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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

ML

ガウス過程を用いたVQEのためのノイズ軽減手法

こんにちは。人工知能研究所の竹森です。 量子コンピュータを用いることにより、様々な問題を高速に解けることが知られていますが、 現時点で実現されている量子コンピュータには誤り訂正がなく、十分な精度が得られないという課題があります。 この技術ブロ…

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…

"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…

World's Largest Scale Deep Learning on Supercomputer Fugaku Achieved World's Highest Performance

Introduction Hello. We are the five MLPerf HPC members from the ICT Systems Laboratory of Fujitsu Limited. In November 2021, at the international Supercomputing Conference (SC'21), the new supercomputer Fugaku, jointly developed by RIKEN a…

世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました

はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ(スパコン)「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL…

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…

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.