR 2024 UG2+)

AI

Hello, I am Nan Zhang, from Fujitsu Research & Development Center Co, Ltd. Recently, we participated in WeatherProof challenge (CVPR 2024 UG2+ Track 3). And we won the first place on the final leaderboard. In this blog, I will introduce th…