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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

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…

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…

「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…

「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.…

“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…

“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…

"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「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…

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…

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…

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…

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…

ネットワーク侵入検知システム向けOSSを公開しました

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…

Our research result on systematic generalization presented at NeurIPS 2021

Japanese version 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…

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

English version 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…

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

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…

能動学習の論文がIROS2021に採択されました

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…

Inriaとの共同研究成果がICMLおよびIJCAIに採択されました

こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの池です.富士通研究所では「データの幾何学的形状」をとらえる位相的データ解析(トポロジカルデータアナリシス; TDA)について,フランスの国立研究機関であるInriaと共同研究を行っています.今回は,共同研究成果…

AI研究用データセット公開サイト Dataset Platter をオープンしました

AI ML

こんにちは。人工知能研究所 自律学習PJの河東孝と酒井彬です。 このたび富士通研究所はAI研究促進を目的に、AI研究用データセット公開サイト Dataset Platter を立ち上げました。ここで公開しているデータセットは、富士通が有益と考える問題設定に即して独…

Scikit-learn Dev Sprint Japanを開催しました

こんにちは、人工知能研究所 自律学習PJのプライニング ノルベルトです。 2021年5月26日~28日の3日間、Scikit-learnコンソーシアムと富士通の共催でScikit-learn DevSprint Japanを開催しましたので、レポートします。 ワークショップ 開発スプリント 今後…

InriaとのTDAに関する共同研究成果の論文がAISTATS2021に採択されました

こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの池祐一と梅田裕平です.富士通研究所では「データの幾何学的形状」をとらえる位相的データ解析(トポロジカルデータアナリシス; TDA)について,フランスの国立研究機関であるInriaと共同研究を行っています.今回は…

深層学習の数理と学習ダイナミクスに関する論文がAISTATS2021に採択されました

AISTATS2021に採択された論文"The Spectrum of Fisher Information of Deep Networks Achieving Dynamical Isometry"について紹介します.

FAccT 2021に参加・発表しました

こんにちは。富士通研究所トラステッドAIプロジェクトAI倫理チーム所属の中尾悠里と申します。 今回は2021年3月3日-10日にオンラインで行われた国際会議、ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT)をご紹介します。我々の…

Report on the Scikit-Learn Interpretability Workshop and Development Sprint

Hello, Norbert Preining and Hiro Kobashi from Fujitsu Laboratories Ltd., Artificial Intelligence Laboratory here. From February 8th to 10th, the Scikit-learn Consortium-organized Workshop (on Interpretability) and DevSprint was held online…

Scikit-learnコンソーシアムのワークショップとDevSprintが開催されました

こんにちは.富士通研究所人工知能研究所のプライニング ノルベルトと小橋博道です。 2月の8日から10日にかけて、Scikit-learnコンソーシアム主催のワークショップ(Interpretabilityについて)とDevSprintが開催され富士通の代表として参加しましたので、その…