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

Bei der jährlichen Upgrade -Veranstaltung von NTT Research wurde eine neue AI -Grundlagenforschungsgruppe vorgestellt, die als Physik der künstlichen Intelligenzgruppe (PAI Group) bezeichnet wird. Dieser Schritt kommt zu einer Zeit, in der die physische KI Wellen schlägt, insbesondere bei Unternehmen wie Nvidia, die die Grenzen überschreiten, indem sie synthetische Daten verwenden, um die Entwicklung und den Markteintritt selbstfahrender Autos und humanoide Roboter zu beschleunigen. NTT -Forschung ist bestrebt, mit seiner neu geformten PAI -Gruppe auf diesen Zug zu springen.

Die PAI -Gruppe wird aus dem Labor der Physics of Intelligence (PHI) ausgedrückt und zielt darauf ab, tiefer in die "Black Box" der KI einzugehen, unser Verständnis zu verbessern und damit das Vertrauen und die Sicherheit zu verbessern. NTT Research, eine Abteilung des großen Telekommunikationsgiganten NTT Japans, verfügt über ein beeindruckendes jährliches F & E -Budget von 3,6 Milliarden US -Dollar.

Im vergangenen Jahr stellte NTT seine Vision "Physik der Intelligenz" vor, die zunächst in Zusammenarbeit mit dem Harvard University Center for Brain Science entwickelt wurde. Diese Vision hat in den letzten fünf Jahren erhebliche Beiträge zu verzeichnen und erfolgreich durch Zusammenarbeit mit akademischen Partnern.

Die PAI -Gruppe soll von Hidenori Tanaka geleitet, einem NTT -Forschungswissenschaftler, der für sein Fachwissen in Physik, Neurowissenschaften und maschinellem Lernen bekannt ist. Seine Führung wird die Gruppe leiten, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI zu verbessern.

Aufbauend auf dem interdisziplinären Ansatz, der in den letzten fünf Jahren vom Phi -Labor gearbeitet hat, wird sich die neue Gruppe darauf konzentrieren, die Geheimnisse von Ais "Black Box" Natur zu enträtseln. Dies ist entscheidend für die Entwicklung von energieeffizienteren KI-Systemen. Mit dem schnellen Fortschritt der AI ist die Gewährleistung der Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit für ihre Anwendung in verschiedenen Branchen und für die Governance der AI -Adoption von größter Bedeutung geworden.

In Zusammenarbeit mit führenden akademischen Forschern versucht die PAI -Gruppe, die Parallelen zwischen biologischer und künstlicher Intelligenz zu untersuchen. Ihr Ziel ist es, die komplexen Mechanismen von AI zu entmystifizieren, das Vertrauen zu fördern und den Weg für eine nahtlosere Integration der Zusammenarbeit menschlicher und KI zu ebnen. Durch besseres Verständnis, wie KI ausgebildet ist, Wissen sammelt 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 führten, auf die wir uns heute verlassen. Zum Beispiel hat uns die Entwicklung der Dampfmaschine dazu beigetragen, die Thermodynamik zu erfassen, was wiederum die Schaffung fortschrittlicher Halbleiter erleichterte. In ähnlicher Weise ist die Arbeit der PAI -Gruppe bereit, die Zukunft der KI -Technologie zu gestalten.

Die PAI -Gruppe wird ihre Zusammenarbeit mit dem Harvard University Center for Brain Science unter der Leitung von Professor Venkatesh Murthy und dem Assistenzprofessor von Princeton University, einem ehemaligen NTT -Forschungswissenschaftler, fortsetzen. Die Gruppe plant auch, mit dem stellvertretenden Professor Surya Ganguli der Stanford University zusammenzuarbeiten, mit dem Tanaka mehrere Papiere mitautorisiert hat. Das Kernteam umfasst Tanaka, NTT-Forschungswissenschaftler Maya Okawa und NTT Research Post-Doctoral Fellow Ekdeep Singh Lubana.

