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NEC RESEARCH INTERNSHIP
研究インターンシップ
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研究インターンシップは11の領域の様々なテーマで募集を行います。
領域ごとにカテゴライズしていますので興味のあるものを選択し対象を絞って探すことができます。
実施内容等詳細は研究開発キャリアマイページに掲載していますのでぜひご覧ください。
1 領域
顔認識、人物認識など人に関する認識技術とそれに関連するデータ解析に関する研究開発(01-01)
Research and development on recognition technologies related to human, such as face recognition and human recognition, and related data analysis
| 領域 | 【認識・理解】画像・映像・音声などの認識、生体認証、視覚・言語などマルチモーダル生成AI・情報検索、それらを支える機械学習 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 以下のような技術に関するアルゴリズムの研究開発や評価、高速化や省メモリ化を内容として想定していますが、詳細は調整して決定します。 (1)顔認証や顔の属性認識などの顔認識技術 (2)人体追跡や人物の状態認識などの人体認識技術 (3)指紋認証技術 (4)時系列データの解析技術 |
| 実施部門 | バイオメトリクス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- C++ or Pythonのプログラミング能力
- 英語論文の調査が出来ること
希望するスキル
- 画像処理プログラムなどの開発経験
画像認識エンジン強化のためのセンシング最適化に関する研究開発(01-02)
Research on AI friendly image sensing and enhancement
| 領域 | 【認識・理解】画像・映像・音声などの認識、生体認証、視覚・言語などマルチモーダル生成AI・情報検索、それらを支える機械学習 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 画像認識エンジンの性能や視認性を最大限に引き出すための、リアルタイム動作が可能な画像処理やセンシング方法を最適化する研究を行っていただきます。 暗所や逆光など可視光で視認性が悪い状況や、赤外光のカメラシステムを想定しています。 画像認識モデルは一般物体検知や生体認証、Vision Languageモデルを使ったタスクなどを想定しています。 |
| 実施部門 | バイオメトリクス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 画像処理技術や、CNNやVision Transformerなどを用いた画像認識に関する基礎的な理解と実装経験
希望するスキル
- PyTorchを用いた経験
顔映像などからヒトの心身の状態を推定する技術に関する研究開発(01-03)
Research related to technology for estimating the physical and mental state of a person from facial images, etc.
| 領域 | 【認識・理解】画像・映像・音声などの認識、生体認証、視覚・言語などマルチモーダル生成AI・情報検索、それらを支える機械学習 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 顔映像などからヒトの心身の状態を推定する技術に関して、アルゴリズムの研究開発・評価、高速化などを行う |
| 実施部門 | バイオメトリクス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- C++ or Pythonのプログラミング能力
- 英語論文の調査が出来ること
希望するスキル
- 画像処理プログラムなどの研究経験
実世界空間を統合的に理解する技術の研究開発(01-04)
Research and development on unified real-world space understanding.
