1602ソフトウェア工学

グラフ構造データを学習する独自の説明可能なディープラーニング技術「Deep Tensor（ディープ テンソル）」を活用し、化学構造式のみで化合物の特性を予測するほか、標準の学習モデルに加え、製薬会社が希望する化合物データを学習したモデルを構築するサービス「FUJITSU Digital Laboratory Platform SCIQUICK-DT（サイクイックディーティー）」を提供開始する。

Google社が開発したオープンソースの変異検出ツール「DeepVariant」の最新バージョン（v1.2）において、全ゲノムシーケンス解析データの変異検出精度を向上させる手法を提案した。

ゲームやコンテンツを制作するクリエーター向けに、AIが声の表現を自動で分析し、音声合成に抑揚とテンポの演出を与える機能を搭載した音声合成ツール「Voice Track Maker（ボイストラックメーカー）」を発売。

スパイキングニューラルネットワークにおいて、高い認識性能を示す教師ありアルゴリズムを開発した。スパイクのタイミングや順序を用いて情報処理する時間符号を用いており、少ないスパイク数で情報処理を行うことが出来るため低消費電力動作につながる。

スーパーコンピュータ「富岳」上で、産業界で広く利用されている流体解析などのシミュレーション向け商用アプリケーションを用いて、大規模かつ高精細な解析が高速に行えることをアプリケーションベンダー各社と協働で実証した。

画像から人の動作と物体の関係性を検出するAI(人工知能)技術において新規なアルゴリズムを開発し、世界最高の検出精度を達成した。

ピアノ演奏音声データから楽譜を自動で生成する技術を開発して、実用に近いレベルの楽譜生成に世界で初めて成功した。