2016年度_富士通の概況

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あゆみいしなみ
5 years ago
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プロジェクトロンドンマドリード蘇州北京川崎上海厚木サニーベールリチャードソン世界中の人々が驚き感動する研究開発成果を継続的に生み出し発信研究開発成果をグローバルな規模で

1 富士通研究所の概要研究所のミッションは最先端技術の研究開発技術の社会実装や新たなビジネスモデルの創出によりイノベーションを起こし富士通グループの成長に貢献することですグローバルに約 1400 名が研究開発に取り組んでいます代表取締役社長 : 佐々木繁従業員 : 日本約 1200 人海外約 230 人共同研究 : 日本 84 プロジェクト海外 11 ヶ国 58 プロジェクトロンドンマドリード蘇州北京川崎上海厚木サニーベールリチャードソン世界中の人々が驚き感動する研究開発成果を継続的に生み出し発信研究開発成果をグローバルな規模で PoC や PoB に早期に展開新たな世界に通用するビジネスモデルを創出しビジネスイノベーションを起こす PoC:Proof of concept PoB:Proof of Business の略

サービスをダイナミックに統合し共創ビジネスを展開 AI (Artificial Intelligence): あらゆる製品機能やサービスをインテリジェント化 Web Scale ICT Infrastructure:

2 富士通研究所のビジョン研究所では将来のデジタルビジネスプラットフォームとしてハイパーコネクテッドクラウドをビジョン戦略に掲げていますこのビジョンの実現に向けた研究開発を推進しヒューマンセントリックイノベーションを牽引しますハイパーコネクテッドクラウド 2020 年のテクノロジーコンセプト新たな価値サービスやビジネスを創出する共創の場 Service-Oriented Connection サービスをダイナミックに統合し共創ビジネスを展開 AI (Artificial Intelligence): あらゆる製品機能やサービスをインテリジェント化 Web Scale ICT Infrastructure: 必要な技術を常に取込み進化し続ける ICT インフラ Security: サイバー IoT 個人認証プロダクトまで守る統合したセキュリティ / Core/Front Network Fusion: 仮想化により物理からサービスまでつなぐネットワーク

時系列データ Deep Learning で IoT をフル活用高精度に時系列データを分析する新たな Deep Learning 技術変動の激しい複雑な時系列データから幾何的な特徴を抽出して高精度に分類する Deep Learning 技術 1 を開発し既存技術に比べ約 25% の大幅な精度向上を実現しましたこれによって従来は困難だった医療健康やものづくり等の IoT 領域での

Deep Learning 活用を実現します Deep Learning 技術の適用拡大これまで画像や音声の領域に限られていた Deep Learning の有効適用を拡大時系列データユビキタスウェアジャイロセンサー加速度センサーなど生体データ脳波心拍データなど音 / 振動データ金融データ株価経済指標など富士通 Deep Learning フレームワークカオス理論

3 時系列データ Deep Learning で IoT をフル活用高精度に時系列データを分析する新たな Deep Learning 技術変動の激しい複雑な時系列データから幾何的な特徴を抽出して高精度に分類する Deep Learning 技術 1 を開発し既存技術に比べ約 25% の大幅な精度向上を実現しましたこれによって従来は困難だった医療健康やものづくり等の IoT 領域での Deep Learning 活用を実現します時系列 Deep Learning 技術変動の激しい時系列データ高精度分類既存技術では分類が困難だった IoT/ センサーなどが生成する変動の激しい時系列データから対象の状態や種類を高精度かつ自動的に判断が可能既存技術に比べ約 25% の大幅な精度向上 IoT サービスの安定した運用が可能医療健康やものづくり等の IoT 領域での Deep Learning 活用を実現します Deep Learning 技術の適用拡大これまで画像や音声の領域に限られていた Deep Learning の有効適用を拡大時系列データユビキタスウェアジャイロセンサー加速度センサーなど生体データ脳波心拍データなど音 / 振動データ金融データ株価経済指標など富士通 Deep Learning フレームワークカオス理論時系列データ時系列データ Deep Learning トポロジカルデータ解析 2 Deep Learning 分析畳み込みニューラルネットワーク 3 時系列データを分類 Class A Class B Class C 利用シーン行動分類 / 認識疾病診断 / 予測介護補助故障診断 / 予測経済解析 / 予測 1 多層構造のニューラルネットワークモデルを用いた機械学習技術 2 データをある空間内に配置された点の集合とみなしその集合の幾何的な情報を抽出するデータ分析手法 3 人間の視覚野を参考にした画像認識などに用いられるニューラルネットワークの一種

