PFDeNA、マルチモーダル基盤モデルを活用した新事業を医療・ヘルスケア領域で開始
株式会社Preferred Networks（以下、PFN）と株式会社ディー・エヌ・エー（以下、DeNA)の合弁会社である株式会社PFDeNAは、ヘルスビッグデータやサービスを活用した新事業を開始したことを発表した。 今 … Read more
PFN、深層学習用プロセッサMN-CoreをMatlantisの深層学習モデルの計算基盤として実装
株式会社Preferred Networks（以下、PFN）は、神戸大学と共同開発した深層学習を高速化するプロセッサ「MN-Core」を、汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」の深層学習モデル（PFP）の計算基 … Read more
PFN、日英2言語対応の大規模言語モデル「PLaMo-13B」を研究・商用利用可能なOSSライセンスで公開
株式会社Preferred Networks（以下、PFN）は、同社が開発した130億パラメータの事前学習済み大規模言語モデル「PLaMo-13B（Preferred Language Model、プラモ）」を、研究・商 … Read more
ENEOSとPFN、プラントを自動運転するAIシステム常時使用の成果を発表
ENEOS株式会社と株式会社Preferred Networks（以下、PFN）は、2023年1月に、石油精製・石油化学プラント（以下、プラント）を自動運転するAIシステムの常時使用を、ENEOS川崎製油所石油化学プラン … Read more
PFN、AI技術を活用したエンターテインメントアプリ「MEMES」を配信開始
株式会社Preferred Networks（以下、PFN）は、AI技術のひとつであるディープラーニングを活用したスマートフォン向けエンターテインメントアプリ「進化する少女型情報体 MEMES/ミームズ」（以下、「MEM … Read more
PFNとENEOSが汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」の最新版を発表、72元素に対応
新たなマテリアルの創出を行う際には、広範囲な分野において、特性が良好かつ競争力の高い新材料を開発する必要がある。そのためには、多様な元素への対応に加え、材料特性を左右する物質の原子構造、密度や結合状態といった性質をより正 … Read more
PFN、深層学習を利用した3Dスキャン代行サービス「PFN 3D Scan」を企業向けに提供開始
従来の3Dスキャン技術は、主に光を投影して距離を測る工業用等の3Dスキャナと、複数のカメラ画像のみを用いたフォトグラメトリの2つに分類される。前者は正確な形状が得られる一方で、テクスチャが荒いものが多い。後者はテクスチャ … Read more
花王とPFN、1,600以上の項目から出現パターンを推定可能な「仮想人体生成モデル」を共同開発
花王株式会社と株式会社Preferred Networks（以下、PFN）は本日、「仮想人体生成モデル」のプロトタイプを共同開発したことを発表した。 「仮想人体生成モデル」は、身体項目、ライフスタイル、性格傾向、嗜好性、 … Read more
ENEOS・PFN、共同開発の石油精製・石油化学プラントの自動運転AIシステムを導入し2日間の連続自動運転成功を発表
従来の石油精製・石油化学プラント（以下、プラント）運転においては、運転員が24時間体制で運転監視・操作判断を行っていたが、運転ノウハウを有する熟練運転員の高齢化に伴い、人材不足が懸念されている。 そこでENEOS株式会社 … Read more
PFNと京都薬科大学、医薬品開発の初期工程を高速化するAI創薬技術を開発
創薬は一般的に基礎研究から製造・販売まで10年以上の時間と、数百億円以上の莫大な費用がかかるとされる上、その成功率はわずか2万分の1以下と言われており、開発期間の長期化と費用の増大が大きな課題となっている。 そのような中 … Read more