| 領域 | 【認識・理解】画像・映像・音声などの認識、生体認証、視覚・言語などマルチモーダル生成AI・情報検索、それらを支える機械学習 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 実世界空間を統合的に理解するためのAI関連技術に関し、次の内容を想定しています。詳細な内容については、個別に調整して決定します。 (1) VLM (Vision Language Model) を用いた画像理解 【テーマ例】 VLMで画像を詳細に理解して検索・整理・説明する / VLMに新しい知識を追加する / VLMの性質（得意・不得意）を明らかにする (2) 実用を想定した多様な条件下での物体検知・追跡の性能向上 【テーマ例】 基盤モデル（VLMなど）が持つ知識を活用して性能向上する / 大量の教師なしデータを活用して性能向上する (3) 鳥やドローンなど画像内の微小な物体の検出・追跡 (4) Photometric StereoやVision Language Model等を用いた異なる光源方向から撮影した画像群からの異常検知 |
| 実施部門 | ビジュアルインテリジェンス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- Pythonのプログラミング能力：(1)(2)
- PyTorchによる研究の経験：(1)(2)
- 機械学習の基礎知識：(1)(2)
- 画像処理・画像認識の基礎知識：(1)(2)
- 英語論文の調査能力：(1)(2)
- Python・PyTorchでの開発経験：(3)(4)
- 画像処理・深層学習の基礎知識：(3)(4)
- 文献調査能力：(3)(4)
希望するスキル
- Dockerを用いた開発経験，分散学習・マルチモーダル学習に関する基礎知識：(1)(2)
- Anomaly Detection, Photometric Stereoに関する基礎知識：(4)
映像からの人・モノの認識・予測技術の研究開発(01-05)
Research and development on recognition and prediction of humans and objects from videos
| 領域 | 【認識・理解】画像・映像・音声などの認識、生体認証、視覚・言語などマルチモーダル生成AI・情報検索、それらを支える機械学習 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 映像から人・モノの認識・予測技術について、従来技術の調査・課題抽出、改善方式の考案とアルゴリズム実装・評価を行います。具体的な技術内容は以下を想定していますが、詳細は調整して決定します。 (1)人物行動認識・・・Vision-Language Modelを用いた行動認識に関する少データ画像認識技術の研究開発 (2)1人称視点映像によるシーン/行動解析・・・ウェアラブルデバイスなどの移動カメラ映像からVLMを用いたシーン解析や行動認識に関する研究開発 (3)人体姿勢予測・・・映像と現状の人体姿勢から、未来の人体姿勢の動きを予測する技術の研究開発 (4)映像からの未来予測・空間予測(世界モデル)・・・映像や言語を入力として、観測されていない未来や物体の裏側などを画像として予測・生成する技術について、github等から取得した手法の具体的事例への適用や改良の実装を行う |
| 実施部門 | ビジュアルインテリジェンス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 画像認識・深層学習の基本知識、実装経験
- Pythonのプログラミング経験
- 英語論文読解
希望するスキル
- Pytorch での開発経験
マルチモーダル生成AI技術に関する研究開発(01-06)
Research and development on multimodal generative AI technologies
| 領域 | 【認識・理解】画像・映像・音声などの認識、生体認証、視覚・言語などマルチモーダル生成AI・情報検索、それらを支える機械学習 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | ①画像や映像に加え、音声、センサーなどのマルチメディアデータから、人物や車、建物、動物、天気など様々な物体・環境とそれらの変化を捉える認識AI技術と、 ②視覚言語モデル（VLM）と大規模言語モデル（LLM)を活用して認識結果をユーザ視点で理解し効率的なマルチモーダル検索技術、 ③検索で得られたマルチモーダル情報に対して物語があるように説明する文章や短縮動画・音声の生成技術、および ④生成されるマルチモーダル結果を基に報告書の自動作成技術から構成されるマルチモーダル生成AI技術 に関する研究開発に取り組みます。 |
| 実施部門 | ビジュアルインテリジェンス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 深層学習の基礎知識
- 画像/映像/音声/センサーなどのいずれか１つを取り扱う処理や認識・分析の基礎知識
- C++またはPythonのプログラミング経験
- 英語論文の調査・執筆
希望するスキル
- 画像や映像処理プログラムなどの開発経験
- データベースやコンピュタービジョン、マルチメディア、LLMのいずれか１つに関する基礎知識
- 最新の生成AI技術を学習する強い意欲
深層言語モデルの医療分野への応用研究(02-01)
Research on the application of deep language models to the medical field
