最新記事一覧
富士通研究所は、多種多様な外観の異常を高い精度で検出できる「画像検査AI技術」を開発した。異常を検出するAIモデルの性能を測定する指標「AUROC」で、98％という世界最高レベルを達成した。
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富士通研究所は、作業者1人の1回分の作業映像と、作業ごとに分割した映像を教師データとして学習させるだけで、要素作業を自動検出できる技術を開発した。多くの時間や教師データが必要だった、映像からの判別、分析作業を大幅に効率化する。
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富士通研究所が、製造現場の作業員を記録した映像から「部品を取る」「ネジを締める」などの個別の行動を自動で認識するAI技術を開発したと発表した。教師データを1組学習させるだけで、90％の精度で行動分析できたという。
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富士通研究所は、AIが判断理由を示す「説明可能なAI」において、人が望む結果を得るために必要な手段を提示できる技術を北海道大学と共同開発した。AIの適用が、判断だけでなく、人の意思行動を支援する用途にも広がることが期待される。
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富士通研究所が、津波による沿岸部の浸水状況を高精度かつリアルタイムに予測するAIを開発したと発表した。教師データの作成と学習にスーパーコンピュータ「富岳」を活用しており、予測は一般的なPCでも数秒で実行できるとしている。
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富士通研究所が北海道大学と共同で、目標実現に向けてユーザーが取り組むべき行動を提示するAIを開発した。
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富士通研究所は、複数の関節が連動する複雑な動作を高精度で認識できるAI技術を開発した。工場での作業手順の確認や、公共機関における危険行動検知などでの活用が見込まれる。
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富士通が4月に組織再編を実施。グループ11社と富士通研究所を富士通に吸収合併する。需要が高まる企業のDXをけん引するため、グループに点在している機能の集約を図る。
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富士通研究所は2021年1月21日、手のひら静脈認証技術と顔認証技術を組み合わせたマルチ生体認証技術について、新技術などを導入することで従来より利便性を高めたと発表。マスク着用時でも高精度で本人認証を実現する技術の開発や、静脈読み取り装置のインタフェース改善などに取り組んだ。
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富士通研究所は2021年1月21日、顔認証と手のひら静脈認証を組み合わせて本人を特定する「マルチ生体認証技術」において、マスクを着用していても、マスク着用なしと同等レベルとなる99％以上の高精度で本人を特定できる技術を開発したと発表した。
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富士通研究所は1月21日、マスクを着けていても、着けていない時と同等の精度で顔認証できる技術と、手のひらをかざすだけで本人を特定する静脈認証技術を組み合わせ、非接触で本人を特定できる新たな認証技術を開発したと発表した。
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富士通研究所は、組み合わせ最適化問題解法アーキテクチャ「デジタルアニーラ」に向けた「並列探索技術」をトロント大学と共同で開発した。Mビット級の大規模問題に対応する。
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富士通研究所は、「偽装攻撃データを用いてAIモデルに誤判定させる攻撃」への耐性を強化する技術を開発した。偽装攻撃の模擬データを大量に自動生成し、元の学習データを結合させることで判定精度を維持したまま偽装攻撃への耐性を向上させる。
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富士通研究所が、AIの誤判定を引き起こすサイバー攻撃を検知する技術を開発した。通信ログなどの系列データで攻撃検知AIをだまそうとする偽装攻撃を見破れるようになったという。
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富士通は2020年10月13日、オンラインで研究開発戦略説明会を実施。量子コンピュータの実現に向け、理化学研究所（理研）や東京大学、大阪大学、オランダのデルフト工科大学の4研究機関と共同研究を開始することを明かした。富士通研究所ICTシステム研究所量子コンピューティングプロジェクトのプロジェクトディレクター、佐藤信太郎氏は、「先の長い研究だが、この分野で共同研究先とともに世界をリードし、将来的に社会課題解決に貢献したい」と語った。
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富士通研究所が開発した「デジタルトラスト仲介技術」は、企業や組織が業務で使用するクラウドサービスのUIを変更することなく、組織をまたいだ承認プロセスに自動で真正性を保証する。
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富士通研究所は、教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得するAI技術「DeepTwin」を開発した。情報圧縮技術と深層学習を融合し、ネットワークへの不正アクセスや、医療データの異常値をAIで検知する。