4 中国語手書き文字認識人間の脳の働きを模した人工知能技術による高精度認識人間の脳を模した文字の特徴を捉える階層的モデルにおいて神経細胞間の結線数を拡大したモデルを構築しました学習用文字データを多種多様に自動生成する技術も開発しましたこれらにより手書き文字 ( 中国語 ) で人間の認識率相当である 96.1% を上回る 96.7% を達成しました階層的モデルの規模の拡大文字認識の過程で利用する階層モデルの神経細胞間をつなぐ結線に対しきめ細かく変形を学習できるように結線数を 50 倍以上に拡大従来技術 ( 認識率 94.8%) の約 280 万から約 1 億 5 千万まで増やすことで認識精度を高めます交互学習により畳込み層の学習効果を向上大規模なネットワークの訓練の複雑さを減らす伝統的な学習方法と比べるとエラー率は 10 % 以上減少学習データの自動生成三次元ランダム変形に基づく多種多様な文字サンプル生成手書き文字認識拡大された階層的ニューラルネットモデル文字パターンのある領域に対応した神経細胞 (i 番目の階層 ) 結線従来文字パターンのある領域に対応した神経細胞 (i+1 番目の階層 ) 特徴単純な特徴モデルの規模を拡大文字パターンのある領域に対応した神経細胞 (i 番目の階層 )... 利用シーン文字パターンのある領域に対応した神経細胞 (i+1 番目の階層 ) 結線増加特徴新技術複雑な特徴人学習用の文字データサンプル自動生成入力文字パターン画像 Y 濃淡値生成文字パターン画像間の識別能を超える間 Fujitsu 書き中国語 96.13% 96.70% 書き数字 99.80% 99.82% X 日本語中国語韓国語の書き帳票の処理効率化など

所望の画像を瞬時に検索するメディア処理向けドメイン指向サーバを開発しました画像を効率的に発見

メディア処理のアプリケーション領域に適したハードウェア構成ソフトウェア /IP で性能を飛躍的に向上

FPGA を高効率に活用し高速化 / 省電力画像検索の高負荷な処理を FPGA へ最適にマッピング

従来の複数の汎用サーバによる検索の高速化に比べ消費電力 1/30 装置体積 1/50

大量画像の中から指定した画像に部分的にでも一致する画像を瞬時に網羅的に検索します検索キー画像検索

IP 大量画像結果メディア処理向けドメイン指向サーバ従来サーバとの性能比較検索性能 : 50

5 大量画像から所望の画像を瞬時に検索メディア処理向けドメイン指向サーバ企業などの現場で蓄積されているプレゼンテーション資料や写真などの静止画の中から所望の画像を瞬時に検索するメディア処理向けドメイン指向サーバを開発しました画像を効率的に発見再利用でき文書作成の効率化が図れますメディア処理向けドメイン指向サーバメディア処理のアプリケーション領域に適したハードウェア構成ソフトウェア /IP で性能を飛躍的に向上部分的にでも一致する画像を検索部分的な一致や拡大 / 縮小した画像を検索画像全体を網羅的に検索 FPGA を高効率に活用し高速化 / 省電力画像検索の高負荷な処理を FPGA へ最適にマッピング従来サーバの 50 倍以上の高速実行サーバ 1 台で 1 万枚の画像を 1 秒で検索従来の複数の汎用サーバによる検索の高速化に比べ消費電力 1/30 装置体積 1/50 で同等性能を実現大量画像から所望の画像を瞬時に発見する高速画像検索サーバ大量画像の中から指定した画像に部分的にでも一致する画像を瞬時に網羅的に検索します検索キー画像検索 FPGA: Field-Programmable Gate Array CPU FPGA 部分画像検索 IP 大量画像結果メディア処理向けドメイン指向サーバ従来サーバとの性能比較検索性能 : 50 倍以上消費電力 : 1/30 以下 ( ) 装置体積 : 1/50 以下 ( ) ( ) 同等検索性能時検索性能 50 倍以上 200 枚 / 秒従来サーバ 12,000 枚 / 秒検索結果部分的な一致拡大 / 縮小画像開発サーバ