Zu den bemerkenswerten vergangenen Beiträgen des Teams zählen ein hoch zitiertes neuronales Netzwerk-Schnittalgorithmus, ein Vorspannungs-Removal-Algorithmus für große Sprachmodelle, die vom US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) anerkannt wurden, sowie neue Einblicke in die konzeptionelle Lerndynamik von AI.

Die Mission der PAI-Gruppe ist dreifach: 1) um unser Verständnis von KI-Mechanismen zu vertiefen und die Ethik eher durch Post-hoc-Anpassungen zu integrieren; 2) kontrollierte KI -Umgebungen zu schaffen, die von der experimentellen Physik inspiriert sind, um das Lernen und Vorhersageverhalten systematisch zu beobachten; und 3) die Vertrauenslücke zwischen KI und menschlichen Betreibern durch bessere Operationen und Datenkontrolle zu schließen.

Der Präsident und CEO von NTT Research, Kazu Gomi, betonte die Bedeutung der PAI -Gruppe und erklärte: "Heute ist ein neuer Schritt in Richtung der KI der Gesellschaft durch die Etablierung der Physik der NTT -Forschung der künstlichen Intelligenzgruppe. Die schnelle Integration von AI in die alltägliche Leben beeinflusst. Die neue Gruppe zielt darauf ab, Bedenken und Vorurteile rund um die KI auszuräumen und einen harmonischen Weg für die KI und die Menschheit zu fördern. "

Die PAI -Gruppe verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, der Physik, Neurowissenschaften und Psychologie verschmelzen, um über traditionelle Benchmarks hinauszugehen. Diese ganzheitliche Sichtweise ist wichtig, um Ziele wie Fairness und Sicherheit zu erreichen, die für eine nachhaltige Einführung von KI von entscheidender Bedeutung sind. In der Zwischenzeit arbeiten andere Gruppen innerhalb des PHI-Labors an der Reduzierung der Energieverbrauch von AI Computing Platform durch optische Computing und innovative Dünnfilm-Lithium-Niobate (TFLN) -Technologie. Inspiriert von dem umfangreichen Unterschied zwischen Energieeffizienz zwischen großen Sprachmodellen und biologischem Gehirn wird die PAI -Gruppe auch untersuchen, wie sich Ähnlichkeiten zwischen biologischen und künstlichen neuronalen Netzwerken auswirken können.

Hidenori Tanaka bemerkte: "Der Schlüssel zu KI, die harmonisch mit der Menschheit koexistiert, liegt in ihrer Vertrauenswürdigkeit und unseres Ansatzes zur Gestaltung und Implementierung von AI -Lösungen. Mit der Bildung dieser Gruppe ebnen wir den Weg, um die Rechenmechanismen des Gehirns zu verstehen, und die Relation von Machtern und ihre Verhältnisse zu tiefen Lernmodellen.

Seit 2019 steht das PHI-Labor an der Spitze der Entwicklung neuer Computersysteme mithilfe photonischbasierter Technologien, einschließlich TFLN-basierter Geräte und der kohärenten ISING-Maschine, die komplexe Optimierungsprobleme angeht, die traditionell für klassische Computer schwierig ist.

Das Phi -Labor hat mit einer Reihe von Institutionen zusammengearbeitet, darunter Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, die Universität von Michigan, und das NASA Ames Research Center, das über 150 veröffentlichte Papiere, eine in Naturwissenschaften, und zwanzig Schwesterjournale in der Natur.

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

NTT Corp. stellte auch einen neuen LSI-Chip (Large-Scale Integration) vor, der für die Echtzeit-KI-Inferenzverarbeitung von ultrahoch-definitionsübergreifenden Videos bis zu 4K-Auflösung bei 30 Bildern pro Sekunde entwickelt wurde. Diese Technologie mit geringer Leistung ist ideal für Kanten- und Stromversorgungsbereitstellungen, bei denen herkömmliche KI-Inferenzen in der Regel eine Videokomprimierung für die Echtzeitverarbeitung erfordert.

