NTT presenta Física de AI Group y diseño de chips de IA para inferencia de video 4K

En el evento de actualización anual de NTT Research, se presentó un nuevo grupo de investigación básica de IA, nombrado Física del Grupo de Inteligencia Artificial (PAI Group). Este movimiento llega en un momento en que la IA física está haciendo olas, particularmente con compañías como Nvidia que empujan los límites mediante el uso de datos sintéticos para acelerar el desarrollo y la entrada al mercado de automóviles autónomos y robots humanoides. La investigación de NTT está ansiosa por subirse a este carro con su grupo PAI recientemente formado.

Gire de su laboratorio de Física de Inteligencia (PHI), el grupo PAI tiene como objetivo profundizar en la "caja negra" de la IA, mejorando nuestra comprensión y, por lo tanto, mejorando la confianza y la seguridad. NTT Research, una división del principal gigante de telecomunicaciones de Japón NTT, cuenta con un impresionante presupuesto anual de I + D de $ 3.6 mil millones.

El año pasado, NTT introdujo su visión de "Física de Inteligencia", inicialmente desarrollada en asociación con el Centro de Ciencias del Cerebro de la Universidad de Harvard. Esta visión ha visto contribuciones significativas en los últimos cinco años y continúa prosperando a través de colaboraciones con socios académicos.

El grupo PAI está liderado por Hidenori Tanaka, un científico de investigación de NTT reconocido por su experiencia en física, neurociencia y aprendizaje automático. Su liderazgo guiará al grupo en su búsqueda de mejorar la colaboración humana/IA.

Sobre la base del enfoque interdisciplinario pionero por el laboratorio PHI en los últimos cinco años, el nuevo grupo se centrará en desentrañar los misterios de la naturaleza de "caja negra" de AI. Esto es crucial para desarrollar sistemas de IA más eficientes en energía. Con el rápido avance de la IA, garantizar la confiabilidad y la seguridad se han vuelto primordiales para su aplicación en diversas industrias y para el gobierno de la adopción de la IA.

En asociación con los principales investigadores académicos, el Grupo PAI busca explorar los paralelos entre la inteligencia biológica y artificial. Su objetivo es desmitificar los mecanismos complejos de la IA, fomentar la confianza y allanar el camino para una integración más perfecta de la colaboración humana y de IA. Al comprender mejor cómo se capacita la IA, acumula conocimiento y toma decisiones, el grupo tiene como objetivo diseñar futuros sistemas de IA que sean cohesivos, seguros y confiables.

Este enfoque refleja el papel histórico de la física, donde comprender las fuerzas que mueven objetos condujeron al desarrollo de máquinas en las que confiamos hoy. Por ejemplo, el desarrollo de la máquina de vapor nos ayudó a comprender la termodinámica, lo que a su vez facilitó la creación de semiconductores avanzados. Del mismo modo, el trabajo del Grupo PAI está listo para dar forma al futuro de la tecnología AI.

El Grupo PAI continuará su colaboración con el Centro de Ciencias del Cerebro de la Universidad de Harvard, dirigido por el profesor Venkatesh Murthy, y con el profesor asistente de la Universidad de Princeton, Gautam Reddy, un ex científico de investigación de NTT. El grupo también planea trabajar con la profesora asociada de la Universidad de Stanford, Surya Ganguli, con quien Tanaka es coautora de varios documentos. El equipo central incluye a Tanaka, la científica de investigación de NTT Maya Okawa y al compañero postdoctoral de NTT, Ekdeep Singh Lubana.

Las contribuciones pasadas notables del equipo incluyen un algoritmo de poda de redes neuronal altamente citada, un algoritmo de eliminación de sesgo para modelos de idiomas grandes reconocidos por el Instituto Nacional de Normas y Tecnología de los Estados Unidos (NIST), y nuevas ideas sobre la dinámica conceptual de aprendizaje conceptual de la IA.

La misión del grupo PAI es triple: 1) para profundizar nuestra comprensión de los mecanismos de IA, integrando la ética inherentemente en lugar de a través de ajustes post-hoc; 2) crear entornos de IA controlados inspirados en la física experimental para observar los comportamientos de aprendizaje y predicción sistemáticamente; y 3) para cerrar la brecha de confianza entre la IA y los operadores humanos a través de mejores operaciones y control de datos.

El presidente y CEO de la investigación de NTT, Kazu Gomi, enfatizó la importancia del grupo PAI, afirmando: "Hoy marca un nuevo paso hacia la comprensión de la AI de la sociedad a través del establecimiento de la física de NTT Research of Artificial Intelligence Group. La rápida integración de la IA en la IA en la vida cotidiana ha afectado profundamente nuestra relación con la tecnología. A medida que expanden la AI, expandida, es Crucial para explorar su impacto en el impacto en la emergencia humana. El nuevo grupo tiene como objetivo abordar las preocupaciones y los prejuicios que rodean la IA, fomentando un camino armonioso para la IA y la humanidad ".

El grupo PAI adopta un enfoque interdisciplinario, fusionando la física, la neurociencia y la psicología para ir más allá de los puntos de referencia tradicionales. Esta visión holística es esencial para lograr objetivos como la equidad y la seguridad, que son vitales para la adopción sostenible de IA. Mientras tanto, otros grupos dentro del laboratorio PHI están trabajando en la reducción del consumo de energía de la plataforma de computación AI a través de la informática óptica y la innovadora tecnología de litio de litio delgado (TFLN). Inspirado en la vasta diferencia de eficiencia energética entre los modelos de idiomas grandes y los cerebros biológicos, el grupo PAI también investigará formas de aprovechar las similitudes entre las redes neuronales biológicas y artificiales.

