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研究トピックス

日立の研究開発関係のトピックス一覧です。
新たな技術の開発や受賞に関するトピックスを掲載しています。

コンパクトかつ大容量で、安全性の高いラミネート型リチウムイオン二次電池を開発

難揮発電解質を用いた電池容量130Whかつエネルギー密度600Wh/Lの電池で不燃を実証日立は、揮発しにくい電解質材料を採用したラミネート型のリチウムイオン二次電池*1（以下、LIB）を開発し、安全性を担保しつつLIBに貯蓄できるエネルギー密度600Wh/Lを実現しました。このことにより、電池容量は130Whでサイズも当社従来比2/5となることを実現しました。今回開発したラミネート型のLIBに対し、圧壊試験*2や過充電試験*3など、IEC62660に準拠した安全規格試験を行い、発火に至らないことを実証しました。本技術により、LIBを搭載する自動車の車内空間を有効活用したり、再生可能エネ...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス材料科学＆生産モビリティ電力＆エネルギー産業リチウムイオン電池

大規模で複雑なソフトウェアの構造をVR空間で可視化する技術を開発

ソースコードの直感的な理解を促進し、ソフトウェアの問題個所の発見を支援日立は、ソフトウェア開発を効率化する技術として、大規模で複雑なソフトウェアの構造をバーチャルリアリティ(以下VR)空間で可視化する技術を開発しました。VR空間内にソフトウェア構造を建築物にたとえて表現することで、ソースコードの直感的な理解を助けるとともに、ソフトウェアの問題個所の発見を容易にしました(図1)。今後、日立は本技術を活用して効率的にソフトウェアを開発する環境を提供していきます。背景および取り組んだ課題近年のコンピュータの進化や普及に伴いソフトウェアで機能を実現する製品が増えており、開発するソフトウェア...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス先端ソフトウェア＆システム VR/AR ソフトウェア構造

生物に学び、革新的な社会システムへの着想を生み出す「生き物ひらめきカード」を開発

40種類の生物の現象や特徴、仕組みを組み合わせて、発散的思考を促し、アイデア着想を支援日立は、社会課題を解決する革新的な社会システムの開発をめざし、さまざまな生物の現象や特徴、仕組みに学び、飛躍的な着想の支援が可能な「生き物ひらめきカード」を開発しました(図1)。本カードにより、進化の過程で生み出されてきた幅広い分野の生物の現象や特徴、仕組み40種類を組み合わせて、既存の社会システムに捉われないアイデア着想の支援が可能となります(図2)。今後、日立は、本カードを用いて社会システムの構築を支援し、複雑化する社会課題の解決に貢献していきます。背景および取り組んだ課題現代社会は急速な変化...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックスデザイン＆ユーザー／顧客エクスペリエンス都市・ビル公共産業生き物ひらめきカード

線材長さ8kmの二ホウ化マグネシウム超電導線材を開発

超電導磁石の冷却電力半減を達成日立は希少資源である液体ヘリウムを使用せずに冷凍機による冷却のみで使用可能な線材長さ8kmの二ホウ化マグネシウム（以下、MgB2）超電導線材を開発しました。開発した線材を用いて、マイクロ波発生装置（以下、クライストロン）用の超電導磁石を製作し検証した結果、温度20K（マイナス253℃）で磁束密度0.8テスラを達成しました。本技術により小さな電流でも強力な磁場を発生できるため、超電導磁石内部への熱侵入量が削減され、従来の超電導磁石と比べ冷却電力の半減化を実現できます。今後日立は、より強力な超電導磁石を本線材を用いて実現することでMRI*1などの現行超電導機器...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス材料科学＆生産エレクトロニクスヘルスケア電力＆エネルギーモビリティ

複雑な形状の部品を高精度・高品質に製造可能な金属3Dプリンター向け積層造形プロセス技術を開発

寸法精度の2倍向上と不純物量の30%低減を実証日立は、複雑な形状の部品を高精度・高品質に製造することができる金属3Dプリンター向け積層造形プロセス技術を開発しました。本技術は3Dプリンターの機種や使用する材料の種類に応じて最適な造形設計を行う設計システムにより、手動設計と比較して製造部品の寸法精度を2倍以上向上することが可能です。また、新たに真空・予熱機構を設置した金属3Dプリンターにより、従来装置と比較して、不純物の含有量を30%低減できることを実証しました。今後、日立は、さまざまなパートナーと連携して開発技術の実用検証などを推進し、金属積層造形による革新的なモノづくりの実現に貢献...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス材料科学＆生産先端ソフトウェア＆システム産業金属3Dプリンター

少ないデータでも高精度に学習することができる画像認識AI向けの要素分解深層学習技術を開発

物体識別のベンチマーク画像を用いた検証で最大7.54%の認識精度向上を実証日立は、認識対象物の要素を分解することで、少ないデータでも高精度に学習することができる画像認識AI向けの深層学習技術を開発しました。従来では、認識対象物の特徴に加えて学習データに含まれる背景の特徴などを含めて学習していたため、背景画像が学習時と異なる場合の認識精度が低下していました。本技術では、認識対象物には直接関係しない背景などの特徴と、認識対象物の不変的な特徴を捉えることができる形状や色などの特徴の要素に分解して学習し、かつ認識対象物の不変的な特徴を選別して認識することで精度を高めます。物体識別のベンチマーク...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンス公共都市・ビル深層学習画像認識・処理

