サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
Appleイベント
blog.fltech.dev
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 今後について 今回は日本で初めての Scikit-learn DevSprintを開催しました。これまで富士通はパリで開催されたDevSprintsに継続的に参加してきましたが、日本にいる幅広い開発者や研究者がより簡単に参加できるようにし、日本のユーザーの意見を多くscikit-learnに反映させることを目指して、日本での開催を計画・提案しました。 そして2021年2月のDevSprint後、Scikit-learnコンソーシアムのコアメンバーと議論し、本Scikit-learn Dev Sprint
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)として採択されましたので、その内容を紹介いたします。 対象論文 タイトル: Multi-Rate VAE: Train Once, Get the Full Rate-Distortion Curve (Juhan Bae, Michael R. Zhang, Michael Ruan, Eric Wang, So Hasegawa, Jimmy Ba, Roger Baker Grosse) 発表会議: The Eleventh International Conference on Learning Representations
こんにちは。人工知能研究所の石田です。 この度、富士通が研究開発した先端AI技術を迅速に試すことができるプラットフォームFujitsu Research Portal にて、レジ不正監視を一般公開しました。 ※ログイン後、技術一覧からレジ不正監視をご選択ください。 この記事ではレジ不正監視で使用している技術についてご紹介します。 レジ不正監視とは セルフレジは人手不足やコロナ禍への対策として導入が加速し、国内スーパーマーケットのレジ台数に占めるセルフレジ・セミセルフレジ設置率は2022年時点で49.4%にまで達しています。 *1 セルフレジは便利なこともある反面、お客様が商品のスキャンを忘れてしまう、スキャンに失敗して商品が正しく登録されないといった問題が発生することがあります。 レジ不正監視とは、このようなセルフレジでの会計時に発生する問題(以後、不正と呼びます)を監視するシステムです。
コンバージングテクノロジー研究所の大野&杉本です。こんにちは。 私たちが開発しているソーシャルデジタルツインをFujitsu Research Portalで公開したので紹介します。 ソーシャルデジタルツイン™とは 近年、現実世界と対になるふたご(ツイン)をデジタル空間上に構築し、モニタリングやシミュレーションを可能にするデジタルツイン技術が注目を浴びています。 この技術は製造分野で使われており、例えば航空機エンジンをデジタルツイン化して不具合の事前防止や保守点検コストの大幅削減に寄与し、また工場全体をデジタルツイン化して重大インシデントの事前防止にも寄与してきました。 そのデジタルツインの考えを発展させたのが、富士通オリジナルの技術群「ソーシャルデジタルツイン」です。 ソーシャルデジタルツインは、実世界のデータをもとに、人や物の状態だけでなく、経済・社会の活動をまるごとデジタルに再現する
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、解法と開催期間中の取り組み、終了後の振り返りについて紹介します。 リーダーボード(一部編集済み) コンペティション概要 本コンペティションでは、沖縄県全域を対象とした海草藻場の被度(一定面積を海草が覆う割合を0-100%で計測した値)の予測精度を競いました。 海草は、光合成を伴う成長過程において炭素が海中に固定されることから海草藻場の保全・再生が温暖化対策の一つとして注目されています。一方で海草藻場の人工的な再生は技術的に困難であり、特に日本海域では台風や河川の影響が強く、時間的・空間的な変動がとても大きいです。 本コンペを通じて海草藻場の空
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に採択されたので,その内容を紹介します. 対象論文 タイトル:SapientML: Synthesizing Machine Learning Pipelines by Learning from Human-Written Solutions 発表会議:44th International Conference on Software Engineering (ICSE 2022) プレプリント版の論文へのリンク 採択された論文の内容 目的 今回採択された論文はデータ分析を自動化するAutoMLと呼ばれる分野に関するものです.