快適で安定したサービスを支える世界最高速の 200Gbps で通信をモニタしながら品質解析する技術データセンタなどに設置して通信パケットを解析することで

利用者に快適で安定したサービスを提供できます快適で安定したサービスを支える品質解析技術遅いつながらないといったサービス品質障害の場所原因を素早く把握

台の汎用ハードウェアだけで従来の 10 倍の性能である 200Gpbs で通信パケットをモニタ利用シーン店舗やインターネット経由でサービス利用する際の

不正アクセス追跡などが可能となりセキュリティが向上下り 100Gbps 店舗ネット経由でのサービス利用者通信経路ロス上り下り合計 200Gbps 通信を複製上り

6 快適で安定したサービスを支える世界最高速の 200Gbps で通信をモニタしながら品質解析する技術データセンタなどに設置して通信パケットを解析することでサービスをまとめて品質解析可能とするソフトウェアを開発しましたトラブルの早期解決迅速なサービス提供セキュリティ強化が可能になり利用者に快適で安定したサービスを提供できます快適で安定したサービスを支える品質解析技術遅いつながらないといったサービス品質障害の場所原因を素早く把握通信パケットの挙動を 1 パケットも逃さずリアルタイムに解析障害原因がパケットロス等のネットワークの問題か応答遅延等のアプリの問題かを切り分け 1 台の汎用ハードウェアだけで従来の 10 倍の性能である 200Gpbs で通信パケットをモニタ利用シーン店舗やインターネット経由でサービス利用する際のサービス品質障害の場所原因を把握新規サービス提供時にサーバやクライアントに手を加えずにサービス品質検証が可能全ての通信の履歴を記録するので不正アクセス追跡などが可能となりセキュリティが向上下り 100Gbps 店舗ネット経由でのサービス利用者通信経路ロス上り下り合計 200Gbps 通信を複製上り 100Gbps 遅延トラブルの早期解決 *1 検出汎用ハード検出迅速なサービス提供サービス品質解析ソフトウェアアプリケーション品質解析ネットワーク品質解析パケット収集セキュリティ強化データセンタサービスアプリ *1:10Gbps イーサネット 20 本または 100Gbps イーサネット 2 本

テスト工数の肥大化を抑制し開発の効率を向上させるテスト自動生成技術を開発しました

分岐を網羅するテストコードを生成 Java C/C++ COBOL JavaScript 向けに技術開発

従来技術では各テストケースをそのまま残すか新規作成するためテストコードが肥大化しがち

テスト自動生成技術においてボトルネックとなる生成テストの確認保守の工数を大幅に削減短期間

アジャイル開発の効率を向上させるテスト自動生成技術実装設計ソースコードバージョン1 テスト

7 アジャイル開発におけるテスト工数の肥大化を抑えるテスト自動生成技術短い期間に小規模な機能実装とソフトウェア提供を繰り返しながら開発を行うアジャイル開発においてテスト工数の肥大化を抑制し開発の効率を向上させるテスト自動生成技術を開発しました網羅的なテストコードを生成する技術テスト対象ソースコードを解析し実行しうる命令分岐を網羅するテストコードを生成 Java C/C++ COBOL JavaScript 向けに技術開発増分を抑えるテストコード再生成技術従来技術では各テストケースをそのまま残すか新規作成するためテストコードが肥大化しがち本技術ではテストコードを入力変数単位に再利用し改版部分に対するテストを局所化テスト自動生成技術においてボトルネックとなる生成テストの確認保守の工数を大幅に削減短期間高頻度で繰返しテストコード生成するアジャイル開発において効果的アジャイル開発の効率を向上させるテスト自動生成技術実装設計ソースコードバージョン1 テストテストコード生成要件定義実行し得る命令分岐を網羅するテストを生成テストコードバージョン1 アジャイル開発プロセス改版従来のテスト再生成再利用本技術テスト再生成リリース実装設計ソースコードバージョン2 テストテストコード再生成要件定義改版部分のテストで肥大化テストコードバージョン 2 改版部分のテストを局所化リリーステストの確認保守工数小テストの確認保守工数大

自分の生体情報を安全に暗号鍵にする技術を開発生体認証で登録データの中にクレジットカード番号やマイナンバーなどの秘密情報を混ぜて格納し本人確認した場合にのみ秘密情報を取り出せる技術を試行開発しました暗号鍵に利用する生体情報も乱数で変換して保護されるためオープンなネットワークを経由したクラウドサービスでの利用拡大が期待できます開発技術生体情報から抽出した特徴コードを用いて秘密情報の暗号化

8 自分の生体情報を安全に暗号鍵にする技術を開発生体認証で登録データの中にクレジットカード番号やマイナンバーなどの秘密情報を混ぜて格納し本人確認した場合にのみ秘密情報を取り出せる技術を試行開発しました暗号鍵に利用する生体情報も乱数で変換して保護されるためオープンなネットワークを経由したクラウドサービスでの利用拡大が期待できます開発技術生体情報から抽出した特徴コードを用いて秘密情報の暗号化復号を実現特徴コードは毎回異なる乱数で変換して保護効果従来の暗号化技術で必要とされていた暗号鍵の管理が不要暗号鍵に利用する生体情報も保護されるためオープンなネットワークでも安心して利用可能生体情報を用いた暗号化技術手のひら静脈情報より特徴コードを用いて秘密情報の暗号化復号を実現暗号化フェーズ復号フェーズ特徴コード秘密情報特徴コード乱数 1 乱数 2 利用シーン暗号化データ復号用コード特徴データの漏洩リスクなし復号処理秘密情報想定される利用シーン個人の秘密情報をクラウド上で安全に管理マイナンバーなどの秘密情報の利用と本人確認処理をシームレスに連携 1 各種サービスにマイナンバーを暗号化したまま預ける A 銀行 B 役所マイナンバー 2 本人確認とマイナンバーの利用をシームレスに連携

