NTT dévoile la physique du groupe AI et de la conception des puces AI pour une inférence vidéo 4K

À l'événement annuel Upgrade de NTT Research, un nouveau groupe de recherche fondamentale sur l'IA a été dévoilé, nommé le Groupe de Physique de l'Intelligence Artificielle (Groupe PAI). Cette initiative intervient à un moment où l'IA physique fait des vagues, notamment avec des entreprises comme Nvidia qui repoussent les limites en utilisant des données synthétiques pour accélérer le développement et la mise sur le marché de voitures autonomes et de robots humanoïdes. NTT Research est impatient de rejoindre cette tendance avec son nouveau Groupe PAI.

Issu de son Laboratoire de Physique de l'Intelligence (PHI Lab), le Groupe PAI vise à explorer plus en profondeur la "boîte noire" de l'IA, améliorant notre compréhension et, par conséquent, renforçant la confiance et la sécurité. NTT Research, une division du géant japonais des télécommunications NTT, dispose d'un impressionnant budget annuel de R&D de 3,6 milliards de dollars.

L'année dernière, NTT a introduit sa vision de la "Physique de l'Intelligence", initialement développée en partenariat avec le Centre pour la Science du Cerveau de l'Université de Harvard. Cette vision a bénéficié de contributions significatives au cours des cinq dernières années et continue de prospérer grâce à des collaborations avec des partenaires académiques.

Le Groupe PAI sera dirigé par Hidenori Tanaka, un scientifique de NTT Research réputé pour son expertise en physique, neurosciences et apprentissage automatique. Son leadership guidera le groupe dans sa quête d'améliorer la collaboration entre humains et IA.

S'appuyant sur l'approche interdisciplinaire initiée par le PHI Lab au cours des cinq dernières années, le nouveau groupe se concentrera sur la démystification de la nature "boîte noire" de l'IA. Cela est crucial pour développer des systèmes d'IA plus économes en énergie. Avec l'avancement rapide de l'IA, garantir la fiabilité et la sécurité est devenu primordial pour son application dans diverses industries et pour la gouvernance de l'adoption de l'IA.

En partenariat avec des chercheurs académiques de premier plan, le Groupe PAI cherche à explorer les parallèles entre l'intelligence biologique et artificielle. Leur objectif est de démystifier les mécanismes complexes de l'IA, favorisant la confiance et ouvrant la voie à une intégration plus fluide de la collaboration entre humains et IA. En comprenant mieux comment l'IA est entraînée, accumule des connaissances et prend des décisions, le groupe vise à concevoir des systèmes d'IA futurs cohérents, sûrs et fiables.

Cette approche reflète le rôle historique de la physique, où la compréhension des forces qui déplacent les objets a conduit au développement des machines dont nous dépendons aujourd'hui. Par exemple, le développement de la machine à vapeur nous a aidés à comprendre la thermodynamique, ce qui a facilité la création de semi-conducteurs avancés. De même, les travaux du Groupe PAI sont prêts à façonner l'avenir de la technologie de l'IA.

Le Groupe PAI poursuivra sa collaboration avec le Centre pour la Science du Cerveau de l'Université de Harvard, dirigé par le professeur Venkatesh Murthy, et avec l'assistant professeur de l'Université de Princeton, Gautam Reddy, ancien scientifique de NTT Research. Le groupe prévoit également de travailler avec le professeur associé de l'Université de Stanford, Surya Ganguli, avec qui Tanaka a co-écrit plusieurs articles. L'équipe de base comprend Tanaka, la scientifique de NTT Research Maya Okawa, et le post-doctorant de NTT Research Ekdeep Singh Lubana.

Les contributions passées notables de l'équipe incluent un algorithme de pruning de réseaux neuronaux très cité, un algorithme de suppression de biais pour les grands modèles de langage reconnu par l'Institut National des Normes et de la Technologie des États-Unis (NIST), et de nouvelles perspectives sur la dynamique d'apprentissage conceptuel de l'IA.

La mission du Groupe PAI est triple : 1) Approfondir notre compréhension des mécanismes de l'IA, intégrant l'éthique de manière inhérente plutôt que par des ajustements post-hoc ; 2) Créer des environnements d'IA contrôlés inspirés par la physique expérimentale pour observer systématiquement les comportements d'apprentissage et de prédiction ; et 3) Combler le fossé de confiance entre l'IA et les opérateurs humains grâce à de meilleures opérations et un contrôle des données.

Le président et PDG de NTT Research, Kazu Gomi, a souligné l'importance du Groupe PAI, déclarant : « Aujourd'hui marque une nouvelle étape vers la compréhension de l'IA par la société grâce à la création du Groupe de Physique de l'Intelligence Artificielle de NTT Research. L'intégration rapide de l'IA dans la vie quotidienne a profondément affecté notre relation avec la technologie. Alors que le rôle de l'IA s'élargit, il est crucial d'explorer son impact sur les émotions humaines et comment cela peut guider le développement de nouvelles solutions. Le nouveau groupe vise à répondre aux préoccupations et aux biais entourant l'IA, favorisant une voie harmonieuse pour l'IA et l'humanité. »

Le Groupe PAI adopte une approche interdisciplinaire, fusionnant physique, neurosciences et psychologie pour aller au-delà des benchmarks traditionnels. Cette vision holistique est essentielle pour atteindre des objectifs tels que l'équité et la sécurité, qui sont vitaux pour une adoption durable de l'IA. Pendant ce temps, d'autres groupes au sein du PHI Lab travaillent à réduire la consommation d'énergie des plateformes informatiques d'IA grâce à l'informatique optique et à la technologie innovante de niobate de lithium à film mince (TFLN). Inspiré par la vaste différence d'efficacité énergétique entre les grands modèles de langage et les cerveaux biologiques, le Groupe PAI explorera également des moyens de tirer parti des similitudes entre les réseaux neuronaux biologiques et artificiels.