お客さまの課題に応じた高速な組合せ最適化ソリューションの提供をめざし、CMOSアニーリング向けの最適化アルゴリズムを拡充

GPUを用いて全結合モデル向けのアルゴリズムを実装し、従来比250倍の高速化を実証日立は、大規模なスケジューリング最適化やポートフォリオ最適化問題に対して、高速に実用解を探索する全結合モデル向けの最適化アルゴリズムを開発しました。本アルゴリズムをGPUで実装して、10万変数の組合せ最適化問題(全結合問題)*4を用いて検証したところ、従来アルゴリズム*5より250倍高速に近似解を求められることを確認しました。お客さまの課題に応じて、本アルゴリズムと日立がこれまで開発してきたCMOSアニーリングマシンを使い分けることで、幅広い実問題に対応できるようになります(表1)。今後、日立は、オープン...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスモビリティ公共都市・ビル CMOSアニーリング

電力プラントや工場などで用いる高速制御システムのセキュリティを強化するソフトウェア処理レスファイアウォール技術を開発

不正な通信データを約2マイクロ秒で判定し、排除できることを実証日立は、送電／配電システムやファクトリオートメーションなどの分野で用いられる高速制御システム向けに、判定アルゴリズムをソフトウェアレスで実現する独自の集積回路とデータ無効化技術を構築し、約2マイクロ秒という高速で不正な通信データを判定、排除可能なファイアウォール技術を開発しました。制御周期10ミリ秒以下で動作するDCS*1やPLC*2のほか、監視端末や制御用サーバなどの制御装置に対して、既存のIT向けファイアウォールでは困難であったセキュリティの強化を、機種や新設／既設を問わず実現できます(図1)。これにより、サイバー攻撃に...

仁地和美 @ 研究開発

研究トピックスエレクトロニクス制御＆メカトロニクス産業セキュリティファイアウォール

インターネット上の情報の信頼性を容易に判断できるサービスの実現をめざして、要約文書の根拠と背景を推定する技術を開発

国立情報学研究所主催の技術コンペティションにおいて、精度93%で第一位*1を獲得日立は、インターネット上に存在する「まとめ記事」などの要約された文書に対して、要約元の文書を検索し、要約の根拠や背景情報を高精度に特定する技術を開発しました。本技術は、国立情報学研究所が主催する政治情報を対象とした情報アクセス技術コンペティション「NTCIR-14 QALab」*2において、精度93%という高い値を達成しました。これにより、対象となる記事が事実に基づいて書かれているかの判断を支援します。今後、日立は、本技術の精度をさらに向上させるとともに、さまざまなパートナーとの協創を通じて、インターネット...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム

複雑な形状の物体をリアルタイムで認識することができる高速照合技術を開発

産業ロボットへの適用を通じて、工場や物流倉庫などにおける人手作業の自動化をめざす日立は、3次元カメラ*1で撮影した画像データとAIで識別した物体形状データを高速に照合する技術を開発し、平面や曲面からなる複雑な形状の物体をリアルタイムに認識することに成功しました。従来は、画像データ中の照合を行う点に対応する物体形状データ内の点を1点ずつ照合していたのに対し、本技術では物体形状データの点同士に位置関係の情報を持たせる構造(グラフ構造)を採用したことで、複数の点を同時に照合することができます。これにより、照合速度を従来の約10倍*2に高速化することが可能となり、0.6秒程度で棚に乱雑に置かれ...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスエレクトロニクス制御＆メカトロニクス産業高速照合産業ロボット

複数の鉄道業務システムを繋いでKPIを算出・評価し、業務改善を支援するソリューション評価シミュレーターを開発

日立オープンラボ横浜に導入し、お客さまとの協創を加速日立は、運行管理や車両管理などの複数の鉄道業務システムの計画連携技術を構築し、複数業務を考慮したKPI*1をお客さまの実データを用いて迅速に算出・評価して、業務改善を支援することが可能なソリューション評価シミュレーターを開発しました。列車内の混雑がより少なく快適に移動でき、かつ車両検査コストも低く抑えられるようなダイヤ改正の立案支援など、お客さまの業務改善や新サービス創生に役立てることができます。本シミュレーターを、2019年4月より、日立オープンラボ横浜*2の交通アナリティクスラボに導入し、お客さまとの協創に活用します。今後、日立は...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックスデジタルサービスプラットフォームモビリティ MaaS

AIを用いた患者の再入院リスクの予測値とその根拠データを提示することができる情報ダッシュボードを開発

退院前カンファレンス向けに、より効果的なケアプランの作成・実行につながる議論を支援日立は、米国Partners Healthcare社と共同で、退院患者の再入院リスク要因となり得る特徴量を抽出して、医師や介護福祉士などの医療・介護関係者間で連携すべき課題を可視化することができる、退院前カンファレンス*1向け再入院リスク情報ダッシュボードを開発しました。本ダッシュボードでは、電子カルテなどの診療データから人工知能(AI)を用いて患者の再入院リスクを予測する従来技術に加え、新たに開発したデータ管理技術により、その根拠となるデータを高速に検索することができます。退院後の患者にとって、より効果...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスヘルスケア産業説明可能なAI

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