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富士通研究所は、教師データなしでも入力データの特徴量を正確に捉えることができるAI技術「DeepTwin（ディープツイン）」を開発した。2021年度中の実用化を目指す。
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富士通研究所が、教師データなしで通信ログや医療データのような高次元データの特徴を正確に獲得できる技術を世界で初めて開発したと発表した。AIの精度向上が期待できるという。
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富士通研究所は、カメラで撮影した映像から手洗い動作を認識するAI「行動分析技術 Actlyzer手洗い動作認識」を開発した。厚生労働省が推奨する正しい手の洗い方6ステップの実施と、各ステップで手をこすった回数を自動で認識できる。
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富士通研究所と富士通研究開発中心有限公司（FRDC）は、手洗いが正しい方法で行われたかどうかを自動で判定できる映像認識AI技術「行動分析技術Actlyzer（アクトライザー）手洗い動作認識」を開発した。
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富士通研究所は、最高で100W／mKと極めて高い熱伝導性を持つカーボンナノチューブ接着シートを開発した。柔軟性を備え、安定した形状で加工しやすいため、カーボンナノチューブの放熱材料としての実用化が期待できる。
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富士通研究所は、最高100W/mKの高熱伝導性を実現したカーボンナノチューブ接着シートを「世界で初めて開発した」と発表した。電動自動車（EV）向け車載パワーモジュール用の放熱材料などとしての実用化が期待できる。
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富士通研究所は、映像データをAIが認識できる必要最小限のサイズまで高圧縮する技術を開発した。人間による視認を目的とした従来の圧縮技術と比較して、映像データを10分の1以上圧縮できる。
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富士通研究所は2020年3月5日、高精細／大容量な映像データをAI（人工知能）が認識可能な必要最小限のサイズまで高圧縮する技術を開発した、と発表した。従来の人間による視認を目的とした圧縮技術と比較し10分の1以上の圧縮が可能となり、運用、伝送回線コストを大幅な削減が実現できるという。同社は、2020年度中の実用化を目指している。
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富士通研究所は2020年3月3日、磁気テープストレージのランダム読み出し性能を従来比4.1倍にする高速化技術を開発した、と発表した。低コスト、大容量なデータアーカイブ基盤としての利用を促進するもので、2022年度中の製品化を予定している。
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富士通研究所は2019年10月25日、川崎市中原区の本社で行われた富士通の研究開発戦略説明会で、AI運用時の精度劣化を監視し、再学習なしに自動修復できる「High Durability Learning」と、AI処理を最大10倍高速化できる「Content-Aware Computing」という2つの新技術を発表した。同社によるといずれも世界初の技術という。
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富士通研究所は2019年10月25日、川崎市中原区内にある本社で会見を開き、研究開発戦略を説明するとともに新開発のAI技術を2つ発表した。これら2つのAI技術は「実用性」を大きな目的として開発されている。
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富士通研究所は、パーソナルデータや機密データを含むデータベースの安全性を強化する技術として、「暗号化した機密情報の類推を防止する技術」を開発。データベースに最小限のダミーデータを追加することで、データベース上の登録数をかく乱し、元データの類推を防止する。
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富士通と富士通研究所は、筋骨格や脳神経、循環器などの疾病の影響で現れる、患者のさまざまな歩き方の特徴を定量化する歩行特徴デジタル化技術「FUJITSU KIDUKU Walking Engine」を開発した。
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富士通研究所は、組み合わせ最適化問題を高速で解く次世代アーキテクチャ「デジタルアニーラ」を活用し、環境発電で使用する磁気デバイスの最適な設計解を求める技術を開発した。
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富士通研究所は、認証精度や処理速度を落とさずに、生体情報を暗号化したまま認証できる生体認証技術を開発した。オープンなネットワーク環境で、生体認証を安全に使える。
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富士通研究所は、組み合わせ最適化問題を高速に解くことができるアーキテクチャ「デジタルアニーラ」を活用し、発電効率に優れた磁気デバイスを設計するための技術を開発した。
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富士通研究所は、オンライン取引の際、相手の本人情報の真偽を判断するためのアイデンティティ流通技術「IDYX」を開発したと発表した。ブロックチェーンを使った「分散型ID」の上に、ユーザーによる相手の評価を記録した上で、過去の取引の実態を分析し、本人情報の信用度と詐称リスクを割り出す。