9 複数組織のデータを異なる鍵で暗号化したまま照合可能な暗号技術組織間での安全なデータ連携により新たな価値を共創機密情報やプライバシー情報などを異なる暗号化鍵で暗号化したまま文字列の一致不一致の照合が可能な暗号技術を開発しました複数組織の機微情報をクラウド環境上で安全に照合できますクラウドを介して異なる暗号鍵で暗号化した文字列を照合する技術暗号化された情報同士の一致の程度を計算する関係暗号理論に基づく暗号技術を利用暗号化データから元データの復元は困難照合結果も暗号化され専用の照合鍵を持っている人だけが参照可能 0.02 秒で 1 件の文字列同士の一致照合可能照合を許可する相手を選択するアクセス制御技術情報の提供者検索者の組み合わせ毎に異なる照合鍵 ( 照合結果を確認する鍵 ) を生成クラウド上での照会可否を柔軟に制御可能組織を超えた安全なデータ連携を実現医療だけでなく金融教育行政マーケティング特許調査などにも適用可能秘匿照合技術によるクラウドを用いた複数組織間データ連携情報提供者 A 情報提供者 B ABC 暗号化登録文字列 DEF 病院医療研究機関 ABC DEF 秘匿照合用クラウドサーバ照合 ABC 一致又は不一致照合結果復号利用シーン複数組織間の安全なデータ連携秘匿照合情報提供者情報検索者ごとに異なる暗号鍵で文字列を暗号化暗号化検索文字列 ABC 照合鍵情報検索者 X 照合結果情報提供者 A のに一致する情報があります製薬企業健康保険組合生命保険会社

安全 Web アクセスを提供するネットワークサービス業務端末から安全な Web アクセスを提供するスマート Web プロキシ技術社内の業務端末からインターネット上の Web に安全にアクセスするためのスマート Web プロキシ技術を開発しましたマイナンバーを扱う業務など高い安全性を要求される業務端末 ( お客様 ) に安全なインターネット Web アクセスを提供します注 RVEC(

10 安全 Web アクセスを提供するネットワークサービス業務端末から安全な Web アクセスを提供するスマート Web プロキシ技術社内の業務端末からインターネット上の Web に安全にアクセスするためのスマート Web プロキシ技術を開発しましたマイナンバーを扱う業務など高い安全性を要求される業務端末 ( お客様 ) に安全なインターネット Web アクセスを提供します注 RVEC( レベック ):Remote Virtual Environment Computing 株式会社富士通研究所が開発した画面転送の操作応答性能を向上させる高速表示技術安全 Web アクセスを提供するスマート Web プロキシ技術業務端末に安全な Web アクセスを提供スマート Web プロキシで Web(HTML) を画像 ( 画面 ) に変換業務端末には画像として転送することで安全な Web アクセスを提供スマート Web プロキシから業務端末へは富士通研究所で開発した高速画面転送技術 (RVEC ( レベック ) 注 ) をエンハンスしたスマート Web プロキシ技術で快適な操作性を実現業務端末のブラウザのアクセス先に応じて社内業務 (Web アクセス ) とインターネット Web アクセス ( 画面転送 ) を自動切り替え利用シーン社内業務社内業務 HTML Web アクセス画像復元画像転送業務端末自動切替インターネット利用シーン悪意のある Web サイトマルウェア等をフロック画像 HTML ブラウザ画像圧縮転送コンテナ悪意のある Webサイトインターネットスマート Web プロキシスマート Web プロキシ技術社内業務企業官公庁病院などで高い安全性が要求される業務端末からの安全な Web アクセス現場から社内庁内病院内などの業務への安全な Web アクセススマート Web プロキシ高い安全性を要する業務端末から安全なインターネット Web アクセススマート Web プロキシ現場から社内庁内病院内などの業務への安全な Web アクセス

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション Fujitsu Technology and Service Vision 2014 目次 1 あらゆるものがつながって情報がやりとりされ人々が今までの垣根を越えて協働していく世界これからの新たな世界ハイパーコネクテッドワールド 2 3 イノベーションへの新たなアプローチヒューマンセントリックイノベーション人情報インフラの 3 つの経営資源を融合させることによって新たなイノベーションを生み出すこと