O NTT revela a física do grupo de IA e o design de chip de IA para inferência de vídeo em 4K

No evento anual Upgrade da NTT Research, foi revelado um novo grupo de pesquisa básica em IA, chamado Grupo de Física da Inteligência Artificial (PAI Group). Essa iniciativa ocorre em um momento em que a IA física está causando impacto, particularmente com empresas como a Nvidia expandindo os limites ao usar dados sintéticos para acelerar o desenvolvimento e a entrada no mercado de carros autônomos e robôs humanoides. A NTT Research está ansiosa para embarcar nessa tendência com seu recém-formado PAI Group.

Originado a partir do Laboratório de Física da Inteligência (PHI Lab), o PAI Group pretende explorar mais profundamente a "caixa preta" da IA, aprimorando nossa compreensão e, assim, melhorando a confiança e a segurança. A NTT Research, uma divisão do gigante japonês de telecomunicações NTT, possui um impressionante orçamento anual de P&D de 3,6 bilhões de dólares.

No último ano, a NTT apresentou sua visão de "Física da Inteligência", inicialmente desenvolvida em parceria com o Centro de Ciência do Cérebro da Universidade de Harvard. Essa visão recebeu contribuições significativas nos últimos cinco anos e continua a prosperar por meio de colaborações com parceiros acadêmicos.

O PAI Group será liderado por Hidenori Tanaka, um cientista da NTT Research renomado por sua expertise em física, neurociência e aprendizado de máquina. Sua liderança guiará o grupo em sua busca por aprimorar a colaboração entre humanos e IA.

Construindo sobre a abordagem interdisciplinar pioneira do PHI Lab nos últimos cinco anos, o novo grupo focará em desvendar os mistérios da natureza "caixa preta" da IA. Isso é crucial para desenvolver sistemas de IA mais eficientes energeticamente. Com o rápido avanço da IA, garantir confiabilidade e segurança tornou-se fundamental para sua aplicação em diversas indústrias e para a governança da adoção da IA.

Em parceria com pesquisadores acadêmicos de ponta, o PAI Group busca explorar os paralelos entre a inteligência biológica e artificial. O objetivo é desmistificar os mecanismos complexos da IA, promovendo confiança e pavimentando o caminho para uma integração mais fluida entre humanos e IA. Ao compreender melhor como a IA é treinada, acumula conhecimento e toma decisões, o grupo pretende projetar sistemas de IA futuros que sejam coesos, seguros e confiáveis.

Essa abordagem reflete o papel histórico da física, onde a compreensão das forças que movem objetos levou ao desenvolvimento das máquinas que utilizamos hoje. Por exemplo, o desenvolvimento da máquina a vapor ajudou a compreender a termodinâmica, que por sua vez facilitou a criação de semicondutores avançados. Da mesma forma, o trabalho do PAI Group está preparado para moldar o futuro da tecnologia de IA.

O PAI Group continuará sua colaboração com o Centro de Ciência do Cérebro da Universidade de Harvard, liderado pelo Professor Venkatesh Murthy, e com o Professor Assistente da Universidade de Princeton, Gautam Reddy, um ex-cientista da NTT Research. O grupo também planeja trabalhar com o Professor Associado da Universidade de Stanford, Surya Ganguli, com quem Tanaka coautorou diversos artigos. A equipe principal inclui Tanaka, a cientista da NTT Research Maya Okawa e o bolsista de pós-doutorado da NTT Research Ekdeep Singh Lubana.

Contribuições notáveis do passado da equipe incluem um algoritmo de poda de redes neurais altamente citado, um algoritmo de remoção de viés para modelos de linguagem de grande escala reconhecido pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) e novas perspectivas sobre a dinâmica de aprendizado conceitual da IA.

A missão do PAI Group é tripla: 1) Aprofundar nossa compreensão dos mecanismos da IA, integrando ética de forma inerente, em vez de por ajustes posteriores; 2) Criar ambientes de IA controlados inspirados na física experimental para observar comportamentos de aprendizado e previsão de forma sistemática; e 3) Reduzir a lacuna de confiança entre a IA e os operadores humanos por meio de melhores operações e controle de dados.

O presidente e CEO da NTT Research, Kazu Gomi, enfatizou a importância do PAI Group, declarando: "Hoje marca um novo passo rumo à compreensão da sociedade sobre a IA por meio da criação do Grupo de Física da Inteligência Artificial da NTT Research. A rápida integração da IA na vida cotidiana afetou profundamente nossa relação com a tecnologia. À medida que o papel da IA se expande, é crucial explorar seu impacto nas emoções humanas e como isso pode orientar o desenvolvimento de novas soluções. O novo grupo visa abordar preocupações e vieses em torno da IA, promovendo um caminho harmonioso para a IA e a humanidade."

O PAI Group adota uma abordagem interdisciplinar, mesclando física, neurociência e psicologia para ir além dos benchmarks tradicionais. Essa visão holística é essencial para alcançar objetivos como justiça e segurança, que são vitais para a adoção sustentável da IA. Enquanto isso, outros grupos dentro do PHI Lab estão trabalhando na redução do consumo de energia das plataformas de computação de IA por meio de computação óptica e tecnologia inovadora de niobato de lítio de filme fino (TFLN). Inspirado pela vasta diferença de eficiência energética entre modelos de linguagem de grande escala e cérebros biológicos, o PAI Group também investigará maneiras de aproveitar semelhanças entre redes neurais biológicas e artificiais.

