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

NTT Research의 연례 업그레이드 이벤트에서 인공 지능 그룹 (PAI Group)의 Physics (Physics of Artificial Intelligence Group)라는 새로운 AI 기본 연구 그룹이 공개되었습니다. 이러한 움직임은 물리적 AI가 파도를 만들 때, 특히 Nvidia와 같은 회사가 합성 데이터를 사용하여 자율 주행 자동차 및 휴머노이드 로봇의 개발 및 시장 진입을 가속화함으로써 경계를 밀고있는시기에 발생합니다. NTT Research는 새로 형성된 PAI 그룹과 함께이 악 대차를 뛰어 넘고 싶어합니다.

PHI (Physics of Intelligence) 실험실에서 분리 한 PAI 그룹은 AI의 "블랙 박스"를 더 깊이 파고 들어 이해를 높이고 신뢰와 안전을 향상시키는 것을 목표로합니다. 일본의 주요 통신 거대 NTT 부서 인 NTT Research는 연간 R & D 예산이 36 억 달러를 자랑합니다.

작년에 NTT는 하버드 대학교 뇌 과학 센터와 파트너십을 맺고 "지능의 물리학"비전을 발표했습니다. 이 비전은 지난 5 년간 상당한 기여를했으며 학업 파트너와의 협력을 통해 계속 번창하고 있습니다.

PAI 그룹은 물리학, 신경 과학 및 기계 학습에 대한 그의 전문 지식으로 유명한 NTT 연구 과학자 Hidenori Tanaka가 주도 할 예정입니다. 그의 리더십은 인간/AI 협력을 향상시키기 위해 그룹을 안내 할 것입니다.

지난 5 년 동안 Phi Lab이 개척 한 학제 간 접근 방식을 바탕 으로이 새로운 그룹은 AI의 "블랙 박스"자연의 신비를 밝히는 데 중점을 둘 것입니다. 이는보다 에너지 효율적인 AI 시스템을 개발하는 데 중요합니다. AI의 빠른 발전으로, 신뢰성과 안전을 보장하는 것은 다양한 산업 분야의 적용과 AI 채택의 거버넌스에 가장 중요합니다.

PAI 그룹은 선도적 인 학술 연구원들과 협력하여 생물학적 지능과 인공 지능 사이의 유사점을 탐구하려고합니다. 그들의 목표는 AI의 복잡한 메커니즘을 탈취하고, 신뢰를 키우고, 인간과 AI 협력의보다 원활한 통합을위한 길을 열어주는 것입니다. AI가 어떻게 훈련되고 지식을 축적하며 결정을 내리는 방법을 더 잘 이해 함으로써이 그룹은 응집력 있고 안전하며 신뢰할 수있는 미래의 AI 시스템을 설계하는 것을 목표로합니다.

이 접근법은 물리학의 역사적 역할을 반영하며, 이는 물체를 움직이는 힘을 이해하면 오늘날 우리가 의존하는 기계의 개발로 이어졌습니다. 예를 들어, 증기 엔진의 개발은 열역학을 파악하는 데 도움이되었으며, 이는 고급 반도체의 생성을 촉진했습니다. 마찬가지로 PAI 그룹의 작업은 AI 기술의 미래를 형성 할 준비가되어 있습니다.

PAI 그룹은 Venkatesh Murthy 교수가 이끄는 Harvard University Center for Brain Science Center와 전 NTT 연구 과학자 인 Gautam Reddy 교수와 협력 할 것입니다. 이 그룹은 또한 타나카와 함께 여러 논문을 공동 저술 한 스탠포드 대학교의 Surya Ganguli 부교수와 함께 일할 계획입니다. 핵심 팀에는 Tanaka, NTT 연구 과학자 Maya Okawa 및 NTT 리서치 박사후 동료 Ekdeep Singh Lubana가 포함됩니다.

이 팀의 주목할만한 과거의 기여에는 고도로 인용 된 신경망 가지 치기 알고리즘, 미국 NIST (National Institute of Standards and Technology)가 인식하는 대형 언어 모델에 대한 편견이있는 알고리즘, AI의 개념 학습 역학에 대한 새로운 통찰력이 포함됩니다.

PAI 그룹의 사명은 세 가지입니다. 1) AI 메커니즘에 대한 이해를 심화시키기위한 것입니다. 사후 조정을 통한 윤리를 본질적으로 통합합니다. 2) 체계적으로 학습 및 예측 행동을 관찰하기 위해 실험 물리학에서 영감을 얻은 제어 된 AI 환경을 만듭니다. 3) 더 나은 운영 및 데이터 제어를 통해 AI와 인간 운영자 간의 신뢰 격차를 해소합니다.

NTT 리서치 회장 겸 CEO 카즈 고마 (Kazu Gomi)는 PAI 그룹의 중요성을 강조했다. 새로운 그룹은 AI를 둘러싼 우려와 편견을 해결하여 AI와 인류를위한 조화로운 길을 촉진하는 것을 목표로합니다. "

PAI 그룹은 학제 간 접근 방식을 채택하여 물리학, 신경 과학 및 심리학을 병합하여 전통적인 벤치 마크를 넘어냅니다. 이 전체적인 견해는 공정성과 안전과 같은 목표를 달성하는 데 필수적이며, 이는 지속 가능한 AI 채택에 필수적입니다. 한편, Phi Lab 내의 다른 그룹은 광학 컴퓨팅 및 혁신적인 박막 리튬 Niobate (TFLN) 기술을 통해 AI 컴퓨팅 플랫폼 에너지 소비를 줄이기 위해 노력하고 있습니다. PAI 그룹은 대형 언어 모델과 생물학적 뇌 사이의 방대한 에너지 효율 차이에서 영감을 얻은 생물학적 신경 네트워크와 인공 신경 네트워크 사이의 유사성을 활용하는 방법을 조사 할 것입니다.

