PFNが生成AI新会社「Preferred Elements」設立へ 130億パラメータの和製LLMもオープンソースで公開
AIベンチャーのPreferred Networks（PFN）は9月28日、生成AI事業に関する新子会社「Preferred Elements」を11月1日に設立すると発表した。マルチモーダル（画像や言語など複数の入力ソースを扱えること）な基盤モデル（大量のデータでトレーニングし、さまざまなタスクに適応可能な大規模モデル）の開発強化が目的。 Preferred ElementsはPFNの共同創業者で最高研究責任者を務める岡野原大輔さんが取締役社長を務める。本社はPFNと同じ東京都千代田区に構え、2024年中に基盤モデルの開発と、商用サービス提供を目指す。「LLMの課題である偽情報（ハルシネーション）やバイアス、悪用リスクへの対策、事前学習用データの作成・収集に関して、国・大学・企業とも連携を深め、社会インフラとして活用するための安全性を備えた基盤モデルの開発につなげる」（PFN） 併せて、
岡野原大輔が令和４年度 卓越した技能者（現代の名工）を受賞 - 株式会社Preferred Networks
PFNの共同創業者で最高研究責任者の岡野原大輔が、厚生労働省が選定する令和4年度の「卓越した技能者（現代の名工）」として表彰されました。 【受賞部門】 第20部門「データサイエンティスト」 【技能功績の概要】 電力効率世界一の深層学習用スーパーコンピュータや超高速原子レベルシミュレータの開発など、最先端の深層学習の研究と社会実装において、革新的な成果を出し続けるベンチャー企業の共同創業者で最高研究責任者。コンピュータサイエンスの深く広範な知識とスキル、機械学習・深層学習とその周辺分野における技術動向を見通す洞察力、医学・生物学・物理学・化学など応用分野への強い好奇心を有し、SNS、講演、書籍を通じて発信する最先端技術の情報は第一級の情報源として評価も高い。 現代の名工 https://www.mhlw.go.jp/content/11806001/001007066.pdf 卓越した技能者
事業担当者対象のレクチャーとワークショップからなる 「AI解体新書」を企業向けに提供 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、深層学習技術をビジネスに役立つ形で活用することを目的に、レクチャーおよびワークショップで構成される事業担当者向け研修プログラム 「AI解体新書」を開始し、第一回の参加企業を2021年7月13日(火)～8月6日(金)の期間に募集します。 PFN共同創業者の西川徹（左）と岡野原大輔（右） 「AI解体新書」は、これまで幅広い産業で多くの企業と実際にビジネス活用に向けた技術開発をおこなってきたPFNのエンジニアが、技術的バックグラウンドを持たない事業担当者向けに設計したものです。最先端技術についてのレクチャーに加え、PFNのエンジニアと事業担当者も参加するワークショップで、参加企業とPFNが協働で、実際のビジネス強化に繋がるアイデアの具現化を目指します。「AI解体新書」は、参加
物流ソリューション事業を開始 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、物流ソリューション事業を開始し、第一弾としてデパレタイジング（荷下ろし）ロボット用のコントローラーを提供します。また、物流現場でのロボットの普及を目指して「PFNロジスティクスパートナープログラム」を開始し、株式会社PAL（本社：大阪市西区、代表取締役 辻有吾）とインテグレーションパートナー契約を締結、デパレタイジングシステムの開発ならびに複数現場へのソリューションの導入を共同で進めています。 小売業界の販売チャネルの多様化、Eコマース需要の増加に加え、新型コロナウイルス感染拡大の影響により、物流現場では作業効率の改善、労働力不足への対応が必須となっており、物流のデジタル化・自動化に向けてロボットをはじめとするテクノロジー投資を行う企業が増えています。しかし、物流現場で
新物質開発や材料探索を加速する汎用原子レベルシミュレータを提供する合弁会社の設立に合意 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（最高経営責任者：西川 徹、以下「PFN」）およびENEOS株式会社（社長：大田 勝幸、以下「ENEOS」）は、新物質開発・材料探索を加速する高速の汎用原子レベルシミュレータを提供する合弁会社の設立について合意しましたので、お知らせいたします。 PFNとENEOSは2019年度より戦略的な協業体制の構築に合意しており、AI技術を活用したマテリアルズインフォマティクス分野での革新的事業創出を検討してまいりました。新会社では、2021年夏を目途に、両社の知見をもとに開発した 高速の汎用原子レベルシミュレータをクラウドサービスとして提供いたします 。 今般、材料探索技術の高速化と汎用性向上を実現するため、従来の物理シミュレータに深層学習モデルを組み込み、原子レベルで材料を再現して大規模な材料探索を行うことのできる汎用原子レベルシミュレータを開発しました
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