| 領域 | 【メディカル・ヘルスケア】画像診断、医療データ分析、人間計測・理解 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | ・医師不足、高齢化に伴う患者増加で、医師の過重労働、病院経営効率化は喫緊の社会課題です ・医師が記載する電子カルテデータには、標準化・構造化されていない自然言語文が多く、上記社会課題の解決のためにカルテデータの利活用が求められています ・日本語電子カルテのデータの標準化、医療記録からサマリ生成するなど、医療分野における言語課題解決のための学習データの作成/モデルの試作/評価を行っていただきます |
| 実施部門 | バイオメトリクス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- Python/Matlab言語等によるプログラミング経験
希望するスキル
- 自然言語処理に関する知識、または、実践経験
健康診断データから将来の健康状態を予測する技術の開発(02-02)
Research and development on predicting future health conditions using annual health check-up data
| 領域 | 【メディカル・ヘルスケア】画像診断、医療データ分析、人間計測・理解 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 健康診断データを用いて、将来の健康状態を予測する技術に関して、以下のような内容に取り組んでいただくことを想定しています。 （１）少量データからでも高精度な予測を可能とするアルゴリズムの検討 （２）実データを用いたアルゴリズムの有効性評価 |
| 実施部門 | バイオメトリクス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 機械学習に関する基本的な理解と実装経験
- Pythonのプログラミング経験
希望するスキル
- PyTorchでの開発経験
都市デジタルツイン構築の研究(03-01)
Urban digital twin development
| 領域 | 【センシング処理】画像、音、振動、電波、光 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | a. 画像位置推定: コンピュータビジョンと機械学習の技術を用いて、画像に写る景観を解析し、撮影場所を推定する「画像位置推定」に関する方式の検討と評価を実施します。 特に、地上で撮影された景観画像と上空から撮影した位置情報付きの衛星画像や航空写真とを照合することで、景観画像の場所を推定する「クロスビュー画像照合技術」に取り組みます。この研究テーマでは、大規模なディープラーニングを行うためにGPUを活用します。 b. 地理空間情報分析: パブリックなGIS（地理空間情報）やオンデマンドで分析した衛星画像解析結果を統合し、様々な空間的・時間的粒度で情報を集約・分析して新しいインサイトの抽出を行う方式の検討・評価を実施します。特に、RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用した方式の検討に取り組みます。 c. LiDARとカメラで得られたデータを用いた「センサーフュージョン技術」の検討と評価を実施します。センサーフュージョン技術による検出・認識の性能改善を目指します。応用先候補としては、（自動運転含む）モビリティ向け・インフラ設備DXになります。ディープラーニングに関する研究テーマです。 d. 衛星データとオープンデータを組み合わせた機械学習により社会インフラに関する地物検出・変化検知・リスク評価といった課題に取り組みます。例えば、太陽光発電所を見つける、地すべり発生場所を見つける、土砂災害のリスクを数値化する、といった応用です。 |
| 実施部門 | ビジュアルインテリジェンス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 画像認識・深層学習に関する基本的な知識
- Pythonのプログラミングスキル、Linux上での開発経験
- GPUを用いたPytorch、Tensorflow、JAXなどのディープラーニングライブラリの使用に関する知識：a.
希望するスキル
- 英語力（英語話者の研究員との共同作業）
- Docker等の開発ツールを扱った経験
- GIS（地理空間情報）を扱った経験：b.
- LLMやRAGに関する基本的な知識：b.
- Pytorch、ディープラーニングに関する知識と経験：c.
- LiDARやカメラに関する知識：c.
光センシングによる広域実世界のデジタルツイン構築に係る研究開発(03-02)
Research and development on digital twin tech for real world using optical sensing.
| 領域 | 【センシング処理】画像、音、振動、電波、光 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 実世界から取得した様々なセンサデータの時空間同期や関係性を自動で構築するアルゴリズム開発を実施して頂きます。 |
| 実施部門 | アドバンストネットワーク研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- プログラミングスキル（Python）
- 画像/映像や時系列や点群のデータに対する信号処理やAI処理の経験
希望するスキル
- 生成AIの活用経験
音声認識×LLM、業務改善×LLMに関する研究開発(04-01)
Research and development on Speech and Language Processing with Large-scale Language Models (LLM).
