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半導体回路研究がフィジカルAI時代に結実。現場を知能化する日立のエッジAI半導体
生成AIの広がりとともに、AI処理を担う半導体への注目が高まっている。その代表格が汎用AIチップのGPU（画像や映像の処理を専門に行う高速計算用半導体チップ）であることは確かだが、日立製作所 研究開発グループがめざしたのは、データセンターで使うような汎用AIチップではない。製造設備や検査装置、産業ロボットなどの現場の機器に直接搭載し、センサーから得られる信号をその場で処理し、AI推論を実行するための半導体、すなわち「エッジAI半導体」である。 実はこの最先端の半導体開発の原点は、長年磨き上げてきたアナログ・デジタル変換回路の技術にある。そこには半導体回路技術の研究が次第に縮小していく時代...
hitachi-rd @ 研究開発
 
AIエージェントを安全に業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、宇宙からインフラ・災害を3次元監視する『構造化電波技術』の衛星搭載に向けた原理検証に成功
hitachi-rd @ 研究開発
 
診断業務を効率化する設備保全向けフィジカルAI技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
フィジカルAIの時代を迎え、変化する人とAIと制御技術の役割
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、学術実証から産業応用への展開を加速するシリコン量子コンピュータ基盤技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
バイオものづくりプロセスの開発に向け、有効な測定対象を数理的に選ぶ技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 

AI＆データサイエンス

半導体回路研究がフィジカルAI時代に結実。現場を知能化する日立のエッジAI半導体
生成AIの広がりとともに、AI処理を担う半導体への注目が高まっている。その代表格が汎用AIチップのGPU（画像や映像の処理を専門に行う高速計算用半導体チップ）であることは確かだが、日立製作所 研究開発グループがめざしたのは、データセンターで使うような汎用AIチップではない。製造設備や検査装置、産業ロボットなどの現場の機器に直接搭載し、センサーから得られる信号をその場で処理し、AI推論を実行するための半導体、すなわち「エッジAI半導体」である。 実はこの最先端の半導体開発の原点は、長年磨き上げてきたアナログ・デジタル変換回路の技術にある。そこには半導体回路技術の研究が次第に縮小していく時代...
hitachi-rd @ 研究開発
 
AIエージェントを安全に業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
診断業務を効率化する設備保全向けフィジカルAI技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
フィジカルAIの時代を迎え、変化する人とAIと制御技術の役割
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、学術実証から産業応用への展開を加速するシリコン量子コンピュータ基盤技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
バイオものづくりプロセスの開発に向け、有効な測定対象を数理的に選ぶ技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
膨大な画像データを扱うAIの処理を高速化する「領域選択エンコード技術」を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 

デジタルサービスプラットフォーム

AIエージェントを安全に業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発
AIに任せる業務内容の条件策定から評価・改善までを支援し、重要業務へのAI適用を促進 日立は、社会インフラや産業分野など、停止や誤判断の影響が大きい業務にAIエージェント*1を適用する際に「どの業務を、どの条件で、どこまで任せられるか」の判断を支援する「AI品質維持サイクル」技術を開発しました。 近年、AIエージェントの活用は、情報検索や提案にとどまらず、業務の実行を担う段階へと広がっています。一方、重要業務への適用にあたっては、AIモデルの精度だけでは十分ではなく、実行内容の妥当性評価、業務手順の遵守、異常時の対応、人とAIの役割分担まで含めて設計・評価することが必要となります。今回、...
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、宇宙からインフラ・災害を3次元監視する『構造化電波技術』の衛星搭載に向けた原理検証に成功
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、学術実証から産業応用への展開を加速するシリコン量子コンピュータ基盤技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
膨大な画像データを扱うAIの処理を高速化する「領域選択エンコード技術」を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
生成AIと数理最適化技術で、生産ラインの構成を自動立案する技術を開発
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フィジカルAIの現在と未来を展望する 「Hitachi Physical AI Day」
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、学術実証から産業応用への展開の加速に向け、インテル株式会社および産業技術総合研究所との協力によりシリコン量子コンピュータの研究開発を開始
hitachi-rd @ 研究開発
 

