日本電信電話株式会社のリリース一覧

宇宙ビジネス分野における事業戦略について

　日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下「NTT」）は、宇宙ビジネスを取り巻く環境を踏まえ、以前に発表した宇宙統合コンピューティング・ネットワーク構想※1の実現に向け、注力領域を定めて事業開発を加速していくとともに、宇宙ビジネス分野におけるブランド「NTT C...

産業用ネットワーク機能のソフト化技術によるサーバ上でのロボット遠隔自動制御を実証 ～工場における機器選択の自由度向上と開発コスト低減を促進～

発表のポイント： 従来ベンダが一括して工場システムを構築しているため、機器や制御ソフトの選定自由度や拡張性が課題となっていた。 千歳科学技術大学との共同研究を進め、産業用ネットワーク機能のソフト化に取り組み、産業用ロボットをサーバで制御する実証実験を行い、遠隔制御でも滞りなく制御で...

効率的なIOWNオールフォトニクス・ネットワーク利用に向けた光と無線のリアルタイム連携制御を実証 ～工場のDXを支える無線利用状況に応じた光ネットワークの提供を推進～

発表のポイント： IOWN APNと無線システムを利用状況に応じてリアルタイムに連携制御する実証実験に成功しました。 今回の実証実験に際しては、IOWN Global Forumで検討中の、モバイルシステムと光システムを連携制御するためのインターフェースを採用しました。 本技術...

管路の形状・埋設位置を高精度に計測する技術を確立 ～社会インフラのデジタルツイン実現へ～

発表のポイント： 地中に埋設された管路の形状・位置を高精度に計測する技術を確立しました。 管路内を直接計測する手法のため、設置環境（深度、周辺埋設物等）の影響を受けずに計測することが可能です。 本技術により、道路下の設備状況を３次元的に把握することが可能となり、都市開発等におけ...

未来の量子計算機は何をめざすべきか？ ―実用的インパクトのある量子優位性に向けて―

発表のポイント 物性物理学の量子シミュレーションに必要とされる計算リソースに関する解析・試算を行い、量子計算機が古典計算機（スーパーコンピュータ）を凌駕する「量子優位性」の最小条件を、世界で初めて明らかにした。 量子化学や暗号解読といった分野に比べ、物性物理学への応用は、計算時間・...

インフラ設備の鋼材に発生した腐食の深さを画像から自動で推定する技術を確立 ～高精度な設備の耐久・耐荷性能診断による、維持管理の低コスト化を実現～

発表のポイント： インフラ設備の撮影画像から鋼材に発生した腐食の深さ（腐食による鋼材断面の欠損量）を推定する技術を確立 鋼製管路※1（鋼管）の断面の欠損量を誤差0.44mmの精度で推定 インフラ設備の残存する鋼材厚さを計測できるようになるため、設備の耐久・耐荷性能※2、3の高精...

ハイブリッドワーカーのウェルビーイングに関する日米比較調査 ～働き方を明確に指示してほしい米国人、指示してほしくない日本人～

　日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）と東京工業大学（以下、東工大）は、ハイブリッドワーク環境下における従業員のウェルビーイング向上を目的として、日本と米国のハイブリッドワーカーを対象とした調査を実施いたしました。本調査では、ハイブリッドワーク...

世界初、AIモデルの再学習コストを大幅に削減可能な過去の学習過程を再利用する「学習転移」を実現 ～NTT版LLM「tsuzumi」など基盤モデルの更新・差し替えを容易に～

発表のポイント： 深層学習において、過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術を実現しました。 本技術は、深層学習におけるパラメータ空間の高い対称性を活用し、実際に学習することなく低コストな変換により数秒～数分程度で一定の精度を実現できるため、モデル...

連合学習において一部のクライアントに異常や悪意がある場合にも高精度にAIモデルを学習可能な手法を開発 ～LLM tsuzumi の学習への適用やIOWN機能としての実用化を目指す～

　日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）と株式会会社NTTデータ数理システム（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：箱守 聰、以下「NTTデータ数理システム」）は、複数のクライアント(個人や組織)でデータを保持したまま分散して学習する連合学習におい...

データ分析の適用範囲を広げるバラバラなデータの回帰分析を世界で初めて実現 ～「万能近似能力」を持つ深層学習によるデータ分析の適用領域の拡大～

　日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、 入力変数と出力変数の対応関係が失われたバラバラなデータから、深層学習を用いて入出力の関係を表す関数を推定する新たなデータ分析手法を世界で初めて実現しました。この方法を用いることで、入力と出力に該当する...

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