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Entries in Computing category - fltech - 富士通研究所の技術ブログ

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

Computing

SC25に参加・展示しました#2 ~量子コンピュータと、そのアプリケーションに関する展示

初めまして、量子研究所の瀧田です。私は入社以来、光通信システム・ネットワークに始まり、以降、ネットワーク全般やエッジコンピューティング、そして最適化(量子インスパイアード最適化)と、様々な分野で研究開発に従事してきたのですが、2024年度より…

SC25に参加・展示しました#1 ~HPCの最新トレンドを探る

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一場です。 2025年11月16日から21日までアメリカ合衆国 セントルイスで開催された国際会議 SC25 に参加しましたので、その内容を紹介します。SC25について、富士通の様々な部署から、4回の連載…

Materials Informatics特集 #15:GeNNIP4MDによる12万原子超の全固体電池の界面構造解析

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…

AI Computing Broker 最新デモの紹介

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。

Materials Informatics特集 #14:GeNNIP4MDによるニッケル合金の水素脆化解析

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…

Materials Informatics特集 #13:【事例紹介】GeNNIP4MDによるシリカ-フッ酸 固液界面のウェットエッチング

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 #12:【事例紹介】GeNNIP4MDを用いた半導体の酸素空孔の解析

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…

ISC2025に参加・展示しました#3 ~ FUJITSU-MONAKA向けOSSのポスター展示

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…

ISC2025に参加・展示しました#2 ~ 次世代Armプロセッサ「FUJITSU-MONAKA」の最新技術とOSS展開

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/…

ISC2025に参加・展示しました#1 ~ AI Computing BrokerおよびAIベースの量子化学ソリューション

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…

Materials Informatics特集 #11:(レビュー論文紹介) 万能なAIモデル「汎用MLIP」とは?

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…

Materials Informatics特集 #10:半導体デバイス設計への因果発見AIの適用

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…

Materials Informatics特集#9: 材料の性質は何が原因で変化するの?因果発見AIがお答えします!

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…

Materials Informatics特集 #8: 【事例紹介】GeNNIP4MDを用いたプロピレングリコールの誘電特性の計算

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…

低温で電気信号はどう変わるか?量子コンピュータ向けの配線設計技術の一部を紹介

こんにちは。量子研究所の福盛です。本回は、超伝導量子コンピュータ向けの設計技術の1つとして、低温での高周波電気信号がどのように変わるかを解説したいと思います。

Materials Informatics特集 #7:機械学習分子動力学シミュレーションによる大規模ナフィオン膜内のプロトン輸送の解析

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…

Materials Informatics特集 #6:分子動力学シミュレーションの未来を拓く!高精度NNP自動生成技術「GeNNIP4MD」

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直樹です。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の自動生成ツールGeNNIP4MD (Generator of Neural Network Intera…

Materials Informatics特集 #5:(レビュー論文紹介) AIで原子を動かす!?MLIPの世界へようこそ

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機械学習原子間ポテンシャル(Machine Learning Interatomic Potential, MLIP)についてご紹介します

Materials Informatics特集 #4: (レビュー論文紹介) 安定したMDシミュレーションが可能なMLIPってどんなモデル?【Forces are not Enough】

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。私たちのチームでは、その名のとおりMaterial 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す。…

Materials Informatics特集 #3:第72回応用物理学会春季学術講演会で機械学習ポテンシャルによる大規模・長時間分子動力学シミュレーション技術を発表しました

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、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の開発に取り組んでいます。 私たちが開発した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GeNNIP4M…

量子コンピュータの計算効率を劇的改善!STARアーキテクチャの進化と応用

こんにちは、量子研究所の兎子尾です。今回は、私たちが開発を進めている量子コンピュータのソフトウェア技術に関する話題をお届けします。量子コンピュータは未来のテクノロジーとして期待を寄せられており、ここ数年で開発競争が激化しています。その中で…

Materials Informatics特集 #2:APS2025での機械学習ポテンシャルの研究動向

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直樹です。Materials Informatics特集の第2回は、機械学習ポテンシャルに焦点を当て、最新の研究動向や注目論文を取り上げます。前回の記事では、国際学会APS2025にて私が発表した内容の紹…

Materials Informatics特集 #1:APS2025で機械学習ポテンシャルの生成技術を発表しました

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直樹です。私たちはコンピューティングとAIを活用した、材料探索を加速する技術(Materials Informatics: MI)の開発に取り組んでいます。 MIは、近年のコンピューティングとAIの技術進展…

Arm CPUを利用してオンプレミス x 生成AIを低コストで実現! ~プライベートな環境で社外秘情報も活用可能!~

富士通研究所では、Arm CPUを利用した低コストAI推論を研究開発しています。本技術をLLMに適用することで従来と比較して最大12倍の推論性能向上を実現しました。

広島大学との共同研究で開発した量子化学計算ソフトウェア「GANSU」をOSS公開しました

はじめに こんにちは、コンピューティング研究所の辻です。私は、富士通スモールリサーチラボ(以下、富士通SRL)という産学連携の取り組みで、広島大学に常駐して共同研究に従事しています。広島大学SRLでは、量子化学計算の高速化について研究しています。…

OSS量子クラウドプラットフォーム「Open Quantum Toolchain for Operators &Users」のご紹介

こんにちは、量子研究所で量子クラウドプラットフォームの研究開発を担当している五木田です。 今回、富士通は大阪大学*1、株式会社セック*2、TIS株式会社*3らのチームと共同で開発を進めている量子クラウドプラットフォーム「Open Quantum Toolchain for Op…

富士通初 音楽生成AIについて

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高です。富士通研究所は、オリコン1位を獲得した楽曲55作品を手掛けた著名音楽プロデューサー井上純氏率いる株式会社Amadeus Code(以下、Amadeus Code)と共同で、音楽クリエイターの創作活動…

NeurIPS2024に参加・発表しました #1 ~GPUを用いた次世代組み合わせ最適化ソルバー~

はじめに こんにちは、富士通人工知能研究所の市川佑馬です。 私は、卓越社会人制度と呼ばれる富士通の独自制度を利用して東大で博士学生として通いながら富士通に勤務をしています。 富士通では主に深層学習や組み合わせ最適化のアルゴリズム開発を行ってい…

SC24に参加・発表しました#3 ~FUJITSU-MONAKAプロセッサとArmエコシステムへの貢献~

こんにちは、富士通研究所 先端技術開発本部の忽滑谷淳史、石井伴旺、藤原慎之介です。2024年11月17日~22日にアトランタ(アメリカ合衆国)で開催されたスーパーコンピュータの国際会議SC24にブース展示説明員として参加し、FUJITSU-MONAKAプロセッサの展示…

SC24 Report - Showcasing technologies for more convenient and efficient use of supercomputers

Introduction Hello, I'm Hiroki Ohtsuji from the Computing Laboratory at Fujitsu Research. Today, I would like to share my report on attending the ACM/IEEE SC24 (officially known as The International Conference for High Performance Computin…