NTT enthüllt Physik der AI -Gruppe und KI -Chip -Design für 4K -Videoinferenz

Beim jährlichen Upgrade-Event von NTT Research wurde eine neue Grundlagenforschungsgruppe für KI vorgestellt, die den Namen Physics of Artificial Intelligence Group (PAI Group) trägt. Dieser Schritt erfolgt zu einer Zeit, in der physische KI Wellen schlägt, insbesondere bei Unternehmen wie Nvidia, die die Grenzen durch den Einsatz synthetischer Daten zur Beschleunigung der Entwicklung und Markteinführung von selbstfahrenden Autos und humanoiden Robotern ausloten. NTT Research ist bestrebt, mit seiner neu gegründeten PAI Group auf diesen Zug aufzuspringen.

Die aus dem Physics of Intelligence (PHI) Lab hervorgegangene PAI Group zielt darauf ab, tiefer in die „Black Box“ der KI einzutauchen, unser Verständnis zu verbessern und dadurch Vertrauen und Sicherheit zu erhöhen. NTT Research, eine Abteilung des japanischen Telekommunikationsriesen NTT, verfügt über ein beeindruckendes jährliches Forschungs- und Entwicklungsbudget von 3,6 Milliarden US-Dollar.

Letztes Jahr stellte NTT seine Vision „Physics of Intelligence“ vor, die ursprünglich in Zusammenarbeit mit dem Harvard University Center for Brain Science entwickelt wurde. Diese Vision hat in den letzten fünf Jahren bedeutende Beiträge geleistet und gedeiht weiterhin durch Kooperationen mit akademischen Partnern.

Die PAI Group wird von Hidenori Tanaka geleitet, einem NTT-Forschungswissenschaftler, der für sein Fachwissen in Physik, Neurowissenschaften und maschinellem Lernen bekannt ist. Seine Führung wird die Gruppe bei ihrem Bestreben unterstützen, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu verbessern.

Aufbauend auf dem interdisziplinären Ansatz, den das PHI Lab in den letzten fünf Jahren entwickelt hat, wird die neue Gruppe darauf fokussiert sein, die Geheimnisse der „Black Box“-Natur der KI zu entschlüsseln. Dies ist entscheidend für die Entwicklung energieeffizienterer KI-Systeme. Angesichts des rasanten Fortschritts der KI ist die Sicherstellung von Vertrauen und Sicherheit von größter Bedeutung für ihre Anwendung in verschiedenen Branchen und für die Steuerung der KI-Einführung.

In Zusammenarbeit mit führenden akademischen Forschern strebt die PAI Group an, Parallelen zwischen biologischer und künstlicher Intelligenz zu erforschen. Ihr Ziel ist es, die komplexen Mechanismen der KI zu entmystifizieren, Vertrauen zu fördern und den Weg für eine nahtlosere Integration der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu ebnen. Durch ein besseres Verständnis davon, wie KI trainiert wird, Wissen ansammelt und Entscheidungen trifft, zielt die Gruppe darauf ab, zukünftige KI-Systeme zu entwerfen, die kohärent, sicher und vertrauenswürdig sind.

Dieser Ansatz spiegelt die historische Rolle der Physik wider, bei der das Verständnis der Kräfte, die Objekte bewegen, zur Entwicklung von Maschinen führte, auf die wir heute angewiesen sind. Beispielsweise half die Entwicklung der Dampfmaschine, die Thermodynamik zu verstehen, was wiederum die Schaffung fortschrittlicher Halbleiter ermöglichte. Ebenso ist die Arbeit der PAI Group darauf ausgerichtet, die Zukunft der KI-Technologie zu gestalten.

Die PAI Group wird ihre Zusammenarbeit mit dem Harvard University Center for Brain Science, geleitet von Professor Venkatesh Murthy, und mit dem Assistant Professor Gautam Reddy von der Princeton University, einem ehemaligen NTT-Forschungswissenschaftler, fortsetzen. Die Gruppe plant auch, mit Associate Professor Surya Ganguli von der Stanford University zusammenzuarbeiten, mit dem Tanaka mehrere Arbeiten verfasst hat. Das Kernteam umfasst Tanaka, die NTT-Forschungswissenschaftlerin Maya Okawa und den NTT-Postdoktoranden Ekdeep Singh Lubana.