Hidenori Tanaka comentou: "A chave para a IA coexistir harmoniosamente com a humanidade reside em sua confiabilidade e em nossa abordagem para projetar e implementar soluções de IA. Com a formação deste grupo, estamos pavimentando o caminho para entender os mecanismos computacionais do cérebro e sua relação com modelos de aprendizado profundo. Nossa pesquisa visa desenvolver algoritmos e hardware mais naturais e inteligentes, baseando-se em insights da física, neurociência e aprendizado de máquina."

Desde 2019, o PHI Lab está na vanguarda do desenvolvimento de novos sistemas de computação usando tecnologias baseadas em fotônica, incluindo dispositivos baseados em TFLN e a Máquina de Ising Coerente, que aborda problemas complexos de otimização tradicionalmente desafiadores para computadores clássicos.

O PHI Lab colaborou com uma variedade de instituições, incluindo Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, a Universidade de Michigan e o Centro de Pesquisa Ames da NASA, resultando em mais de 150 artigos publicados, cinco na Nature, um na Science e vinte em revistas irmãs da Nature.

NTT Anuncia Chip de Inferência de IA para Processamento de Vídeo 4K em Tempo Real

A NTT Corp. também revelou um novo chip de integração em larga escala (LSI) projetado para processamento de inferência de IA em tempo real de vídeos de ultra-alta definição até 4K a 30 quadros por segundo. Essa tecnologia de baixo consumo é ideal para implantações em terminais com restrições de energia e borda, onde a inferência de IA tradicional geralmente requer compressão de vídeo para processamento em tempo real.

Por exemplo, quando este LSI é integrado a um drone, ele pode detectar indivíduos ou objetos a até 150 metros (492 pés) acima do solo, que é a altitude máxima legal para voos de drones no Japão. Em contraste, a tecnologia convencional de inferência de vídeo em tempo real de IA limita as operações de drones a cerca de 30 metros (98 pés). Essa tecnologia pode revolucionar as inspeções de infraestrutura baseadas em drones, permitindo operações além da linha de visão, reduzindo assim mão de obra e custos.

Kazu Gomi comentou: "A combinação de inferência de IA de baixo consumo com vídeo de ultra-alta definição tem um enorme potencial, desde a inspeção de infraestrutura até a segurança pública e eventos esportivos ao vivo. O LSI da NTT, que acreditamos ser o primeiro de seu tipo a alcançar tais resultados, representa um avanço significativo na habilitação da inferência de IA na borda e para terminais com restrições de energia."

Em terminais de borda e com restrições de energia, os dispositivos de IA devem operar com muito menos energia do que as GPUs usadas em servidores de IA — dezenas de watts em vez de centenas. O LSI supera essas limitações usando um motor de inferência de IA desenvolvido pela NTT que reduz a complexidade computacional enquanto mantém a precisão de detecção. Ele alcança isso por meio de correlação entre quadros e controle dinâmico de precisão de bits, permitindo executar o algoritmo de detecção de objetos You Only Look Once (YOLOv3) com menos de 20 watts de consumo de energia.

A NTT planeja comercializar este LSI no ano fiscal de 2025 por meio de sua empresa operacional, a NTT Innovative Devices Corporation. O LSI foi apresentado no evento anual de pesquisa e inovação da NTT, Upgrade, realizado em San Francisco de 9 a 10 de abril de 2025.

Olhando para o futuro, os pesquisadores estão explorando a aplicação deste LSI na infraestrutura centrada em dados (DCI) da Iniciativa de Rede Óptica e Sem Fio Inovadora (IOWN), liderada pela NTT e pelo Fórum Global IOWN. A DCI utiliza as capacidades de alta velocidade e baixa latência da Rede Todo-Fotônica IOWN para enfrentar desafios modernos de rede, incluindo escalabilidade, limitações de desempenho e alto consumo de energia.

Além disso, os pesquisadores da NTT estão colaborando com a NTT DATA, Inc. para avançar este LSI em conjunto com suas tecnologias proprietárias de Criptografia Baseada em Atributos (ABE). A ABE permite controle de acesso preciso e configuração de políticas flexíveis na camada de dados, facilitando o compartilhamento seguro de dados que pode ser integrado a aplicativos e armazenamentos de dados existentes.

A Identidade do IOWN

Ontem, a NTT anunciou que Akira Shimada, presidente e CEO da NTT, e Katsuhiko Kawazoe, vice-presidente executivo sênior e CTO da NTT, lançaram um livro intitulado *A Identidade do IOWN*. O livro explora a iniciativa IOWN (Rede Óptica e Sem Fio Inovadora) da NTT, discutindo como ela visa promover uma sociedade mais sustentável em nosso mundo cada vez mais orientado por dados.

*A Identidade do IOWN* está agora disponível na Amazon, após seu lançamento durante o evento anual de pesquisa e inovação da NTT, Upgrade, realizado em San Francisco de 9 a 10 de abril de 2025.