NTTは、4Kビデオ推論のAIグループとAIチップ設計の物理学を発表します

NTTリサーチの年次イベント「アップグレード」にて、新たなAI基礎研究グループ「人工知能物理学グループ（PAIグループ）」が発表されました。この動きは、物理的AIが注目を集める中、特にNvidiaが合成データを活用して自動運転車やヒューマノイドロボットの開発と市場投入を加速している時期に起こっています。NTTリサーチは、新設されたPAIグループとともにこの潮流に乗り出そうとしています。

インテリジェンスの物理学（PHI）ラボから分離したPAIグループは、AIの「ブラックボックス」をさらに深く探求し、理解を深めることで信頼性と安全性を向上させることを目指しています。日本の主要な通信大手NTTの子会社であるNTTリサーチは、年間36億ドルの印象的な研究開発予算を誇ります。

昨年、NTTはハーバード大学脳科学センターと共同で開発した「インテリジェンスの物理学」ビジョンを発表しました。このビジョンは過去5年間で大きな貢献を果たし、学術パートナーとの協力により引き続き発展しています。

PAIグループは、物理学、神経科学、機械学習の専門知識で知られるNTTリサーチの科学者、田中秀典氏が率いる予定です。彼のリーダーシップの下、グループは人間とAIの協力を強化する追求を進めます。

過去5年間にPHIラボが開拓した学際的アプローチを基盤に、新グループはAIの「ブラックボックス」性の謎を解き明かすことに焦点を当てます。これは、よりエネルギー効率の高いAIシステムの開発に不可欠です。AIの急速な進展に伴い、信頼性と安全性の確保は、さまざまな産業での応用やAI導入のガバナンスにおいて最重要となっています。

一流の学術研究者と協力し、PAIグループは生物学的知能と人工知能の類似性を探求することを目指します。彼らの目標は、AIの複雑なメカニズムを解明し、信頼を育み、人間とAIの協力のよりスムーズな統合への道を開くことです。AIがどのように訓練され、知識を蓄積し、意思決定を行うかをよりよく理解することで、グループは一貫性があり、安全で信頼できる未来のAIシステムを設計することを目指します。

このアプローチは、物体を動かす力を理解することで今日我々が依存する機械の開発につながった物理学の歴史的役割を反映しています。例えば、蒸気機関の開発は熱力学の理解を助け、それが高度な半導体の作成を促進しました。同様に、PAIグループの活動はAI技術の未来を形作る準備ができています。

PAIグループは、ハーバード大学脳科学センターのVenkatesh Murthy教授や、元NTTリサーチ科学者でプリンストン大学の助教授Gautam Reddy氏と引き続き協力します。また、田中氏が共著した数々の論文を持つスタンフォード大学の准教授Surya Ganguli氏とも連携する予定です。コアチームには、田中氏、NTTリサーチ科学者の大川麻耶氏、NTTリサーチのポスドク研究者Ekdeep Singh Lubana氏が含まれます。

チームの過去の注目すべき貢献には、高い引用率を誇るニューラルネットワークのプルーニングアルゴリズム、米国国立標準技術研究所（NIST）によって認められた大規模言語モデルのバイアス除去アルゴリズム、AIの概念学習ダイナミクスに関する新たな洞察が含まれます。

PAIグループの使命は3つあります：1）AIメカニズムの理解を深め、倫理を事後的な調整ではなく本質的に統合する。2）実験物理学に着想を得た制御されたAI環境を作り、学習と予測行動を体系的に観察する。3）より優れた運用とデータ制御を通じて、AIと人間のオペレーター間の信頼のギャップを埋める。

NTTリサーチの社長兼CEOである五味和夫氏は、PAIグループの重要性を強調し、「今日、NTTリサーチの人工知能物理学グループの設立により、AIに対する社会の理解に向けた新たな一歩を踏み出します。AIの日常生活への急速な統合は、技術との関係に深い影響を与えました。AIの役割が拡大する中、その人間の感情への影響を探り、それが新たなソリューションの開発を導くことが重要です。新グループは、AIに関する懸念や偏見に対処し、AIと人類の調和のとれた前進を促進することを目指します」と述べました。

PAIグループは、物理学、神経科学、心理学を融合した学際的アプローチを採用し、従来のベンチマークを超えます。この全体的な視点は、持続可能なAI導入に不可欠な公平性や安全性の目標達成に不可欠です。一方、PHIラボ内の他のグループは、光コンピューティングや革新的な薄膜ニオブ酸リチウム（TFLN）技術を通じて、AIコンピューティングプラットフォームのエネルギー消費の削減に取り組んでいます。大規模言語モデルと生物学的脳の膨大なエネルギー効率の違いに着想を得て、PAIグループは生物学的および人工ニューラルネットワークの類似性を活用する方法も探求します。