Bemerkenswerte frühere Beiträge des Teams umfassen einen vielzitierten Algorithmus zum Beschneiden neuronaler Netze, einen Algorithmus zur Entfernung von Verzerrungen für große Sprachmodelle, der von der US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) anerkannt wurde, sowie neue Erkenntnisse über die konzeptionellen Lerndynamiken der KI.

Die Mission der PAI Group ist dreifach: 1) Unser Verständnis der KI-Mechanismen zu vertiefen und Ethik von Anfang an zu integrieren, anstatt nachträglich Anpassungen vorzunehmen; 2) Kontrollierte KI-Umgebungen zu schaffen, die von der experimentellen Physik inspiriert sind, um Lern- und Vorhersageverhalten systematisch zu beobachten; und 3) Die Vertrauenslücke zwischen KI und menschlichen Nutzern durch bessere Abläufe und Datenkontrolle zu überbrücken.

NTT Research Präsident und CEO Kazu Gomi betonte die Bedeutung der PAI Group und erklärte: „Heute markiert einen neuen Schritt hin zu einem besseren Verständnis der KI durch die Gesellschaft mit der Gründung der Physics of Artificial Intelligence Group von NTT Research. Die schnelle Integration von KI in das tägliche Leben hat unsere Beziehung zur Technologie tiefgreifend beeinflusst. Da die Rolle der KI wächst, ist es entscheidend, ihre Auswirkungen auf menschliche Emotionen zu erforschen und wie dies die Entwicklung neuer Lösungen leiten kann. Die neue Gruppe zielt darauf ab, Bedenken und Vorurteile rund um KI anzugehen und einen harmonischen Weg für KI und Menschheit zu fördern.“

Die PAI Group verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, der Physik, Neurowissenschaften und Psychologie vereint, um über traditionelle Benchmarks hinauszugehen. Diese ganzheitliche Sichtweise ist essenziell, um Ziele wie Fairness und Sicherheit zu erreichen, die für eine nachhaltige KI-Einführung entscheidend sind. Währenddessen arbeiten andere Gruppen innerhalb des PHI Lab daran, den Energieverbrauch von KI-Computing-Plattformen durch optische Rechenverfahren und innovative Dünnschicht-Lithiumniobat-Technologie (TFLN) zu reduzieren. Inspiriert von der enormen Energieeffizienzunterschiede zwischen großen Sprachmodellen und biologischen Gehirnen, wird die PAI Group auch Wege untersuchen, um Ähnlichkeiten zwischen biologischen und künstlichen neuronalen Netzwerken zu nutzen.

Hidenori Tanaka bemerkte: „Der Schlüssel für ein harmonisches Zusammenleben von KI mit der Menschheit liegt in ihrer Vertrauenswürdigkeit und unserem Ansatz beim Entwurf und der Implementierung von KI-Lösungen. Mit der Bildung dieser Gruppe ebnen wir den Weg, um die Rechenmechanismen des Gehirns und deren Beziehung zu Deep-Learning-Modellen zu verstehen. Unsere Forschung zielt darauf ab, natürlichere, intelligentere Algorithmen und Hardware zu entwickeln, die auf Erkenntnissen aus Physik, Neurowissenschaften und maschinellem Lernen basieren.“

Seit 2019 steht das PHI Lab an vorderster Front bei der Entwicklung neuer Rechensysteme mit photonikbasierten Technologien, einschließlich TFLN-basierter Geräte und der Coherent Ising Machine, die komplexe Optimierungsprobleme angeht, die für klassische Computer traditionell herausfordernd sind.

Das PHI Lab hat mit einer Reihe von Institutionen zusammengearbeitet, darunter Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, die University of Michigan und das NASA Ames Research Center, was zu über 150 veröffentlichten Arbeiten führte, fünf in Nature, eine in Science und zwanzig in Nature-Schwesterzeitschriften.

NTT kündigt KI-Inferenzchip für Echtzeit-4K-Videoverarbeitung an

NTT Corp. hat auch einen neuen großflächigen Integrationschip (LSI) vorgestellt, der für die Echtzeit-KI-Inferenzverarbeitung von ultrahochauflösendem Video bis zu 4K-Auflösung bei 30 Bildern pro Sekunde ausgelegt ist. Diese stromsparende Technologie ist ideal für Edge- und strombeschränkte Terminalbereitstellungen, bei denen herkömmliche KI-Inferenzverarbeitung typischerweise eine Videokomprimierung für die Echtzeitverarbeitung erfordert.