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取り組みを行っています。 この度、Fujitsu KozuchiのいちコアエンジンとしてAutoMLプロジェクトが開発している、Fujitsu AutoMLのデモアプリを以下のURLで一般公開しました。 https://automl.jp.fujitsu.com/ この記事では、デモアプリの内容と利用方法について紹介します。 Fujitsu AutoMLとは? AutoML (機械学習自動化)は、与えられたデータに対する機械学習タスクを自動化する技術分野です。 Fujitsu AutoMLは、CSV形式の表データと機械学習の要件を
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 International Conference on Image Processing 2022 (ICIP2022) Multi-Step Test-Time Adaptation with Entropy Minimization and Pseudo-Labeling Hiroaki Kingetsu; Kenichi Kobayashi; Yoshihiro Okawa; Yasuto Yokota; Katsuhito Nakazawa モデル修復技術 High Durability Learningについて 富士通研究所
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, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何?(白幡) CosmoFlowって何?(田渕) 「富岳」って何?(田渕) プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
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モデルの定量的な特徴の理論解析に成功しました。この理論を活用することで、従来の深層学習では困難だったデータの定量的な処理・分析が可能となります。これらの研究成果は、AI分野のトップカンファレンスの一つ ICML 2020/2021で採択されています。 今回、これらの研究成果を、映像符号化&処理分野で長い歴史のあるシンポジウム PCSJ / IMPS 2021で講演させていただく機会を頂きました。本講演では、今回の研究成果の背景となる情報通信理論と生成的AIを基礎から解説し、そして我々が導いた理論と有用性を説明します。 PCSJ/IMPS2021講演資料ダウ
こんにちは富士通研究所のymokです。 我々の部署ではストリームデータ処理基盤技術Dracenaを開発しています。 今回は、DracenaのベースとなっているFlinkを題材として、リアルタイム交通データをFlinkに流し込んで可視化する一連のシステム構築の様子を end-to-end でチュートリアルとして示したいと思います。 バス走行位置のリアルタイムデータ(GTFS-RT) 2020年8月に、東京都交通局による都営バスのリアルタイムロケーション情報の提供が始まりました(詳細はこちら)。今回はこのデータを対象として、チュートリアルデモを作成します。 このデータは、公共交通オープンデータ開発者サイトにアカウント登録することで取得できます。データの形式はGTFS-RTで、Protocol Buffersによって提供されます。当然ながら、このデータを利用したアプリケーションやサービスを公開す
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,共同研究成果に関する論文がAI分野の主要な国際会議であるICML2021およびIJCAI2021に採択されたので,それらの内容について概要を説明します. TDAに関する富士通研究所の研究成果や応用例についてはWEBサイトFujitsu's TDA Technologiesで紹介しています.ご興味ある方はこちらのWEBページも見ていただけますと幸いです. 対象論文 (1) Optimizing persistent homology based functions 論文リンク Mathieu Carrière, Frédéric Chazal, Marc
先端融合技術研究所の横田です。GitHub等では@sushichopとして活動しています。 2021年5月24日(月)に開催されたはてなブログ DevBlog Online Meetupに登壇しました。株式会社はてな 大西さんにモデレータを行っていただきながら、エムスリー株式会社 山崎さん、LINE株式会社 桃木さんとともに、3つの各テーマに沿って「企業における技術ブログ」の運用・活用についてディスカッション形式でお話しさせていただきました。 各テーマに関するディスカッション要旨と私が感じたことなどをざっと書いておきます。 テーマ 1「ブログの目的とKPI」 要旨 目的は人材採用と技術ブランディング 厳密なKPIは持たない 3社(エムスリーさん、LINEさん、当社)いずれも目的とKPIに関してはほぼ同じ考え方ですね。人材採用と技術ブランディングという大きな目的は持ちつつ、データとしてのサイ
はじめに こんにちは、サイバーフィジカル融合基盤プロジェクトの郭です。主にインフラ周りを担当しています。 GitHub Actionsが昨年11月にGAになってだいぶ経ちました。すでに本番投入している方も多いのではないでしょうか。2020年6月にGitHub Actionsを組んでみたので、紹介したいと思います。 今回、GCP上に組んでいる開発中の推薦エンジンシステムをリリースするタイミングで、Blue-Green Deploymentに組み替え、GitHub Actionsを使ってCDを実現し、継続的に開発できるようにしました。 GitHub Actionsを使った1番の理由は、GitHubだけでCI/CDまで完結するからです。我々もAtlassian Confluence/JIRA、CircleCIなどを使って複数のツールを組み合わせてビルドパイプラインを組んでいますがブラウザのタブが
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. AISTの唐木田亮さんとの共著です. この記事の筆者:人工知能研究所 自律学習PJ 早瀬友裕(博士 数理科学) コントロール可能な深層学習を目指して 深層回路(DNN)は画像認識のコンテスト(ILSVRC2012)で圧倒的な性能を示してから, 機械学習の有力な手法として注目されてきました. それからしばらく, DNNの層数はどんどん増えていきました (Fig. 1). 深くすればするほど性能が良くなるのでしょうか?そもそも深層回路はどんなに深くても(=層数が多くても)学習できるのでしょうか?実験的な検証は行われていますが, これらの問の全容はまだ明らかになっていません.
