パナソニックグループでは、実世界の幅広い事業領域において、
くらしの課題を解決する革新的な製品やサービスを生み出すため、
人工知能技術の研究開発・社会実装に取り組んでいます。
RESEARCH AREA
下記に限らない幅広い分野で、社会へのお役立ちに向け、
最先端のAI/データ分析技術を活用した研究開発に取り組んでいます。
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画像認識
Image Recognition -
データ分析
Data Analysis -
ロボティクス
Robotics -
音声・言語
Voice / Language -
生体データ分析
Biometric Data Analysis -
AI・IoT基盤
AI / Iot Platform
MEMBER BLOG
PUBLICATIONS
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IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（IROS）2024
A Contact Model based on Denoising Diffusion to Learn Variable Impedance Control for Contact-rich Manipulation
Masashi Okada, Mayumi Komatsu and Tadahiro Taniguchi
arXiv: https://arxiv.org/abs/2403.13221 -
The 41st International Conference on Machine Learning(ICML 2024)
Split-Ensemble: Efficient OOD-aware Ensemble via Task and Model Splitting
Anthony Chen, Huanrui Yang, Yulu Gan, Denis Gudovskiy, Zhen Dong, Haofan Wang, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata, Kurt Keutzer, Shanghang Zhang
arXiv: https://arxiv.org/abs/2312.09148 -
The 41st International Conference on Machine Learning(ICML 2024)
Hyperbolic Active Learning for Semantic Segmentation under Domain Shift
Luca Franco, Paolo Mandica, Konstantinos Kallidromitis, Devin Guillory, Yu-Teng Li, Trevor Darrell, Fabio Galasso
arXiv: https://arxiv.org/abs/2306.11180 -
ICML '24 Workshop on Advancing Neural Network Training (WANT): Computational Efficiency, Scalability, and Resource Optimization
Fisher-aware Quantization for DETR Detectors with Critical-category Objectives
Huanrui Yang, Yafeng Huang, Zhen Dong, Denis Gudovskiy, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata, Yuan Du, Kurt Keutzer, Shanghang Zhang
arXiv: https://arxiv.org/abs/2407.03442 -
The Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence（UAI2024）
ContextFlow++: Generalist-Specialist Flow-based Generative Models with Mixed-Variable Context Encoding
Denis Gudovskiy, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata
arXiv: https://arxiv.org/abs/2406.00578
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人工知能技術で移動、ビジネス、暮らしにイノベーションを起こし
「より良い暮らし」「より良い世界」を実現します。
ものづくりへのAI実装に強みをもつパナソニックのメンバーと共に、
あなたが培った技術で社会課題の解決に挑戦できる特別なプログラム。
あなたとパナソニックの二人三脚で、世界にインパクトをもたらす成果を目指します。