Ausbau von Datenintegration und generativen KI-Fähigkeiten

Fujitsu hat Details zu seiner neuen firmenweiten KI-Strategie bekannt gegeben, die darauf abzielt, die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI zu vertiefen. [...]

Foto: MohamedHassan/Pixabay

Als ersten großen Schritt dieser neuen Strategie plant das Unternehmen, Fujitsu Data Intelligence PaaS als Teil seines Fujitsu Uvance-Portfolios anzubieten und Beratungsservices für KI und verwandte Technologien ab März 2024 für Anwender in Japan und ab April 2024 für den globalen Markt einzuführen.

Mit Kozuchi, einer dedizierten und global als Testversion verfügbaren KI-Plattform, ermöglicht Fujitsu es Anwendern, den Einsatz von fortschrittlichen KI-Technologien zu testen. Kozuchi steht im Fujitsu Research Portal zur Verfügung. Fujitsu wird sich auf die Integration von KI-Funktionen in Lösungen für die vier branchenübergreifenden vertikalen Bereiche von Fujitsu Uvance konzentrieren.

Fujitsu Data Intelligence PaaS wird auch Fujitsu Track and Trust, Fujitsus Blockchain-Angebot, enthalten. Dieses ermöglicht die Verknüpfung und Rückverfolgbarkeit von Daten über Unternehmen und Branchen hinweg, und bietet Unterstützung für Datenplattformen wie Palantir und Microsoft Azure.

KI-Strategie von Fujitsu: bisherige Meilensteine und der Weg in die Zukunft

Als weltweit führendes Unternehmen im Bereich KI fördert Fujitsu seit über 30 Jahren die Forschung und Entwicklung innovativer KI- und maschineller Lerntechnologien und setzt sich auch weiterhin für die jüngsten Durchbrüche in Bereichen wie generative KI ein.

Bis heute kann Fujitsu bereits auf mehr als 7.000 KI-Kundenanwendungen in Feldern wie Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, öffentliche Sicherheit und mehr zurückblicken. Neben der Forschung und Entwicklung einer verteilten Trainingsmethode für LLM mit dem Supercomputer Fugaku entwickelte Fujitsu im Dezember 2023 ein spezielles LLM-Modell auf der Grundlage von Open LLM, um die Leistung im Japanischen zu verbessern. Dabei erzielte das Unternehmen Spitzenergebnisse bei wichtigen Leistungsbenchmarks.

Fujitsu entwickelt derzeit auch seine eigene generative KI-Technologie, die auf Bild- und Codegenerierung spezialisiert ist, sowie eine generative KI-Mischtechnologie, die die generativen KI-Modelle von Fujitsu mit denen von Partnerunternehmen integriert, ohne dass die Modelle neu trainiert werden müssen. Fujitsu konnte so nachweisen, dass die Genauigkeit dieser Modelle gleich oder höher ist als die der modernsten generativen KI-Modelle, einschließlich GPT-4V und HuggingGPT, und bestätigte zudem eine verbesserte Kosteneffizienz.

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Falls Sie erfahren wollen, was HugginGPT eigentlich ist, kann dieses kurze Video dabei weiterhelfen.

Darüber hinaus verknüpft Fujitsu seine eigene Knowledge-Graph-Technologie, die die Überprüfung von Beziehungen über mehr als 1 Milliarde Knoten ermöglicht, und generative KI mit vertrauenswürdiger Internettechnologie, die es Nutzern ermöglicht, die Zuverlässigkeit von Daten zu bestimmen.

Mit der Kombination dieser Technologien arbeitet Fujitsu an der Entwicklung einer generativen KI-Vertrauens-Technologie. Diese gewährleistet die Optimierung und Stabilisierung des Outputs unter Einhaltung umfangreicher und komplexer gesetzlicher und interner Vorschriften.

Ab April 2024 wird Fujitsu diese generativen KI-Mischtechnologien, die generative KI-Vertrauens-Technologie und LLMs, die sicher in lokalen Umgebungen eingesetzt werden können, registrierten Nutzern über das Fujitsu Research Portal anbieten, eine Online-Ressource, die kostenlosen Zugang zu Testversionen fortschrittlicher Technologien bietet.

Rückverfolgbarkeit von Daten über Unternehmen und Branchen hinweg, und bietet Unterstützung für Datenplattformen wie Palantir und Microsoft Azure.

Um das kreative Experimentieren und die Weiterentwicklung von KI-Technologien zu fördern, hat Fujitsu eine Umgebung geschaffen, in der alle 124.000 Mitarbeiter weltweit generative KI sicher nutzen können.

Seit Mai 2023 fördert Fujitsu aktiv die interne Nutzung in Bereichen wie der Codegenerierung und der Erstellung interner Berichte. Diese internen Anwendungsfälle ermöglichen es Entwicklern, die vielen potenziellen Einsatzmöglichkeiten generativer KI zu erforschen und letztlich den Weg für die Kommerzialisierung neuer Lösungen für seine Kunden zu ebnen.


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