Wenn dieses LSI beispielsweise in eine Drohne integriert ist, kann sie Personen oder Objekte von bis zu 150 Metern über dem Boden erkennen, was die rechtliche Höhenhöhe für Drohnenflüge in Japan ist. Im Gegensatz dazu begrenzt herkömmliche Echtzeit-KI-Video-Inferenztechnologie die Drohnenoperationen auf rund 30 Meter (98 Fuß). Diese Technologie könnte Drohnen-basierte Infrastrukturinspektionen revolutionieren und es ermöglichen, dass Operationen über die visuelle Sichtlinie hinausgehen und so Arbeit und Kosten verringern.

Kazu Gomi kommentierte: "Die Kombination aus KI-Inferenzung mit ultrahoch-definitionsarmen VIDEO ist ein enormes Potenzial, von der Inspektion der Infrastruktur bis hin zur öffentlichen Sicherheit bis hin zu Live-Sportveranstaltungen. NTTs LSI, von dem wir glauben, dass es die ersten von dieser Art zu erzielen, um solche Ergebnisse zu erzielen.

In Kanten- und Stromversorgungsanschlüssen müssen KI-Geräte mit viel niedrigerer Leistung als in AI-Servern verwendeten Watts gegenüber Hunderten betrieben werden. Das LSI überwindet diese Einschränkungen mithilfe einer NTT-entwickelten AI-Inferenzmotor, die die Rechenkomplexität verringert und gleichzeitig die Erkennungsgenauigkeit aufrechterhält. Dies erreicht dies durch Correlation und dynamische Bit-Precision-Steuerung und ermöglicht es ihm, den Objekterkennungsalgorithmus auszuführen, den Sie nur einmal (yolov3) mit weniger als 20 Watt Stromverbrauch ansehen.

NTT plant, diesen LSI innerhalb des Geschäftsjahres 2025 über sein operatives Unternehmen NTT Innovative Devices Corporation zu kommerzialisieren. Der LSI wurde vom 9. bis 10. April 2025 auf dem jährlichen Forschungs- und Innovationsgipfel des NTT in San Francisco vorgestellt.

Mit Blick auf die Zukunft untersuchen die Forscher die Anwendung dieses LSI in der datenzentrierten Infrastruktur (DCI) der Initiative für innovative optische und drahtlose Netzwerke (Iown), die von NTT und dem Iown Global Forum geleitet wird. DCI nutzt die Hochgeschwindigkeits- und Niedrig-Latenz-Fähigkeiten des Iown All-Photonics-Netzwerks, um moderne Netzwerkeherausforderungen anzugehen, einschließlich Skalierbarkeit, Leistungsbeschränkungen und hoher Energieverbrauch.

Darüber hinaus arbeiten NTT-Forscher mit NTT Data, Inc. zusammen, um diese LSI in Verbindung mit ihren proprietären Attributbasis-Verschlüsselungstechnologien (ABE) voranzutreiben. ABE ermöglicht eine präzise Zugriffskontrolle und flexible Richtlinieneinstellung in der Datenschicht und erleichtert sichere Datenfreigabe, die in vorhandene Anwendungen und Datenspeicher integriert werden können.

Die Identität von Iown

Gestern gab NTT bekannt, dass Akira Shimada, Präsidentin und CEO von NTT, und Katsuhiko Kawazoe, Senior Executive Vice President und CTO von NTT, ein Buch mit dem Titel "The Identity of Iown *" veröffentlicht haben. Das Buch befasst sich mit der Iown-Initiative von NTT (innovative optische und drahtlose Netzwerke) und diskutiert, wie es darauf abzielt, eine nachhaltigere Gesellschaft in unserer zunehmend datengetriebenen Welt zu fördern.

* Die Identität von Iown* ist jetzt bei Amazon erhältlich, nachdem der jährliche Forschungs- und Innovationsgipfel von NTT vom 9. bis 10. April 2025 in San Francisco veröffentlicht wurde.