Hidenori Tanaka a déclaré : « La clé de la coexistence harmonieuse de l'IA avec l'humanité réside dans sa fiabilité et notre approche pour concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA. Avec la formation de ce groupe, nous ouvrons la voie à la compréhension des mécanismes computationnels du cerveau et de leur relation avec les modèles d'apprentissage profond. Nos recherches visent à développer des algorithmes et du matériel plus naturels et intelligents, en s'appuyant sur des perspectives issues de la physique, des neurosciences et de l'apprentissage automatique. »

Depuis 2019, le PHI Lab est à la pointe du développement de nouveaux systèmes informatiques utilisant des technologies basées sur la photonique, y compris des dispositifs basés sur le TFLN et la Machine d'Ising Cohérente, qui s'attaque aux problèmes d'optimisation complexes traditionnellement difficiles pour les ordinateurs classiques.

Le PHI Lab a collaboré avec une gamme d'institutions, y compris Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, l'Université du Michigan, et le Centre de Recherche Ames de la NASA, ce qui a résulté en plus de 150 articles publiés, cinq dans Nature, un dans Science, et vingt dans des revues sœurs de Nature.

NTT annonce une puce d'inférence IA pour le traitement vidéo 4K en temps réel

NTT Corp. a également dévoilé une nouvelle puce d'intégration à grande échelle (LSI) conçue pour le traitement d'inférence IA en temps réel de vidéos ultra-haute définition jusqu'à une résolution de 4K à 30 images par seconde. Cette technologie à faible consommation est idéale pour les déploiements en périphérie et les terminaux à contraintes énergétiques, où l'inférence IA traditionnelle nécessite généralement une compression vidéo pour un traitement en temps réel.

Par exemple, lorsqu'elle est intégrée dans un drone, cette LSI peut détecter des individus ou des objets à partir d'une altitude allant jusqu'à 150 mètres (492 pieds), qui est l'altitude maximale légale pour les vols de drones au Japon. En revanche, la technologie d'inférence vidéo IA en temps réel conventionnelle limite les opérations des drones à environ 30 mètres (98 pieds). Cette technologie pourrait révolutionner les inspections d'infrastructures basées sur les drones, permettant des opérations au-delà de la ligne de mire visuelle, réduisant ainsi la main-d'œuvre et les coûts.

Kazu Gomi a commenté : « La combinaison de l'inférence IA à faible consommation avec la vidéo ultra-haute définition offre un potentiel énorme, de l'inspection d'infrastructures à la sécurité publique en passant par les événements sportifs en direct. La LSI de NTT, que nous croyons être la première de son genre à atteindre de tels résultats, représente une avancée significative dans l'activation de l'inférence IA à la périphérie et pour les terminaux à contraintes énergétiques. »

Dans les terminaux à contraintes énergétiques et en périphérie, les dispositifs IA doivent fonctionner avec une puissance bien inférieure à celle des GPU utilisés dans les serveurs IA — des dizaines de watts contre des centaines. La LSI surmonte ces limitations grâce à un moteur d'inférence IA développé par NTT qui réduit la complexité computationnelle tout en maintenant la précision de détection. Elle y parvient grâce à la corrélation inter-images et au contrôle dynamique de la précision des bits, lui permettant d'exécuter l'algorithme de détection d'objets You Only Look Once (YOLOv3) avec moins de 20 watts de consommation d'énergie.

NTT prévoit de commercialiser cette LSI au cours de l'exercice fiscal 2025 par le biais de sa société opérationnelle, NTT Innovative Devices Corporation. La LSI a été présentée lors du sommet annuel de recherche et d'innovation de NTT, Upgrade, tenu à San Francisco du 9 au 10 avril 2025.

À l'avenir, les chercheurs explorent l'application de cette LSI dans l'infrastructure centrée sur les données (DCI) de l'Initiative Innovative Optical and Wireless Network (IOWN), dirigée par NTT et le Forum Global IOWN. La DCI utilise les capacités de haute vitesse et de faible latence du Réseau Tout-Photonique IOWN pour relever les défis modernes des réseaux, y compris l'évolutivité, les limitations de performance et la forte consommation d'énergie.

De plus, les chercheurs de NTT collaborent avec NTT DATA, Inc. pour faire avancer cette LSI en conjonction avec leurs technologies propriétaires de chiffrement basé sur les attributs (ABE). L'ABE permet un contrôle d'accès précis et une définition flexible de politiques au niveau des données, facilitant un partage sécurisé des données qui peut être intégré dans les applications et les magasins de données existants.

L'Identité d'IOWN

Hier, NTT a annoncé qu'Akira Shimada, président et PDG de NTT, et Katsuhiko Kawazoe, vice-président exécutif senior et CTO de NTT, ont publié un livre intitulé *L'Identité d'IOWN*. Le livre explore l'initiative IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) de NTT, discutant de la manière dont elle vise à favoriser une société plus durable dans notre monde de plus en plus axé sur les données.

*L'Identité d'IOWN* est maintenant disponible sur Amazon, suite à sa sortie lors du sommet annuel de recherche et d'innovation de NTT, Upgrade, tenu à San Francisco du 9 au 10 avril 2025.