先端ソフトウェア＆システム

AIエージェントを安全に業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発
AIに任せる業務内容の条件策定から評価・改善までを支援し、重要業務へのAI適用を促進 日立は、社会インフラや産業分野など、停止や誤判断の影響が大きい業務にAIエージェント*1を適用する際に「どの業務を、どの条件で、どこまで任せられるか」の判断を支援する「AI品質維持サイクル」技術を開発しました。 近年、AIエージェントの活用は、情報検索や提案にとどまらず、業務の実行を担う段階へと広がっています。一方、重要業務への適用にあたっては、AIモデルの精度だけでは十分ではなく、実行内容の妥当性評価、業務手順の遵守、異常時の対応、人とAIの役割分担まで含めて設計・評価することが必要となります。今回、...
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日立、宇宙からインフラ・災害を3次元監視する『構造化電波技術』の衛星搭載に向けた原理検証に成功
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日立、学術実証から産業応用への展開を加速するシリコン量子コンピュータ基盤技術を開発
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膨大な画像データを扱うAIの処理を高速化する「領域選択エンコード技術」を開発
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LLMのマイクロドメイン特化型学習は実業務に有効であるのか？ ― 多段階評価が明らかにするその有効性と課題（英語）
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日立、学術実証から産業応用への展開の加速に向け、インテル株式会社および産業技術総合研究所との協力によりシリコン量子コンピュータの研究開発を開始
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日立、事業影響を踏まえてシステム脆弱性対応の優先度を自動判断する手法を開発
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制御＆メカトロニクス

フィジカルAIの時代を迎え、変化する人とAIと制御技術の役割
人手不足やノウハウの継承など、さまざまな課題を抱える産業現場において、機械やデジタル技術の活用は避けて通れません。日立製作所 研究開発グループでは、こうした社会インフラを支える装置やシステムの「制御技術」の研究開発に取り組んでいます。急速に進化していくAIをどのように制御しながら活用していくのか、そして人はデジタル技術とどのように役割を分担し、これからの産業現場をつくっていくのでしょうか。人や産業が成長できるために、今後の制御技術はどうあるべきか、慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科の井上正樹准教授と、研究開発グループ 主任研究員の石原新士、河野洋平が議論を交わしました。 制御しすぎな...
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鉄道の省電力化と定時運行を両立させる運転支援システム「DAS」の効果
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高電圧水素製造システムを実現する絶縁配管技術への挑戦
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自動運転の社会実装に向けた産官学連携とインフラの構築
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茨城県日立市に次世代型社会インフラ研究拠点「調和の丘」を新設し、ハーモナイズドソサエティの実現に向けた研究開発を強化
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日立、自動運転車両の運行管制システムを開発、実フィールドでの実証にて有用性を確認
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再エネの余剰電力を価値に変える――日立の高電圧水素製造システムが描く新しいエネルギーインフラ
hitachi-rd @ 研究開発
 

Insights from AI/Analytics

AI倫理は研究開発をどう変えたのか ――AIを駆使した信頼性を実装する研究者たち
日立の研究開発グループがAIを活用する側面は多岐にわたる。ただし、そこに共通して流れているのは、「最終的な責任は人が引き受ける」という姿勢である。AI倫理が技術革新を止めるための制約にならないように、人とAIの関わりの中から社会に受け入れられる知恵を蓄えている。研究開発グループAI倫理委員会をはじめとした日立の研究開発現場でのAI倫理原則への具体的な取り組みを通じて、AIと信頼の関係をひもといていく。 研究開発グループのAI倫理全体の取り組みについてはこちら＜AIはどこまで信頼できるのか――日立の研究開発現場に見るAI倫理と社会実装＞をご覧ください AIの判断はどこまで信頼できるのか ―...
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AIはどこまで信頼できるのか ――日立の研究開発現場に見るAI倫理と社会実装
hitachi-rd @ 研究開発
 
AIと電力網が出会う時: データセンタ需要逼迫への挑戦
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生成 AI はシステム開発をどう変革していくのか？
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人のための技術: 労働力不足に対応する「人間中心設計」
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日立製作所・研究開発グループにおける実践的な「AI倫理原則」への取り組み
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OT × ITで、スマートファクトリーを実現
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