NTT tiết lộ vật lý của nhóm AI và thiết kế chip AI cho suy luận video 4K

Tại sự kiện Upgrade hàng năm của NTT Research, một nhóm nghiên cứu cơ bản về AI mới đã được công bố, có tên là Nhóm Vật lý của Trí tuệ Nhân tạo (PAI Group). Động thái này diễn ra vào thời điểm AI vật lý đang tạo ra làn sóng, đặc biệt với các công ty như Nvidia đang đẩy nhanh quá trình phát triển và đưa ra thị trường các xe tự lái và robot hình người bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp. NTT Research rất hào hứng tham gia vào xu hướng này với Nhóm PAI mới thành lập.

Tách ra từ Phòng thí nghiệm Vật lý của Trí tuệ (PHI Lab), Nhóm PAI hướng tới việc nghiên cứu sâu hơn về "hộp đen" của AI, nâng cao sự hiểu biết của chúng ta và từ đó cải thiện niềm tin và an toàn. NTT Research, một bộ phận của tập đoàn viễn thông lớn của Nhật Bản NTT, tự hào sở hữu ngân sách R&D hàng năm ấn tượng là 3,6 tỷ USD.

Năm ngoái, NTT đã giới thiệu tầm nhìn "Vật lý của Trí tuệ", ban đầu được phát triển với sự hợp tác của Trung tâm Khoa học Não bộ của Đại học Harvard. Tầm nhìn này đã ghi nhận những đóng góp đáng kể trong năm năm qua và tiếp tục phát triển mạnh mẽ thông qua các hợp tác với các đối tác học thuật.

Nhóm PAI sẽ được dẫn dắt bởi Hidenori Tanaka, một Nhà khoa học Nghiên cứu của NTT, nổi tiếng với chuyên môn về vật lý, khoa học thần kinh và học máy. Sự lãnh đạo của ông sẽ định hướng nhóm trong việc nâng cao sự hợp tác giữa con người và AI.

Dựa trên cách tiếp cận liên ngành do PHI Lab tiên phong trong năm năm qua, nhóm mới sẽ tập trung vào việc làm sáng tỏ những bí ẩn về bản chất "hộp đen" của AI. Điều này rất quan trọng để phát triển các hệ thống AI tiết kiệm năng lượng hơn. Với sự tiến bộ nhanh chóng của AI, việc đảm bảo tính đáng tin cậy và an toàn đã trở nên tối quan trọng cho việc ứng dụng AI trong nhiều ngành công nghiệp và quản trị việc áp dụng AI.

Hợp tác với các nhà nghiên cứu học thuật hàng đầu, Nhóm PAI tìm cách khám phá sự tương đồng giữa trí tuệ sinh học và trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu của họ là làm sáng tỏ các cơ chế phức tạp của AI, thúc đẩy niềm tin và mở đường cho sự tích hợp liền mạch hơn giữa con người và AI. Bằng cách hiểu rõ hơn về cách AI được huấn luyện, tích lũy kiến thức và đưa ra quyết định, nhóm hướng tới thiết kế các hệ thống AI tương lai gắn kết, an toàn và đáng tin cậy.

Cách tiếp cận này tương tự vai trò lịch sử của vật lý, nơi việc hiểu các lực tác động lên vật thể đã dẫn đến sự phát triển của các máy móc mà chúng ta phụ thuộc ngày nay. Chẳng hạn, sự phát triển của động cơ hơi nước đã giúp chúng ta nắm bắt nhiệt động lực học, từ đó tạo điều kiện cho việc tạo ra các chất bán dẫn tiên tiến. Tương tự, công việc của Nhóm PAI được kỳ vọng sẽ định hình tương lai của công nghệ AI.