田中秀典氏は、「AIが人類と調和して共存する鍵は、その信頼性とAIソリューションの設計・実装のアプローチにあります。このグループの結成により、脳の計算メカニズムと深層学習モデルとの関係を理解する道を切り開きます。私たちの研究は、物理学、神経科学、機械学習の洞察を活用して、より自然で知的なアルゴリズムとハードウェアを開発することを目指します」と述べました。

2019年以来、PHIラボは、TFLNベースのデバイスやコヒーレントイジングマシンなど、光子ベースの技術を用いた新しいコンピューティングシステムの開発の最前線に立ってきました。コヒーレントイジングマシンは、従来のコンピューターでは困難だった複雑な最適化問題に取り組むものです。

PHIラボは、ハーバード、カルテック、コーネル、MIT、ノートルダム、スタンフォード、スウィンバーン、ミシガン大学、NASAエイムズ研究センターなど、さまざまな機関と協力し、150以上の論文を発表し、そのうち5つがNature、1つがScience、20がNatureの姉妹誌に掲載されています。

NTT、リアルタイム4Kビデオ処理のためのAI推論チップを発表

NTT株式会社は、最大4K解像度の超高解像度ビデオを毎秒30フレームでリアルタイムにAI推論処理するために設計された新しい大規模集積（LSI）チップを発表しました。この低電力技術は、エッジや電力制約のある端末展開に最適であり、従来のAI推論技術では通常、リアルタイム処理のためにビデオ圧縮が必要でした。

例えば、このLSIをドローンに統合すると、日本でのドローン飛行の法的最大高度である150メートル（492フィート）から個人や物体を検出できます。対照的に、従来のリアルタイムAIビデオ推論技術では、ドローンの運用は約30メートル（98フィート）に制限されます。この技術は、ドローンを使用したインフラ検査を革新し、視線外での運用を可能にし、労力とコストを削減します。

五味和夫氏は、「低電力AI推論と超高解像度ビデオの組み合わせは、インフラ検査から公共の安全、ライブスポーツイベントまで、大きな可能性を秘めています。NTTのLSIは、このような結果を達成した初のものと信じており、エッジや電力制約のある端末でのAI推論を可能にする大きな前進です」とコメントしました。

エッジや電力制約のある端末では、AIデバイスはAIサーバーで使用されるGPUよりもはるかに低い電力（数百ワットに対して数十ワット）で動作する必要があります。LSIは、NTTが開発したAI推論エンジンを使用し、検出精度を維持しながら計算の複雑さを軽減します。これは、フレーム間相関と動的ビット精度制御を通じて実現され、オブジェクト検出アルゴリズムYou Only Look Once（YOLOv3）を20ワット未満の消費電力で実行します。

NTTは、2025会計年度内に子会社のNTTイノベーティブデバイス株式会社を通じてこのLSIを商用化する予定です。このLSIは、2025年4月9日から10日にサンフランシスコで開催されたNTTの年次研究・イノベーションサミット「アップグレード」で展示されました。

今後、研究者は、NTTとIOWNグローバルフォーラムが主導する革新的光・無線ネットワーク（IOWN）イニシアチブのデータ中心インフラ（DCI）でのこのLSIの応用を探求しています。DCIは、IOWNオールフォトニクスネットワークの高速・低遅延機能を活用して、スケーラビリティ、パフォーマンスの制限、高エネルギー消費といった現代のネットワーキング課題に取り組みます。

さらに、NTTの研究者はNTTデータ株式会社と協力し、独自の属性ベース暗号化（ABE）技術と連携してこのLSIを進化させています。ABEは、データ層での精密なアクセス制御と柔軟なポリシー設定を可能にし、既存のアプリケーションやデータストアに統合可能な安全なデータ共有を促進します。

IOWNのアイデンティティ

昨日、NTTは、NTTの社長兼CEOである島田明氏と、NTTの上級副社長兼CTOである川添雄彦氏が、『IOWNのアイデンティティ』という本を出版したことを発表しました。この本は、NTTのIOWN（革新的光・無線ネットワーク）イニシアチブについて詳しく述べ、データ駆動型社会においてより持続可能な社会を育む方法を議論しています。

『IOWNのアイデンティティ』は、2025年4月9日から10日にサンフランシスコで開催されたNTTの年次研究・イノベーションサミット「アップグレード」でのリリース後、現在Amazonで入手可能です。