| 領域 | 【データ分析・最適化】機械学習、生成AI、ExplainableAI、自然言語処理、強化学習、調整・交渉AI |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 研究テーマ例： - 音声コミュニケーションの認識・理解技術 - 音声認識とLLMの連携技術 - LLMのドメイン適用技術 - LLMの業務応用技術 |
| 実施部門 | データサイエンスラボラトリー |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 音声・言語処理や機械学習に関する知識、興味
- プログラミングスキル (Python) - トイレベル以上(数百行程度)の機械学習コードを理解、実装できる。またJupyter Notebook等を活用したクイックな試行錯誤を行える。
- トップカンファレンス (ACL, NAACL, ICLR, IJCAI, NeurIPS等) の国際会議論文を読解できる
希望するスキル
- 目標に対し、自身で技術課題分析、方式検討、実装、評価の計画、実行ができる
数理最適化に関する研究開発(04-02)
Research and development on mathematical optimization
| 領域 | 【データ分析・最適化】機械学習、生成AI、ExplainableAI、自然言語処理、強化学習、調整・交渉AI |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 例えば以下のようなテーマを予定していますが、実際に取り組んでいただくものは応募者の専門領域や適性を踏まえて調整します。 ・LLMと数理最適化を組み合わせた研究開発 ・非定常環境での最適化の理論と実装の研究開発（例えば発注量の決定など） |
| 実施部門 | データサイエンスラボラトリー |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 数理最適化/機械学習分野の国際学会の論文が理解できること
- Linux上でのPython, C++などによるプログラミングスキル
希望するスキル
- 自律的に課題を探索し、自らの提案内容で論文を投稿するなどの積極性を有することが望ましい
大規模言語モデル (LLM)、視覚言語モデル (VLM) とAI Agentに関する研究開発(04-03)
Research and Development on Large Language Models (LLMs), Vision Language Models (VLMs) and AI Agents
| 領域 | 【データ分析・最適化】機械学習、生成AI、ExplainableAI、自然言語処理、強化学習、調整・交渉AI |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 大規模言語モデル (LLM) 、視覚言語モデル (VLM) や AI Agent に関する研究を行う。基礎的な技法から実用を鑑みた応用的な技法まで、幅広いサブテーマを候補とする。自発的な提案も歓迎する。 テーマ例 - LLM基礎: Generator Discriminator Gap 分析, Test-time compute - AI Agent の自律的な環境への適応 - コンピュータやWebブラウザを自動で操作する高性能な AI Agent - VLM の性能向上 |
| 実施部門 | データサイエンスラボラトリー |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 論文を探し、読み解き、必要に応じて実装できる
希望するスキル
- テーマ次第では Transformers, Megatron-LM, DSPy などの実用的なフレームワークの経験を求める
シミュレーションと強化学習による社会・産業インフラのオペレーション最適化(04-04)
Optimization of Operations for Social and Industrial Infrastructure Systems using Simulation and Reinforcement Learning
| 領域 | 【データ分析・最適化】機械学習、生成AI、ExplainableAI、自然言語処理、強化学習、調整・交渉AI |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 化学産業や製鉄業ほかプロセス産業における自動制御や，鉄道事業や航空事業をはじめとする交通や物流の運行計画を，シミュレーションと強化学習を主とした数理最適化によって高度化する技術の研究開発。また可能であれば応用系の学会や論文誌などへの論文投稿。 |
| 実施部門 | データサイエンスラボラトリー |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 産業応用に強い興味があること，さまざまな情報源から各業種のドメイン知識を獲得できること
- リモート会議に抵抗がないこと
- Linuxを操作してPythonやCなどを使ったプログラミングができること
- 強化学習，システム制御，スケジューリングのいずれかの概要が説明できること
希望するスキル
- OpenAI Gym (Gymnasium)，PyTorch，Julia言語のいずれかを用いた開発経験があること
