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hitachi-rd @ 研究開発

確率的モデル検査を用いたネットワーク資産のサイバーリスク評価（英語）

Cyber risk assessment of networked assets using probabilistic model checking The risk of cyber-attack in a network infrastructure is often determined by scanning the devices in the network to detect existing vulnerabilities. The risk is then mitigated by patching the vulnerable software with the ...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンスセキュリティ

障害予測を活用したリスクに応じたダイナミックな価格設定（英語）

Risk-based dynamic pricing leveraging failure prediction Equipment-as-a-service (EaaS) is gaining popularity in industries as it provides the customers with high flexibility and scalability and allows a service provider to optimize operations so that both the service provider and the customers be...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム故障予測

深層学習モデルの一貫性向上（英語）

Wisdom of the ensemble: Improving consistency of deep learning models Building trustworthy AI systems is of paramount importance with its growing use [1]. One of the tenets to building trustworthy AI is the need for AI models to consistently produce correct outputs for the same input [2]. Based o...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンス深層学習

産総研と共同で、オンプレミスとクラウドを安全に連携したAI開発環境の試験運用を開始

オンプレミスでの使い勝手はそのままにAI開発を加速 日立は、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)と共同で、日立のオンプレミス*1と産総研のクラウド*2であるABCI*3に構築された異なる情報システムを安全に連携したハイブリッドクラウド*4のAI*5開発環境を構築し、12月より試験運用を開始しました。本環境には、新たに開発した、高度な認証機能とセキュリティ機能を持つクラウドオブジェクトストレージ*6を用いたジョブデータ管理技術を搭載しており、安全性を維持しながらデータを共有できます。また、開発中のメタジョブスクリプト*7技術により、ハイブリッドクラウド上で同じジョブスクリプト...
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研究トピックスAI＆データサイエンス先端ソフトウェア＆システム公共サイバーフィジカルシステムハイブリッドクラウド

Generative adversarial networksを用いた故障予測技術（英語）

Generative adversarial networks for prognostics failure prediction One of the main objectives of predictive maintenance is to predict and identify failures in equipment. This is typically done by monitoring the equipment and searching for any failure patterns. With the increased use of IoT device...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム故障予測

Understanding digital trust

独Akarion社 Sascha Maschek氏 と Viljem Pitako氏、Deloitte社 Oliver Bendig氏、Novum Insights社 Toby Lewis氏を招き、日立ヨーロッパ社セキュリティ事業部門 のSean Hanford及びAlan Jenkinsとともに、研究開発部門のNick Blakeがデジタルにおけるトラストの重要性とそのキーコンポーネントについて議論を交わした。 英語サイトへ
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Insights from AI/AnalyticsAI＆データサイエンス公共デジタルトラスト

RGB-Dデータを用いた車両検知（英語）

Efficient vehicle detection using RGB-D data The market for intelligent transportation systems (ITS) is growing quickly because of the enormous innovations in recent years based on artificial intelligence (AI) technology, especially in the area of video analytics. In general, ITS contains the fun...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォームモビリティ

脳梗塞患者のうつ関連症状の脳領域が「右ローランド弁蓋部」であることを発見

日立は、広島大学および広島県日比野病院と共同で、脳梗塞後のうつ病発症メカニズムの解明に向け、うつ関連症状の脳領域を推定する技術を開発し、右ローランド弁蓋部*1がうつに関連する領域であることを初めて見出しました。具体的に開発した技術は、脳梗塞患者の複数のうつ関連指標の類似度により患者グループを分類したデータ駆動型*2分析と、MRI脳画像を用いた脳損傷解析です。本技術により医師を支援することで、脳梗塞患者は、より適切なケアを受けられるようになることが期待されます。今後、日立は本技術をうつ関連症状だけでなく、脳梗塞患者のさまざまな症状に適用していくことで、病院でのリハビリへの導入を推進し、患者...
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研究トピックス生命科学計測＆分析ヘルスケアデータ駆動型分析

現場活用性の高いひび割れ検出技術（英語）

Deployment conscious automatic surface crack detection Many developed countries are facing the challenge of a shrinking labor force and as a result, a decrease in the number of available experts. This has increased the need to automate labor intensive tasks in industry. Operation and maintenance ...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンス公共

複数のデバイスに跨る故障予測（英語）

Failure prediction for multiple connected devices Failure prediction is an important problem in industry and has been studied over decades in various areas. Generally, majority of equipment and industrial components deteriorate after running for a period of time. The failures among multiple devic...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンス産業故障予測

大規模並列演算を活用した、高速な組合せ最適化技術（英語）

Binary optimization by Momentum Annealing Optimization is a key advantage offered by digital technology to enhance societal systems. If we are able to solve large-scale optimization problems quickly, this can significantly improve many systems. We worked with the National Institute of Informatics...
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Industrial AI BlogAI＆データサイエンス金融公共

生物進化の仕組みをAIに取り込むことで、細胞内の代謝経路を新たに創り出す技術を開発

生物を活用した低環境負荷の原料製造プロセスを構築し、持続可能な産業の実現に貢献 日立は、さまざまな物質の生化学反応を学習させたAIに、生物進化のメカニズムを組み込むことで、細胞が有用物質を生産する一連の生合成反応(代謝経路)を仮想的に数万通り創り出し、物質生産に最適な代謝経路を特定する技術を開発しました。化学反応による物質構造の変化には一定の規則がないため、従来は生化学的な実験を手作業で繰り返すことで代謝経路を特定していましたが、本技術によりコンピュータ上で効率よく探索・設計することが可能になります。今後、本デジタル技術(IT)と、バイオプラント技術などの制御・運用技術(OT)との融合を...
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hitachi-rd @ 研究開発
研究トピックスAI＆データサイエンス材料科学＆生産産業生合成反応代謝経路探索技術
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