Who We Are
最先端の技術を最短路で実用化する
Preferred Networks (PFN) は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、
これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。
Vision目指す世界
現実世界を計算可能にする。
自分たちの手で革新的かつ本質的な技術を開発し、
未知なる領域にチャレンジしていく。
私たちはソフトウェアとハードウェアを高度に融合し、自動車やロボットなどのデバイスをより賢く進化させます。
常に変化する環境や状況に柔軟に対処できる賢いデバイスができれば、
物理世界をリアルタイムにセンシングし、現実世界そのものが計算可能になります。
技術を使って、自分たちが見たことが無い、まだ知らない世界を知りたい。
すでにわかっている領域で勝負するのではなく、技術の力で想像を超えた世界に挑戦していきます。
Technology私たちの強み
自分たちにしか実現できない技術で
世界に貢献する
深層学習は、これまでのルールベースのプログラミングでは対応しきれなかった複雑な事象や環境変化に柔軟かつ高度に対応する力を持っています。
PFNの強みは、この深層学習と様々な専門分野の深い知識を掛け合わせた最先端技術の開発です。
自分たちにしか実現できない技術で世界に貢献するために、深層学習のコア技術の開発から、大規模な計算クラスタの構築、ロボティクスやライフサイエンスなどの多様な専門分野の探求まで行い、領域を超えた挑戦を続けています。
PFNが取り組む様々なプロジェクト
プロジェクト製造業におけるイノベーション
PFNは、2015年よりファナックと産業用ロボットや工作機械の高度化、2019年よりENEOSと大規模な石油精製プラントの最適化・自動化に取り組んでいます。日本が強みとする製造業のノウハウと、深層学習などの最先端の技術を組み合わせることにより、生産性の飛躍的な向上、革新的な新製品の開発が実現できる可能性があります。PFNは様々な製造現場のイノベーションに貢献していきます。
プロジェクトマテリアルズ・インフォマティクス
PFNは、革新的なマテリアルの創出による持続可能な世界の実現を目指し、深層学習技術を用いた汎用原子レベルシミュレータMatlantis™をENEOS株式会社と共同開発しました。
プロジェクト創薬
PFNは、自社の豊富な計算資源と深層学習の知見を活かした創薬技術を開発しています。この技術を用いることで、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）治療薬として有望なリード化合物を京都薬科大学との共同研究で複数発見しました。
プロジェクト深層学習フレームワーク
PFNは、実用可能で高度な深層学習技術の研究開発のため、オープンソースの深層学習関連ライブラリを開発・提供しています。2015年6月には世界に先駆けてdefine-by-run方式を採用した深層学習フレームワークChainer™をオープンソース公開し、深層学習技術の発展を支えました。
