NTT는 4K 비디오 추론을위한 AI 그룹 및 AI 칩 설계의 물리학을 공개합니다.

NTT Research의 연례 Upgrade 행사에서 새로운 AI 기초 연구 그룹인 인공지능 물리학 그룹(PAI Group)이 공개되었습니다. 이 움직임은 물리적 AI가 주목받고 있는 시점에 이루어졌으며, 특히 Nvidia와 같은 회사가 합성 데이터를 사용하여 자율주행차와 휴머노이드 로봇의 개발 및 시장 진입을 가속화하고 있습니다. NTT Research는 새로 형성된 PAI Group을 통해 이 흐름에 적극적으로 동참하고자 합니다.

지능 물리학(PHI) 연구소에서 분리된 PAI Group은 AI의 "블랙박스"를 더 깊이 탐구하여 이해를 높이고, 이를 통해 신뢰와 안전성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 일본의 주요 통신 대기업 NTT의 연구 부서인 NTT Research는 연간 36억 달러 규모의 인상적인 R&D 예산을 자랑합니다.

작년에 NTT는 Harvard University Center for Brain Science와 협력하여 처음 개발된 "지능 물리학" 비전을 소개했습니다. 이 비전은 지난 5년 동안 상당한 기여를 이루어왔으며, 학계 파트너들과의 협력을 통해 계속해서 번창하고 있습니다.

PAI Group은 물리학, 신경과학, 기계 학습 분야에서 전문성을 인정받은 NTT Research 과학자 Hidenori Tanaka가 이끌 예정입니다. 그의 리더십은 인간과 AI의 협력을 강화하는 데 그룹을 안내할 것입니다.

지난 5년 동안 PHI 연구소가 개척한 학제 간 접근 방식을 기반으로, 새로운 그룹은 AI의 "블랙박스" 특성을 풀어내는 데 초점을 맞출 것입니다. 이는 에너지 효율적인 AI 시스템 개발에至关적입니다. AI의 급속한 발전으로 인해 다양한 산업에서의 적용과 AI 채택의 거버넌스를 위해 신뢰성과 안전성을 보장하는 것이 최우선 과제가 되었습니다.

선도적인 학계 연구자들과의 파트너십을 통해 PAI Group은 생물학적 지능과 인공지능 간의 유사점을 탐구하고자 합니다. 그들의 목표는 AI의 복잡한 메커니즘을 명확히 하여 신뢰를 증진하고 인간과 AI의 협력을 보다 원활하게 통합할 수 있는 길을 열어주는 것입니다. AI가 어떻게 훈련되고, 지식을 축적하며, 결정을 내리는지를 더 잘 이해함으로써, 그룹은 일관성 있고 안전하며 신뢰할 수 있는 미래 AI 시스템을 설계하는 것을 목표로 합니다.

이 접근 방식은 물리학의 역사적 역할과 유사합니다. 물체를 움직이는 힘을 이해함으로써 오늘날 우리가 의존하는 기계의 개발이 이루어졌습니다. 예를 들어, 증기 기관의 개발은 열역학을 이해하는 데 도움을 주었고, 이는 차례로 첨단 반도체의 생성을 촉진했습니다. 마찬가지로, PAI Group의 작업은 AI 기술의 미래를 형성할 준비가 되어 있습니다.

PAI Group은 Harvard University Center for Brain Science의 Venkatesh Murthy 교수와 Princeton University의 조교수 Gautam Reddy, 이전 NTT Research 과학자였던 인물과 협력을 계속할 것입니다. 또한 그룹은 Tanaka가 여러 논문을 공동 저술한 Stanford University의 부교수 Surya Ganguli와 협력할 계획입니다. 핵심 팀에는 Tanaka, NTT Research 과학자 Maya Okawa, 그리고 NTT Research 박사후 연구원 Ekdeep Singh Lubana가 포함됩니다.