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分散型IDの仕組みの上で、オンライン取引の相手が提示する本人情報の信用性を判断する。
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富士通研究所と熊本大学は、加速度センサーやジャイロセンサーなどの時系列データに対して、AIを適用する上で必要な教師データを簡単に作成できる技術を開発した。今後、さまざまな分野の時系列データを用いた実証実験を進め、富士通のAI技術「Zinrai」の時系列データ向け前処理技術として2019年度中の実用化を目指す。
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富士通研究所は、船舶向けの高感度赤外線カメラを小型化する技術を開発した。小型化によって船の全周囲にカメラを配置可能になり、撮影画像とAI技術を組み合わせることで約11km先の船舶を自動で識別できる。
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富士通と富士通研究所は、ブロックチェーンを活用して、電力需要家間で不足・余剰電力を直接取引できる電力取引システムを開発。消費電力の実績データに適用したシミュレーションで、デマンドレスポンス（DR）における電力制御性を高める仕組みとして有効性を確認。DR成功率が約4割向上したという。
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富士通研究所は、サイバー攻撃を受けた際、対処の要否をAIで自動判断する技術を開発。シミュレーションでは、専門家による対処要否判断と比較して、約95％の一致率と、要対処の攻撃事案の見逃しゼロを達成。また、判断にかかる時間を数時間〜数日間から数十秒〜数分に短縮できるという。
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富士通研究所と早稲田大学理工学術院が、人間行動シミュレーションの結果から混雑原因を短時間で発見する技術を共同開発した。空港の混雑緩和施策の分析では、従来手法の約4倍の混雑原因を発見できた。富士通研究所の都市監視サービスと連携させたソリューションとして実用化を目指す。
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富士通研究所は、1枚の小型アンテナパネルで5G（第5世代移動通信）の高速通信を可能とする技術を開発した。2021年ごろの実用化を目指す。
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富士通研究所は2018年10月4日、手のひら静脈と顔情報のみで本人を特定し、非接触で認証できる生体認証融合技術を開発したと発表した。同技術は中国の富士通研究開発中心と共同で開発したもので、キャッシュレス社会実現に貢献する。
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富士通研究所は、学習に必要なデータが少なくても高精度に判断できる機械学習技術「Wide Learning」を開発した。重要度の高い仮説を選別し、それぞれの影響度を制御することで、データに偏りがあっても、均等に正しい分類／判断ができる。
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富士通と富士通研究所は、設計データから高精度のシミュレーション結果を得られるAI技術を開発した。電磁波強度推定実験では、推定誤差が従来のディープラーニングの±16.0％から±2.9％に改善した。
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富士通研究所と富士通は、フラッシュメモリを利用してサーバの主記憶容量（DRAM）を仮想的に拡張する技術「MMGIC」の実証実験をインドSify Technologiesの協力を得て実施した。その結果、同技術を適用すると、サーバ1台で10台分と同等の処理性能を発揮することを確認した。
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富士通と富士通研究所は、出力を従来の3倍とした、窒化ガリウム−高電子移動度トランジスタ（GaN−HEMT）を開発した。気象レーダーや5G（第5世代無線通信）システムなどの用途に向ける。
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富士通研究所と住友電気工業、宮崎大学、東京大学は2018年7月19日、実用的な構成のシステムで太陽光エネルギーを用いて安定的に水素を製造することに成功したと発表した。4者の実証実験では、太陽光発電で得た電力を水分解装置に使用した場合、太陽光から水素への1日平均のエネルギー変換効率が18.8％で、実用構成のシステムでは世界最高記録を達成したとしている。
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富士通と富士通研究所は、AIを活用し、エネルギー損失を最小にする磁性体形状を自動で設計する技術を開発した。コンピュータ上の仮想空間において、磁性体形状の試作開発を自動化できる。
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富士通研究所は、創薬向けの技術として、疾病の原因となるタンパク質と薬の候補となる化学物質が引き合う強さである結合強度を精度よく推定する、分子シミュレーション技術を開発した。
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富士通は、旭酒造および富士通研究所と共同で、富士通研究所が開発した日本酒造りを支援するAI予測モデルを用いた実証実験を実施すると発表した。
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