- システムモデリングの経験があること
社会実装を見据えたAI Agent Ecosystemに関する研究開発(04-05)
Research and Development on AI Agent Ecosystem for Real-World Implementation
| 領域 | 【データ分析・最適化】機械学習、生成AI、ExplainableAI、自然言語処理、強化学習、調整・交渉AI |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 私たちのグループでは、複数のAIエージェントが自律的に協調・連携し、企業や社会に対して新たな価値を生み出す「AIエージェント・エコシステム」の研究・開発を行っています。 本インターンシップでは、以下のようなテーマを中心に研究開発を進めていただきます。 具体的な内容については、参加者の皆様の関心や専門性を踏まえて議論の上、決定します。 • AI Agentの開発 強化学習と大規模言語モデル（LLM）の融合による高性能なAIエージェントの研究開発 • AI Agentの応用研究 製造業・物流業・金融業などの領域における実用化を目指したAIエージェントの応用研究や、生成的最適化技術と融合した高度な最適化AIエージェントの研究開発 • マルチAI Agentに関する研究 AIエージェント同士が協調・連携するマルチエージェントシステムの設計・開発、及び相互作用の評価と分析 • AI Agent間の調整技術の研究 NECが強みを持つNegotiation AI技術を応用したAIエージェント間の交渉・調整メカニズムの研究開発 |
| 実施部門 | データサイエンスラボラトリー |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- Pythonを中心としたプログラミングスキル：AIエージェントの開発に必要な、Pythonを用いた高度なプログラミング能力。
- 深層学習、強化学習、組み合わせ最適化、または自然言語処理（LLM含む）の基礎知識：これらの分野のいずれかに関する理論的理解と実装経験。
- トップカンファレンスの論文を読み、公開されているコードを活用できる能力：最新の研究成果を理解し、実装に応用する能力。
- AIエージェント関連の論文やAPIを活用したエージェント構築能力：最新の研究やAPI（例：OpenAIのResponses API、Agents SDK）を利用して、AIエージェントを設計・実装できる能力。
希望するスキル
- マルチエージェントシステムの研究開発経験または関心：複数のエージェントが協調してタスクを遂行するシステムの設計・実装経験。
- 強化学習および大規模言語モデル（LLM）の応用研究経験：これらの技術を組み合わせた応用研究やプロジェクトへの参加経験。
- AIエージェント開発キットやプロトコルに関する知識や使用経験：LangChain、Agent Development Kit（ADK）、Model Context Protocol（MCP）などのツールやプロトコルを活用した経験。
- Gymnasiumを用いた深層強化学習の実装経験：強化学習環境でのエージェントのトレーニング経験。
- Transformerアーキテクチャの実装経験：Transformerモデルの構築やカスタマイズ経験。
- 大規模計算機環境でのTransformerモデルの学習およびファインチューニング経験：Hugging Face Transformersなどのライブラリを用いた大規模モデルのトレーニング経験。
- AI領域のトップ会議への論文採択実績：NeurIPS、ICML、ICLR、AAAIなどAI分野の主要な国際会議における採択経験。
移動ロボット制御技術に関する研究開発(05-01)
Research and development of control technologies for mobile robots and autonomous vehicles
| 領域 | 【AI 制御】ロボティクス、ロボットビジョン、強化学習、群制御 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 自律フォークリフト，店舗巡回ロボット，自動運転車などの移動ロボット(車両)のモデル化，走行経路計画，経路追従制御，環境認識などに関する研究開発に従事していただきます。 対象のロボットと研究内容については個別に相談して決定いたします。 |
| 実施部門 | ビジュアルインテリジェンス研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市）、東京（江東区） |
必要なスキル
- ロボット制御に興味があること
- 基礎的なプログラミング能力
希望するスキル
- 制御工学の基本知識
- 機械学習の基本知識
実世界制御AIに関する研究開発(05-02)
Research and development on Real-world Systems Control AI
| 領域 | 【AI 制御】ロボティクス、ロボットビジョン、強化学習、群制御 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 実世界の設備・ロボットの行動計画や動作制御を生成するAIに関して、以下のテーマを想定していますが、詳細は調整して決定します。 （１）産業設備・ロボットの作業計画を生成可能な、AIを活用した汎化性の高い推論方式に関する研究開発 （２）ロボット制御向けAIモデルの学習・ファインチューニング手法の研究開発 |