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.今回は共同研究を通して得られた成果に関する論文がAI分野の主要な国際会議であるAISTATS2021に採択されたので,その内容について概要を説明します. TDAに関する富士通研究所の研究成果や応用例についてはWEBサイトFujitsu's TDA Technologiesで紹介しています.ご興味ある方はこちらのWEBページも見ていただけますと幸いです. 対象論文 ATOL: Measure Vectorization for Automatic Topologically-Oriented Learning 論文リンク Martin Royer,
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。我々のチームからも口頭発表を行いました1。参加メンバーを交えて、FAccTの概要と採択論文、チームメンバーが気になった論文をご紹介します2。 目次 FAccT'21のご紹介(園田) 論文紹介1) Group Fairness: Independence Revisited(園田) 論文紹介2) Mitigating Bias in Set Selection with Noisy Protected Attributes(園田) 論文紹介3) ☆Our team's paper
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、その様子を簡単にご紹介しようと思います。 なお、富士通はこのScikit-learnコンソーシアムにアジアから唯一参画している企業で、Scikit-learnの成長ならびにアジアでの浸透を推進しています。 Advisory Committee (小橋) Workshop (プライニング) DevSprint (プライニング) まとめ Advisory Committee (小橋) ワークショップとDevSprintに先立ち、Advisory Committeeが開催されました。Advisory Committeeで
Introduction Hello everyone. This is Kawakami from the Fujitsu Laboratories Platform Innovation project. The new Fugaku supercomputer has been delivered to Port Island located off the coast of Kobe. Developed jointly by RIKEN and Fujitsu, this supercomputer has entered the trial run phase this year ahead of schedule. As of June, it has already won four "firsts" in worldwide supercomputer rankings
はじめに こんにちは。富士通研究所プラットフォーム革新PJの川上です。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「富岳」が神戸市沖のポートアイランドに納入され、当初の予定を前倒しして今年度から試行運用が開始されました。6月には早速、スパコンランキングで世界初の同時4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得するなど、幸先のよい立ち上がりを見せています。私が所属する部署では富岳を始め、富岳と同じCPUを搭載した弊社製品PRIMEHPC FX1000/700上でディープラーニング(DL)処理を高速に実現する技術の研究開発をしています。今回は、DL処理を高速に実現するoneDNNというライブラリソフトウェアを富岳向けに移植し、開発したソースコードを本家IntelのoneDNNに寄稿し、取り込まれた話をご紹介します。 ディープラーニング処理のソフト
こんにちは。D&S研プライバシーCPJの安部と花田です。今回は2024年1月5~8日に開催された国際会議であるICCE2024に参加し、インダストリアルセッション、口頭発表を行ったので報告します。 続きを読む こんにちは、データ&セキュリティ研究所の宮前です。Trustable Internetチームは、昨年末にFujitsu Research Portal上で偽情報対策技術の体験デモを公開しましたが、今回は、ユーザが入力した任意の言説の内容や、指定されたWebページの内容を自動的に真偽判定するWebアプリを公開しました。 この技術は、インターネット上で真偽不明な情報に遭遇した人が、ファクトチェック団体の判定を待つことなく、真偽を手軽かつ迅速に確認できるようにするための技術で、インターネット上の情報を安心して利用できる世の中へ変わることを期待しています。 本ブログ記事では、一般の自動ファク
富士通研究所 CPSプロジェクトのhatadaです。 一昨年私たちの部署では富士通研究所のオフィス内に岡田記念ライブラリという、研究員の憩いと自由な議論ができる場を目指したスペースを作りました。 現在では社内のミーティングをはじめ、他社様との会議、研究員の自主的な活動など沢山の利用がされています。 岡田記念ライブラリは主には茶室とサロンがあり、どちらにも私たちが研究開発しているIzuminaを導入しています。 Izuminaとは、情報共有のためのシステムで、壁やテーブルをペンで操作できるようにして、その上で写真や資料を広げたり、アイディアやコメントを書くデジタル付箋を作ったりできるようにするサービスです。 サロンのテーブルと壁、茶室の畳と壁は、Izuminaがプロジェクターで投影されて協働作業ができるスペースになっています。 今回、岡田記念ライブラリの茶室では、空間演出用のシステムを新規に
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『fltech - 富士通研究所の技術ブログ』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く