Computing
近年、次世代の技術として注目を集める量子コンピュータ。医療、素材開発、そしてエネルギー分野まで、その応用範囲は計り知れません。しかし、実用化にはまだ高いハードルが立ちはだかっています。特に、量子ビットのエラー問題は深刻で、高精度な計算を実…
こんにちは、富士通研究所のコンピューティング研究所の福本です。最近、LLM推論サービスが活用が進む中で、LLM推論サービスを高速化する研究開発が活発に行われています。一方で推論処理をサービス化するにあたって、LLM推論のスループットやレイテンシ（応…
こんにちは、先端技術開発本部の枝澤友也、武藤優真、岡本拓也です。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Armプロセッサ「FUJITSU-MONAKA」[^1]をはじめとした「FUJITSU-MONAKA」シリーズの開発に取り組んでいます。また、2025年6…
こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の平賀、木下、大辻です。 本記事は2025年11月にアメリカ合衆国 セントルイスで開催された国際会議SC25の参加報告（全4回連載）のうち、3つ目の記事となります。 コンピューティング研究所がブースで展示…
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…
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…
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…
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。
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…
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、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…
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…
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…
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。
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…
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…
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
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。…
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…
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…
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…
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…
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。
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。…
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…