| 実施部門 | データサイエンスラボラトリー |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 生成AIに関する基礎知識、学習技術に関する基礎知識、Pythonプログラミング経験、ロボット制御に関する基礎知識
希望するスキル
- Linux環境での開発経験、実機ロボットの開発経験
量子ネットワークを支える技術: 実験で学ぶ量子暗号装置(06-01)
Quantum Network Technologies in Practice: Hands-on Learning with Quantum Cryptography Devices
| 領域 | 【通信ネットワーク】光通信(海底ケーブル、陸上光ネットワーク)、無線通信、Beyond5G/6G、量子暗号通信、回路アーキテクチャ、衛星通信 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 量子鍵配送に関して、以下のような内容を想定していますが、詳細は調整して決定します。 ・量子鍵配送装置を構成する光デバイスの実験評価および特性分析 |
| 実施部門 | アドバンストネットワーク研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 光学に関する基礎知識
- Excelやpythonを使ったデータ解析
希望するスキル
- 光学系システムの実験経験
- 量子鍵配送に関する基礎知識
宇宙光通信・ネットワーク技術の研究開発(06-02)
R&D on Optical Communication and Networking Technologies in Space
| 領域 | 【通信ネットワーク】光通信(海底ケーブル、陸上光ネットワーク)、無線通信、Beyond5G/6G、量子暗号通信、回路アーキテクチャ、衛星通信 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | LEO衛星コンステレーションや地上ネットワークを統合した複雑なシステムにおいて、AIや機械学習を活用した大容量・高品質・高効率なデータ伝送を実現するネットワーク制御技術の研究開発 |
| 実施部門 | アドバンストネットワーク研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 無線通信やネットワークの基礎知識
- AI、機械学習の基礎知識
- C/C++, Matlab, Python等のプログラミング経験
希望するスキル
- ネットワークシミュレーション経験
6000km以上伝送する光ファイバ通信用デジタル信号処理のソフトウェア処理に関する研究開発(06-03)
R&D on software implementation for digital signal processing of optical fiber transmission over 6000km
| 領域 | 【通信ネットワーク】光通信(海底ケーブル、陸上光ネットワーク)、無線通信、Beyond5G/6G、量子暗号通信、回路アーキテクチャ、衛星通信 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 最先端の光ファイバ通信用デジタル信号処理のソフトウェア実装において、波長分散補償などのデジタル信号処理をGPGPUによる高速化およびTCP/IPを使用して100Gbpsクラスのデータ送受を実装する |
| 実施部門 | アドバンストネットワーク研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- C/C++言語によるプログラミング知識
希望するスキル
- 光ファイバ通信用デジタル信号処理に関する知識
- TCP/IPもしくはGPGPU(CUDA)に関する知識
- Linuxに関する知識
光がつなぐ次世代情報インフラのさらなる大容量化を目指した伝送設計技術に関する研究開発(06-04)
R&D on transmission design aiming to dramatically increase the capacity of next-generation information infrastructure connected by optical
| 領域 | 【通信ネットワーク】光通信(海底ケーブル、陸上光ネットワーク)、無線通信、Beyond5G/6G、量子暗号通信、回路アーキテクチャ、衛星通信 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 光伝送容量シミュレーションを改良しつつ、所望の伝送容量を達成するための条件探索に関する研究開発を行います。 |
| 実施部門 | アドバンストネットワーク研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 通信に関する基礎知識
希望するスキル
- MATLAB/Pythonによるプログラミング経験
AIを用いたBeyond 5Gシステムに関する研究開発(06-05)
R&D on Beyond 5G systems.