Hidenori Tanaka는 "인류와 조화롭게 공존하는 AI의 핵심은 AI 솔루션을 설계하고 구현하는 데 대한 신뢰성과 우리의 접근 방식에 있습니다.이 그룹의 형성으로 인해 뇌의 계산 메커니즘과 심층 학습 모델과의 관계를 이해하는 방법을 포장하고 있습니다. 학습."

2019 년부터 PHI Lab은 TFLN 기반 장치 및 Coherent Ising Machine을 포함한 Photonics 기반 기술을 사용하여 새로운 컴퓨팅 시스템을 개발하는 데 최전선을 세웠으며, 이는 전통적으로 클래식 컴퓨터에 어려운 복잡한 최적화 문제를 해결합니다.

Phi Lab은 Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, University of Michigan 및 NASA Ames Research Center를 포함한 다양한 기관과 협력하여 150 개가 넘는 출판 된 논문, 자연에서 5 개, 자연 자매 저널에서 20 개 이상의 출판 된 논문을 초래했습니다.

NTT는 실시간 4K 비디오 처리를위한 AI 추론 칩 발표

NTT Corp.는 또한 초당 30 프레임에서 최대 4K 해상도의 실시간 AI High-High-High-Definition 비디오의 실시간 AI 추론 처리를 위해 설계된 새로운 대규모 통합 (LSI) 칩을 공개했습니다. 이 저전력 기술은 Edge 및 전력 제약 터미널 배포에 이상적이며, 전통적인 AI 추론은 일반적으로 실시간 처리를 위해 비디오 압축이 필요합니다.

예를 들어,이 LSI가 드론에 통합되면 지상에서 최대 150 미터 (492 피트)의 개인이나 물체를 감지 할 수 있으며, 이는 일본의 드론 항공편의 법적 최대 고도입니다. 대조적으로, 기존의 실시간 AI 비디오 추론 기술은 드론 작동을 약 30 미터 (약 98 피트)로 제한합니다. 이 기술은 드론 기반 인프라 검사에 혁명을 일으켜 시각적 시력을 넘어 운영을 허용하여 노동과 비용을 줄일 수 있습니다.

Kazu Gomi는 다음과 같이 언급했다. "초고속 정의 비디오와의 저전력 AI 추론의 조합은 인프라 검사에서 공공 안전에 이르기까지 스포츠 행사에 이르기까지 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. NTT의 LSI는 그러한 결과를 달성하기위한 최초의 종류라고 생각합니다.

Edge 및 Power-Constrained Terminals에서 AI 장치는 AI 서버에서 사용되는 GPU (수십 대와 수백 대에 사용되는 GPU보다 훨씬 낮은 전력에서 작동해야합니다. LSI는 NTT 개발 AI 추론 엔진을 사용하여 이러한 제한을 극복하여 탐지 정확도를 유지하면서 계산 복잡성을 줄입니다. 인터 프레임 상관 관계와 동적 비트-프레이션 컨트롤을 통해이를 달성하여 20 와트의 전력 소비로 한 번만 보이는 객체 감지 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

NTT는 운영 회사 인 NTT Innovative Devices Corporation을 통해 2025 회계 연도 에이 LSI를 상용화 할 계획입니다. LSI는 2025 년 4 월 9 일부터 10 일까지 샌프란시스코에서 개최 된 NTT의 연례 연구 및 혁신 서밋 인 업그레이드에서 전시되었습니다.

앞으로, 연구원들은 NTT와 Iown Global Forum이 이끄는 혁신적인 광학 및 무선 네트워크 (IOW) 이니셔티브의 데이터 중심 인프라 (DCI) 에서이 LSI의 적용을 탐구하고 있습니다. DCI는 Iown All-Photonics 네트워크의 고속 및 저도 기능을 활용하여 확장 성, 성능 제한 및 고 에너지 소비를 포함한 현대적인 네트워킹 문제를 해결합니다.

또한 NTT 연구원들은 NTT Data, Inc.와 협력하여 독점 속성 기반 암호화 (ABE) 기술과 함께이 LSI를 발전시키고 있습니다. ABE는 데이터 계층에서 정확한 액세스 제어 및 유연한 정책 설정을 가능하게하여 기존 응용 프로그램 및 데이터 저장소에 통합 될 수있는 안전한 데이터 공유를 용이하게합니다.

iown의 정체성

어제 NTT는 NTT의 사장 겸 CEO 인 Akira Shimada와 NTT의 수석 부사장이자 CTO 인 Katsuhiko Kawazoe가 *The Identity of Iown *이라는 제목의 책을 ​​발표했다고 발표했습니다. 이 책은 NTT의 IOWN (Innovative Optical and Wireless Network) 이니셔티브를 탐구하여 점점 더 데이터 중심의 세계에서보다 지속 가능한 사회를 육성하는 방법에 대해 논의합니다.

* IOWN*의 ID는 이제 아마존에서 이용할 수 있으며, 2025 년 4 월 9 일부터 10 일까지 샌프란시스코에서 개최 된 NTT의 연례 연구 및 혁신 서밋 인 업그레이드에서 출시 된 후 아마존에서 이용할 수 있습니다.