팀의 주목할 만한 과거 기여로는 높은 인용을 받은 신경망 가지치기 알고리즘, 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서 인정받은 대형 언어 모델의 편향 제거 알고리즘, 그리고 AI의 개념 학습 역학에 대한 새로운 통찰이 포함됩니다.

PAI Group의 임무는 세 가지로 요약됩니다: 1) AI 메커니즘에 대한 이해를 심화하여 윤리를 사후 조정이 아닌 본질적으로 통합; 2) 실험 물리학에서 영감을 받은 제어된 AI 환경을 만들어 학습 및 예측 행동을 체계적으로 관찰; 3) 더 나은 운영과 데이터 제어를 통해 AI와 인간 운영자 간의 신뢰 격차를 해소.

NTT Research 사장 겸 CEO인 Kazu Gomi는 PAI Group의 중요성을 강조하며, "오늘은 NTT Research의 인공지능 물리학 그룹 설립을 통해 사회가 AI를 이해하는 데 한 걸음 더 나아가는 날입니다. AI의 일상 생활로의 급속한 통합은 기술과의 관계에 깊은 영향을 미쳤습니다. AI의 역할이 확대됨에 따라, AI가 인간의 감정에 미치는 영향과 이것이 새로운 솔루션 개발을 어떻게 안내할 수 있는지를 탐구하는 것이 중요합니다. 새로운 그룹은 AI를 둘러싼 우려와 편견을 해결하며, AI와 인류가 조화로운 길을 나아갈 수 있도록 목표로 합니다."

PAI Group은 물리학, 신경과학, 심리학을 융합한 학제 간 접근 방식을 채택하여 전통적인 벤치마크를 넘어섭니다. 이러한 전체적인 관점은 공정성과 안전성과 같은 목표를 달성하는 데 필수적이며, 이는 지속 가능한 AI 채택에至关적입니다. 한편, PHI 연구소 내의 다른 그룹들은 광학 컴퓨팅과 혁신적인 박막 리튬 니오베이트(TFLN) 기술을 통해 AI 컴퓨팅 플랫폼의 에너지 소비를 줄이는 데 노력하고 있습니다. 대형 언어 모델과 생물학적 뇌 사이의 엄청난 에너지 효율 차이에 영감을 받아, PAI Group은 생물학적 신경망과 인공 신경망 간의 유사성을 활용하는 방법을 탐구할 것입니다.

Hidenori Tanaka는 "AI가 인류와 조화롭게 공존하는 열쇠는 신뢰성과 AI 솔루션을 설계하고 구현하는 접근 방식에 있습니다. 이 그룹의 형성으로, 우리는 뇌의 계산 메커니즘과 딥 러닝 모델과의 관계를 이해하는 길을 열어가고 있습니다. 우리의 연구는 물리학, 신경과학, 기계 학습에서 얻은 통찰을 바탕으로 더 자연스럽고 지능적인 알고리즘과 하드웨어를 개발하는 것을 목표로 합니다."

2019년 이후, PHI 연구소는 TFLN 기반 장치와 코히런트 이징 머신(Coherent Ising Machine)을 포함한 포토닉스 기반 기술을 사용한 새로운 컴퓨팅 시스템 개발의 선두에 있었습니다. 이는 전통적으로 고전 컴퓨터에서 어려웠던 복잡한 최적화 문제를 해결합니다.

PHI 연구소는 Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, University of Michigan, NASA Ames Research Center 등 다양한 기관과 협력하여 150편 이상의 논문을 발표했으며, 그중 5편은 Nature에, 1편은 Science에, 20편은 Nature 자매지에도 게재되었습니다.

NTT, 실시간 4K 비디오 처리를 위한 AI 추론 칩 발표

NTT Corp.은 초고화질 4K 해상도의 비디오를 초당 30프레임으로 실시간 AI 추론 처리하도록 설계된 새로운 대규모 집적(LSI) 칩을 공개했습니다. 이 저전력 기술은 엣지 및 전력 제약이 있는 단말기 배포에 이상적이며, 기존의 AI 추론 기술은 실시간 처리를 위해 비디오 압축이 필요했습니다.