Hidenori Tanaka comentó: "La clave para coexistir armoniosamente con la humanidad radica en su confiabilidad y nuestro enfoque para diseñar e implementar soluciones de IA. Con la formación de este grupo, estamos allanando el camino para comprender los mecanismos computacionales del cerebro y su relación con los modelos de aprendizaje profundo. Nuestra investigación, nuestra investigación, apunta a un objetivo más natural, algoritmos inteligentes y hardware, dibujando en los mecanismos de los físicos", y su relación, y su relación, y el aprendizaje de la investigación, y el objetivo de obtener más información, y al hards de la información más natural, y los hards, y el hardware, y su relación, y su relación, y su relación, y su relación, y, y su relación, y, y su relación, y, y sea de su relación.

Desde 2019, el laboratorio PHI ha estado a la vanguardia del desarrollo de nuevos sistemas informáticos utilizando tecnologías basadas en fotónicas, incluidos los dispositivos basados ​​en TFLN y la máquina de ising coherente, que aborda problemas de optimización complejos que tradicionalmente desafían para las computadoras clásicas.

El Laboratorio Phi ha colaborado con una variedad de instituciones, incluidos Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, la Universidad de Michigan y el Centro de Investigación de la NASA Ames, lo que resulta en más de 150 artículos publicados, cinco en la naturaleza, uno en ciencias y veinte en revistas hermanas de la naturaleza.

NTT anuncia un chip de inferencia de IA para el procesamiento de video 4K en tiempo real

NTT Corp. también presentó un nuevo chip de integración a gran escala (LSI) diseñado para el procesamiento de inferencia de IA en tiempo real del video de ultra alta definición de hasta 4K a 30 cuadros por segundo. Esta tecnología de baja potencia es ideal para implementaciones de terminales de borde y potencia, donde la inferencia tradicional de IA generalmente requiere compresión de video para el procesamiento en tiempo real.

Por ejemplo, cuando este LSI se integra en un dron, puede detectar individuos u objetos desde hasta 150 metros (492 pies) sobre el suelo, que es la altitud máxima legal para los vuelos de drones en Japón. En contraste, la tecnología de inferencia de video de IA en tiempo real convencional limita las operaciones de drones a alrededor de 30 metros (98 pies). Esta tecnología podría revolucionar las inspecciones de infraestructura basadas en drones, permitiendo operaciones más allá de la línea de visión visual, reduciendo así la mano de obra y los costos.

Kazu Gomi comentó: "La combinación de inferencia de IA de baja potencia con un video de ultra alta definición tiene un enorme potencial, desde la inspección de la infraestructura hasta la seguridad pública hasta los eventos deportivos en vivo. El LSI de NTT, que creemos que es el primero de su tipo hasta lograr tales resultados, representa un paso adelante significativo en la que la IA Infreza en el borde y para las ventas de Power-Cournals".

En terminales de borde y potencia limitada, los dispositivos AI deben operar con una potencia mucho más baja que las GPU utilizadas en los servidores de IA, tenses de vatios en comparación con cientos. El LSI supera estas limitaciones utilizando un motor de inferencia AI desarrollado por NTT que reduce la complejidad computacional al tiempo que mantiene la precisión de detección. Logra esto a través de la correlación interframe y el control dinámico de la precisión de bits, lo que le permite ejecutar el algoritmo de detección de objetos que solo busca una vez (yolov3) con menos de 20 vatios de consumo de energía.

NTT planea comercializar este LSI dentro del año fiscal 2025 a través de su empresa operativa, NTT Innovative Devices Corporation. El LSI se exhibió en la Cumbre Anual de Investigación e Innovación de NTT, actualización, celebrada en San Francisco del 9 al 10 de abril de 2025.

Mirando hacia el futuro, los investigadores están explorando la aplicación de este LSI en la infraestructura centrada en datos (DCI) de la innovadora iniciativa de red óptica e inalámbrica (IOWN), dirigida por NTT y el Foro Global IOWN. DCI utiliza las capacidades de alta velocidad y de baja latencia de la red Ilown All-Photonics para abordar los desafíos modernos de redes, incluidas la escalabilidad, las limitaciones de rendimiento y el alto consumo de energía.

Además, los investigadores de NTT están colaborando con NTT Data, Inc. para avanzar este LSI junto con sus tecnologías de cifrado basado en atributos (ABE) patentado. ABE permite un control de acceso preciso y una configuración de políticas flexibles en la capa de datos, facilitando el intercambio de datos seguro que puede integrarse en aplicaciones y almacenes existentes.

La identidad de IOWN

Ayer, NTT anunció que Akira Shimada, presidenta y directora ejecutiva de NTT, y Katsuhiko Kawazoe, vicepresidenta ejecutiva senior y CTO de NTT, han publicado un libro titulado *The Identity of Iown *. El libro profundiza en la iniciativa IOWN (innovadora red óptica e inalámbrica) de NTT, discutiendo cómo su objetivo es fomentar una sociedad más sostenible en nuestro mundo cada vez más basado en datos.

* La identidad de IOWN* ahora está disponible en Amazon, luego de su lanzamiento durante la Cumbre Anual de Investigación e Innovación de NTT, actualización, celebrada en San Francisco del 9 al 10 de abril de 2025.