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。

こんにちは、富士通研究所の空間ロボティクス研究センターの長村です。このたび私たちは、国際会議IJCB2025[1]にて開催された歩容照合コンペティション「HID 2025（The 6th International Competition on Human Identification at a Distance）」[2]において、第1位を獲得し、授賞式及び企業展示に参加しました。

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GeNNIP4MD (Generator of Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics)[1]を活用した、日本製鉄様によるニッケル合金の水素脆化(ぜいか)の解析事例が、材料系の国際論文誌Communications Materi…

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Materials Informatics特集では、私たちが開発している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力場を作成するツールGeNNIP4MD [1]の「知識蒸留」という新機能を活用し、半導体製造の重要プロセスである半導体表面のシリコン酸化膜（シリカ, SiO2）をフッ酸によりウェットエッチングする過程を、固液…

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う技術手法です。 私たちが開発した分子動力学(Molecular Dynamics: MD)シミュレーション向けニューラルネットワークポテンシャル(Neural Network Potential: NNP)の自動生成ツールGeNNIP4MD (Generator of Neural Network Interatomic Potential for…

こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の山本です。 ANA X様、東芝データ様、川崎市様と共に、脱炭素社会の実現に向けて、各社のスマホアプリを通して行った市民の環境行動によるCO2削減量を、環境省のデータベースを用いて分析・可視化する国内初(※1)の実証実験を行いましたので、その内容についてご紹介します。

はじめに こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の片桐です。 複雑化する社会課題の解決を目指し、富士通は人文・社会科学とデジタル技術を融合した『コンバージングテクノロジー』を提唱しています。その一環として、新規技術の開発だけでなく、啓発活動として「公益社団法人日本心理学会 デジタル技術と心理学によるコンバージングテクノロジー研究会」を東洋大学の桐生正幸教授と共に運営しています。本記事では、その研究活動の一つである、2025年8月26日（火）に開催予定の第3回コンバージングテクノロジー研究大会についてご紹介します。

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FUJITSU-MONAKAのパフォーマンスを最大化することに重点を置いています。 私たちの仕事は、データベース、機械学習フレームワーク、深層学習と生成AIフレームワーク、コンフィデンシャルコンピューティングなど、さまざまなソフトウェア分野にわたっています。 最近、私たち3人は、ドイツで…

はじめに こんにちは。富士通研究所 入社2年目の野路です。学生時代は点群処理による自動運転のための地図作成[1]に取り組んでおり、現在はその専門性を活かし、今年度より新設された「空間ロボティクス研究センター」にて、ロボットのための地図作成の技術開発に取り組んでいます。 この度、2025年5月に開催された第31回画像センシングシンポジウム（SSII2025）に参加し、富士通からは2件の研究発表を行ってきました。私の発表はスポットライト発表16.3%(18/110件)に選出され、多くの聴講者の前でお話しする機会もいただきました。 今回のSSII2025参加では、ロボティクス分野の最先端研究をキャッ…

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、2025/6/10～6/13にドイツのハンブルクで開催された国際会議ISC High Performance 2025（以下、ISC2025｜https://isc-hpc.com/）に現地参加してきました。 本記事では、イベントでの展示内容や来場者からの反響、性能最適化に向けたOSS・コンパイラ開発の取り組みなど、FUJITSU-MONAKAの全体像…

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めに2025/06/10～06/13にドイツのハンブルクで開催された国際会議ISC High Performance 2025へ現地参加してきました。

はじめに こんにちは。人工知能研究所の陽奥、豊田、ジャパン・グローバルゲートウェイの松永です。富士通では、AIアバターが質問に対して、例えば経営者やベテラン技術者の知識をデータ化したナレッジに基づいて回答を行うことや、プレゼンテーション資料を理解して発表原稿を作成し、発表することができる「Fujitsu ナレッジAIアバター」技術を開発しました（下図：Fujitsu ナレッジAIアバターのWeb UI例）。今回は技術の特徴と仕組みについて紹介します。

はじめに こんにちは。富士通研究所 データ＆セキュリティ研究所の石原俊です。DATA 2025（正式名称：International Conference on Data Science, Technology, and Applications）に参加し発表をしてきました。今回はDATA 2025における所属研究チームの発表を中心に報告をお届けします。

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、この分野で最も活発に研究が進められており、材料の開発や設計においてブレイクスルーとなる可能性を秘めています。

こんにちは。Fujitsu Research of India の Supriya と、人工知能研究所の大浦です。 富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。 本記事では、このフレームワークを構成する「Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for LA (Log Analysis)」についてご紹介いたします。（*1）…