| 領域 | 【通信ネットワーク】光通信(海底ケーブル、陸上光ネットワーク)、無線通信、Beyond5G/6G、量子暗号通信、回路アーキテクチャ、衛星通信 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 例えば以下のようなテーマを予定していますが、実際に取り組んでいただくものは応募者の専門領域や適性をふまえて調整する可能性があります。 (1) 次世代モバイル網の無線品質の変動をAIで予測する技術の研究開発 (2) 無線システムへの干渉の有無を検知する技術の研究開発 (3) 衛星通信向け地上端末向けAIを用いた制御技術に関する研究開発 |
| 実施部門 | アドバンストネットワーク研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 無線通信や機械学習の基礎知識
- 英語文献を調査し理解できること
- C/C++, Matlab, Python等のプログラミング経験
AIのセキュリティに関する研究開発(07-01)
R&D on AI security
| 領域 | 【セキュリティ】サイバー攻撃・防御、暗号、データ流通、AIへの攻撃・防御 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 例えば以下のようなテーマを予定していますが、実際に取り組んでいただくものは応募者の専門領域や適性をふまえて調整する可能性があります。 ・RAGやAIエージェントのセキュリティ機能に関する研究開発 ・LLMの倫理面やプライバシーの対策技術の研究開発 ・マルチモーダルデータコンテンツに対するファクトチェックの研究開発 ・画像・音声・動画等に対するディープフェイク検知技術の研究開発 ・RAGに対するデータの信頼性検証・向上に関する研究開発 ・時系列分析のフェイク分析への応用 |
| 実施部門 | セキュアシステムプラットフォーム研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 技術論文を理解できる程度のニューラルネットの基礎知識、 Python、Pytorchのプログラミング経験
- 取り組む内容により上記以外にも必要なスキルを提示する場合があります
希望するスキル
- AIのセキュリティに関する知見
AIを使った先進的サイバーセキュリティの研究開発(07-02)
Research and development on advanced cybersecurity using AI
| 領域 | 【セキュリティ】サイバー攻撃・防御、暗号、データ流通、AIへの攻撃・防御 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | サイバーセキュリティ領域での研究インターンシップです。 実際に取り組んでいただくものは応募者の専門領域や適性をふまえて調整する可能性があります。 (1)LLMを活用したサイバーセキュリティ要件の評価手法の研究 (2)サイバーセキュリティの達成指標の定量的算出手法の研究 (3)サイバーセキュリティに関する事業リスク評価手法の研究 (4)AIを活用したシステムリスク評価手法の研究 (5)LLMを活用したセキュリティナレッジベース構築手法の研究 (6)LLMを活用したセキュリティ診断手法の研究 |
| 実施部門 | セキュアシステムプラットフォーム研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- サイバーセキュリティの基本的な知識
- LLMの基本的な知識
- Python等での基本的なプログラミング知識
希望するスキル
- JS等でのWebアプリの開発経験
AI活用を前提としたシステム開発手法に関する研究開発(08-01)
Research and development on system development methods based on the use of AI.