Zum Beispiel kann dieser LSI, wenn er in eine Drohne integriert ist, Personen oder Objekte aus bis zu 150 Metern (492 Fuß) Höhe erkennen, was die gesetzliche Höchstflughöhe für Drohnenflüge in Japan ist. Im Gegensatz dazu beschränken herkömmliche Echtzeit-KI-Video-Inferenztechnologien Drohnenoperationen auf etwa 30 Meter (98 Fuß). Diese Technologie könnte Drohnen-basierte Infrastrukturinspektionen revolutionieren, indem sie Operationen jenseits der Sichtlinie ermöglicht und somit Arbeitsaufwand und Kosten reduziert.

Kazu Gomi kommentierte: „Die Kombination aus stromsparender KI-Inferenz mit ultrahochauflösendem Video bietet enormes Potenzial, von der Infrastrukturinspektion über die öffentliche Sicherheit bis hin zu Live-Sportveranstaltungen. NTTs LSI, von dem wir glauben, dass es der erste seiner Art ist, der solche Ergebnisse erzielt, stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, um KI-Inferenz am Edge und für strombeschränkte Terminals zu ermöglichen.“

In Edge- und strombeschränkten Terminals müssen KI-Geräte mit deutlich weniger Leistung arbeiten als GPUs, die in KI-Servern verwendet werden – Dutzende Watt im Vergleich zu Hunderten. Der LSI überwindet diese Einschränkungen durch einen von NTT entwickelten KI-Inferenzmotor, der die Rechenkomplexität reduziert, während die Erkennungsgenauigkeit erhalten bleibt. Dies wird durch Interframe-Korrelation und dynamische Bit-Präzisionssteuerung erreicht, wodurch der Objekterkennungsalgorithmus You Only Look Once (YOLOv3) mit weniger als 20 Watt Stromverbrauch ausgeführt werden kann.

NTT plant, diesen LSI innerhalb des Geschäftsjahres 2025 über seine Betriebsgesellschaft, NTT Innovative Devices Corporation, zu kommerzialisieren. Der LSI wurde auf dem jährlichen Forschungs- und Innovationsgipfel von NTT, Upgrade, der vom 9. bis 10. April 2025 in San Francisco stattfand, vorgestellt.

Mit Blick nach vorn erforschen Forscher die Anwendung dieses LSI in der datenzentrierten Infrastruktur (DCI) der Innovative Optical and Wireless Network (IOWN) Initiative, die von NTT und dem IOWN Global Forum geleitet wird. DCI nutzt die Hochgeschwindigkeits- und niedrige Latenzfähigkeiten des IOWN All-Photonics Network, um moderne Netzwerkherausforderungen wie Skalierbarkeit, Leistungsbeschränkungen und hohen Energieverbrauch anzugehen.

Darüber hinaus arbeiten NTT-Forscher mit NTT DATA, Inc. zusammen, um diesen LSI in Verbindung mit ihren proprietären Attribute-Based Encryption (ABE)-Technologien voranzutreiben. ABE ermöglicht präzise Zugriffskontrolle und flexible Richtlinieneinstellungen auf Datenebene, was sicheres Datenteilen erleichtert, das in bestehende Anwendungen und Datenspeicher integriert werden kann.

Die Identität von IOWN

Gestern gab NTT bekannt, dass Akira Shimada, Präsident und CEO von NTT, und Katsuhiko Kawazoe, Senior Executive Vice President und CTO von NTT, ein Buch mit dem Titel *Die Identität von IOWN* veröffentlicht haben. Das Buch befasst sich mit der IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) Initiative von NTT und erörtert, wie sie darauf abzielt, eine nachhaltigere Gesellschaft in unserer zunehmend datengetriebenen Welt zu fördern.

*Die Identität von IOWN* ist jetzt auf Amazon verfügbar, nach seiner Veröffentlichung während des jährlichen Forschungs- und Innovationsgipfels von NTT, Upgrade, der vom 9. bis 10. April 2025 in San Francisco stattfand.