예를 들어, 이 LSI가 드론에 통합되면 일본에서 드론 비행의 법적 최대 고도인 150미터(492피트) 상공에서 개인이나 물체를 탐지할 수 있습니다. 반면, 기존의 실시간 AI 비디오 추론 기술은 드론 운영을 약 30미터(98피트)로 제한합니다. 이 기술은 드론 기반 인프라 검사를 혁신할 수 있으며, 시각적 가시선 너머의 운영을 가능하게 하여 노동력과 비용을 절감할 수 있습니다.

Kazu Gomi는 "저전력 AI 추론과 초고화질 비디오의 결합은 인프라 검사에서 공공 안전, 라이브 스포츠 이벤트에 이르기까지 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. NTT의 LSI는 이러한 결과를 달성한 최초의 기술로 믿어지며, 엣지 및 전력 제약이 있는 단말기에서 AI 추론을 가능하게 하는 중요한 진전을 나타냅니다."

엣지 및 전력 제약이 있는 단말기에서 AI 장치는 AI 서버에서 사용되는 GPU보다 훨씬 낮은 전력, 즉 수백 와트가 아닌 수십 와트로 작동해야 합니다. LSI는 NTT가 개발한 AI 추론 엔진을 사용하여 계산 복잡성을 줄이면서 탐지 정확도를 유지함으로써 이러한 한계를 극복합니다. 이는 프레임 간 상관관계와 동적 비트 정밀 제어를 통해 달성되며, 객체 탐지 알고리즘 You Only Look Once(YOLOv3)를 20와트 미만의 전력 소비로 실행할 수 있습니다.

NTT는 2025 회계연도 내에 운영 회사인 NTT Innovative Devices Corporation을 통해 이 LSI를 상용화할 계획입니다. 이 LSI는 2025년 4월 9일부터 10일까지 샌프란시스코에서 열린 NTT의 연례 연구 및 혁신 서밋, Upgrade에서 선보였습니다.

앞으로 연구자들은 NTT와 IOWN Global Forum이 주도하는 혁신 광학 및 무선 네트워크(IOWN) 이니셔티브의 데이터 중심 인프라(DCI)에 이 LSI를 적용하는 방안을 탐구하고 있습니다. DCI는 IOWN 올-포토닉스 네트워크의 고속 및 저지연 기능을 활용하여 확장성, 성능 제한, 높은 에너지 소비와 같은 현대 네트워킹 과제를 해결합니다.

또한, NTT 연구자들은 NTT DATA, Inc.와 협력하여 독점적인 속성 기반 암호화(ABE) 기술과 함께 이 LSI를 발전시키고 있습니다. ABE는 데이터 레이어에서 정밀한 접근 제어와 유연한 정책 설정을 가능하게 하여 기존 응용 프로그램 및 데이터 저장소에 통합할 수 있는 안전한 데이터 공유를 촉진합니다.

IOWN의 정체성

어제, NTT는 NTT의 사장 겸 CEO인 Akira Shimada와 NTT의 선임 부사장 겸 CTO인 Katsuhiko Kawazoe가 *The Identity of IOWN*이라는 책을 출간했다고 발표했습니다. 이 책은 NTT의 IOWN(혁신 광학 및 무선 네트워크) 이니셔티브를 깊이 탐구하며, 점점 데이터 중심이 되어가는 세상에서 보다 지속 가능한 사회를 육성하는 방법을 논의합니다.

*The Identity of IOWN*은 2025년 4월 9일부터 10일까지 샌프란시스코에서 열린 NTT의 연례 연구 및 혁신 서밋, Upgrade에서 출시된 후 Amazon에서 구매할 수 있습니다.