| 領域 | 【システム設計・運用】ソフトウェア工学、形式手法、システム開発ライフサイクル、自動設計、自律運用 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 以下のようなシステム開発における生成AI活用に関連した研究内容を想定していますが、詳細は調整して決定します。 (1) Agentic AI を活用した設計工程の効率化手法の開発 (2) SI ナレッジを活用した設計・レビュー効率化手法の開発 (3) システム理解の能力を持つAI技術の開発 (4) コード変換などのモダナイゼーション手法の開発 |
| 実施部門 | セキュアシステムプラットフォーム研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- Pythonプログラミング経験
- 生成AIの基本的な理解、活用経験
- 論文や技術文書を読みこなす力
希望するスキル
- JavaScript などを活用したUI開発経験
- 国際会議投稿論文の執筆経験があると望ましい
システムの自律運用に関する研究開発(08-02)
Research and development on autonomous operation
| 領域 | 【システム設計・運用】ソフトウェア工学、形式手法、システム開発ライフサイクル、自動設計、自律運用 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | システム管理・メンテナンス技術の研究開発に関して、以下のような内容を想定していますが、詳細は調整して決定します。 (1) 異常検知・原因診断・余寿命予測技術 (2) ITシステムの自律運用技術 |
| 実施部門 | セキュアシステムプラットフォーム研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- 機械学習や大規模言語モデルの基礎知識
- Pythonのプログラミングスキル
- 機械学習モデルまたはプロンプトの評価及びチューニング経験
希望するスキル
- Pytorch、OpenAI Python API library、LangChainに習熟していること
アプリケーション品質を考慮したICTシステム制御の研究開発(09-01)
Research and development of ICT system control that takes into account application quality
| 領域 | 【AI・ロボットPF】アプリケーションアウェアICT制御、AI向け通信最適化、ロボット向け通信最適化、映像・3Dデータ通信 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 当グループでは、AIを活用したロボット (自動運転車やドローンなど) の遠隔監視・制御を、安定的かつ効率的に実現するためのICTシステム制御の研究開発を実施しています。インターンシップでは以下の内容を募集します。テーマの詳細については、応募者の希望を踏まえて決定します。 (1) VLM (Vision Language Model) を活用した遠隔監視システム向け映像配信技術の開発と評価 (2) 複数の通信回線を使った遠隔監視・制御安定化技術の開発と評価 |
| 実施部門 | セキュアシステムプラットフォーム研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- プログラミング経験 (JavaまたはPythonが望ましい)
- MS Officeによる資料作成
希望するスキル
- AI (特に生成AI) に興味を持っていること。
- 映像や3Dデータの配信、通信 (機器) 制御のいずれかに興味を持っていること。
AI/MLの高速化・処理効率化・低炭素化の研究(10-01)
Research on the acceleration, efficiency improvement, and low-carbonization of AI/ML
| 領域 | 【並列/分散ソフトウェア・コンピュータアーキテクチャ・ハードウェア活用】CPU・GPU・ASIC/カスタムプロセッサを活用した AI/ML 等の高速化・効率化 |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | 高度なAI/ML処理を、エッジ端末、Multi Access Edge Computing (MEC)、クラウドといった様々な場所で実行するための、コンピュータアーキテクチャやハードウェア、並列化に関する知識を活用した、高速化・処理効率化・低炭素化に関する研究、及び、事業にデリバリするための応用研究を行う。 応募者の興味やスキルに応じて相談して課題を決定する。 |
| 実施部門 | セキュアシステムプラットフォーム研究所 |
| ロケーション | 神奈川（川崎市） |
必要なスキル
- Python/C++による高いプログラミングスキル
- 英語論文や技術文書を読みこなす力
- 深層学習やそのフレームワーク（PyTorch等）に関する知識
希望するスキル
- 映像分析AI、LLMに関する知識・経験
- 国際会議投稿論文の執筆経験があると望ましい
ナノ／量子技術に基づく高感度センシングの研究開発(11-01)
R&D on highly accurate sensing technique based on nano/quantum technologies
| 領域 | 【量子技術】量子コンピュータ、量子センシング |
|---|---|
| 取り組む内容（例） | (1(a))高純度半導体型カーボンナノチューブを赤外線検出部とする高感度赤外線イメージセンサの研究開発 (1(b))赤外センサに基づく高分解能赤外撮像/画像処理技術の研究開発 (2)量子効果に基づく高感度センサ：中性原子の量子性を活用した高感度量子センシング基盤技術の開発およびその技術ベンチマーク等。 |
| 実施部門 | セキュアシステムプラットフォーム研究所 |
| ロケーション | 茨城（つくば市） |
必要なスキル
- デバイス技術・物理等の基礎知識
- 画像処理に関する基礎知識：1(b)
希望するスキル
- 半導体プロセスの経験：(1)
- 光学実験の経験：(2)
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