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、従来人手で行われてきた半導体デバイスの性能向上案の妥当性の検証に因果発見AIを適用することで、検証期間を大幅短縮し、かつ、詳細な性能向上の原理を見出すことを目標としました。本事例の関連論文が学術雑誌Applied Electronic Materialsで2025年5月25日に掲載されています[1]。

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いて紹介します。前回の記事では富士通独自開発のニューラルネットワークポテンシャル自動生成ツールを用いた事例紹介をしました。ご興味がある方は以下からご一読ください。 blog.fltech.dev

こんにちは、富士通研究所の空間ロボティクス研究センター)長村、人工知能研究所)渡邉です。 今回は、ICASSP 2025に採択された2つの研究成果をご紹介します。

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。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す。 今回のMaterials Informatics特集では、私たちの開発している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力場(Neural Network Potential, NNP)を作成するツールGeNNIP4MD[1]を用いて東京大学様およびJSR株式会社様が実施されたプロピレング…

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、前回のMaterials Informatics特集 #6で詳しく解説していますので、ご興味がある方は以下からご一読ください。 今回のMaterials Informatics特集 #7では、GeNNIP4MDを用いて作成した高分子電解質膜（ナフィオン）向けニューラルネットワークポテンシャルに関するプレプリント [2] の内容につ…

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 Interatomic Potential for Molecular Dynamics) が、材料系の国際論文誌Journal of Chemical Theory and Computation (JCTC) に掲載されました。そこで今回のMaterials Informatics特集 #6では、…

はじめに こんにちは、データ＆セキュリティ研究所の山口と伊豆です。 2024年12月に中国の研究者たちが量子アニーリング計算機を使ってある条件を満たす2048ビット合成数の素因数分解に成功したという論文を発表しました。インターネット等で使用されているRSA暗号やRSA署名という暗号方式は合成数をパラメータ(公開鍵)として使用しており、この合成数の素因数分解が難しいことが安全性の根拠となっています。このため2048ビット合成数が簡単に素因数分解できてしまうとRSA暗号やRSA署名が解読されてしまい、インターネットの安全性が大きく揺らいでしまいます。本記事では本論文の提案内容を解析し、2048ビッ…

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。 今回のMaterials Informatics特集 #4では、安定したMD(Molecular Dynamics: 分子動力学)シミュレーションが可能なMLIP((Machine Learning Interatomic Potential: 機械学習力場)について、最新の論文の知見をもとに紹介したい…

はじめに こんにちは、量子研究所で超伝導量子コンピュータのハードウェアに関する研究開発を担当している山口です。 2025年3月28日に開催したイベントFujitsu Quantum day 2025 Japan (https://www.fujitsu.com/global/about/research/technology/quantum/event-202503/)にて、量子コンピューティング技術のポスター発表を行いました。今回、そこでの発表内容についてご紹介します。

こんにちは。富士通の菊月、松尾と、株式会社Things（以下、「Things」）の森田です。 Thingsと富士通研究所は富士通が進めるオープンイノベーション活動「FUJITSU ACCELERATORプログラム」を通じて、製造業の不具合分析に業界初となる革新的なアプローチに取り組んでいます。

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、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GeNNIP4MD (Generator of Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics) を用いた研究成果が、第72回応用物理学会春季学術講演会に採択され、2025年3月に東京理科大学野田キャンパスにてポスター発表を行いました。今回のMaterials Informatics特集 #…

こんにちは、量子研究所で量子アルゴリズムの研究をしております松本徳文です。先日2025年3月28日にUvance Kawasaki Towerにて富士通主催のグローバル量子コンピューティングイベント 「Fujitsu Quantum Day」が開催されました。その中で私たちの研究チームの最近の成果をポスター発表しました。前稿「量子コンピュータを活用した材料物性シミュレーション技術の開発#1：量子コンパイル技術」 [1]に引き続きまして、本稿ではポスター発表内容の２点目である有限温度シミュレーション技術（Markov-Chain Monte Carlo with Sampled Pairs of…

こんにちは、量子研究所の近藤です。このたび富士通は、理化学研究所和光キャンパス内に設置している理研RQC-富士通連携センターにて、世界最大級 （注1）となる256量子ビット超伝導量子コンピュータを稼働させました[1]。2023年10月に稼働させた64量子ビット超伝導量子コンピュータに続く成果になります。64量子ビットシステムの公開から、冷凍機サイズをほぼそのままで、量子ビット数を4倍の規模に拡大したのですが、本記事では、256量子ビットシステムへ規模が拡大できた技術のポイントについて紹介します。