Nhóm PAI sẽ tiếp tục hợp tác với Trung tâm Khoa học Não bộ của Đại học Harvard, do Giáo sư Venkatesh Murthy dẫn dắt, và với Trợ lý Giáo sư Gautam Reddy của Đại học Princeton, người từng là Nhà khoa học Nghiên cứu của NTT. Nhóm cũng dự kiến làm việc với Phó Giáo sư Surya Ganguli của Đại học Stanford, người mà Tanaka đã đồng tác giả nhiều bài báo. Đội ngũ cốt lõi bao gồm Tanaka, Nhà khoa học Nghiên cứu của NTT Maya Okawa, và Nghiên cứu sinh Sau tiến sĩ của NTT Ekdeep Singh Lubana.

Những đóng góp nổi bật trước đây của nhóm bao gồm một thuật toán cắt tỉa mạng nơ-ron được trích dẫn nhiều, một thuật toán loại bỏ thiên kiến cho các mô hình ngôn ngữ lớn được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) công nhận, và những hiểu biết mới về động lực học tập khái niệm của AI.

Sứ mệnh của Nhóm PAI có ba mục tiêu: 1) Làm sâu sắc thêm sự hiểu biết về các cơ chế AI, tích hợp đạo đức một cách tự nhiên thay vì thông qua các điều chỉnh sau khi hoàn thành; 2) Tạo ra các môi trường AI được kiểm soát lấy cảm hứng từ vật lý thực nghiệm để quan sát hành vi học tập và dự đoán một cách có hệ thống; và 3) Thu hẹp khoảng cách niềm tin giữa AI và con người thông qua các hoạt động và kiểm soát dữ liệu tốt hơn.

Chủ tịch và CEO của NTT Research, Kazu Gomi, nhấn mạnh tầm quan trọng của Nhóm PAI, tuyên bố: "Hôm nay đánh dấu một bước tiến mới hướng tới sự hiểu biết của xã hội về AI thông qua việc thành lập Nhóm Vật lý của Trí tuệ Nhân tạo của NTT Research. Sự tích hợp nhanh chóng của AI vào đời sống hàng ngày đã ảnh hưởng sâu sắc đến mối quan hệ của chúng ta với công nghệ. Khi vai trò của AI mở rộng, việc khám phá tác động của nó đến cảm xúc con người và cách điều này có thể định hướng phát triển các giải pháp mới là rất quan trọng. Nhóm mới hướng tới giải quyết các mối quan ngại và thiên kiến xung quanh AI, thúc đẩy một con đường hài hòa cho AI và nhân loại."

Nhóm PAI áp dụng cách tiếp cận liên ngành, kết hợp vật lý, khoa học thần kinh và tâm lý học để vượt qua các tiêu chuẩn truyền thống. Quan điểm toàn diện này rất cần thiết để đạt được các mục tiêu như công bằng và an toàn, vốn quan trọng cho việc áp dụng AI bền vững. Trong khi đó, các nhóm khác trong PHI Lab đang nỗ lực giảm tiêu thụ năng lượng của nền tảng tính toán AI thông qua tính toán quang học và công nghệ lithium niobate màng mỏng (TFLN) tiên tiến. Lấy cảm hứng từ sự khác biệt lớn về hiệu quả năng lượng giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và não bộ sinh học, Nhóm PAI cũng sẽ nghiên cứu các cách tận dụng sự tương đồng giữa mạng nơ-ron sinh học và nhân tạo.

Hidenori Tanaka nhận xét: "Chìa khóa để AI cùng tồn tại hài hòa với nhân loại nằm ở tính đáng tin cậy và cách tiếp cận của chúng ta trong việc thiết kế và triển khai các giải pháp AI. Với sự thành lập của nhóm này, chúng ta đang mở đường để hiểu các cơ chế tính toán của não bộ và mối quan hệ của chúng với các mô hình học sâu. Nghiên cứu của chúng tôi hướng tới phát triển các thuật toán và phần cứng thông minh, tự nhiên hơn, dựa trên những hiểu biết từ vật lý, khoa học thần kinh và học máy."

Kể từ năm 2019, PHI Lab đã đi đầu trong việc phát triển các hệ thống tính toán mới sử dụng các công nghệ dựa trên photon, bao gồm các thiết bị dựa trên TFLN và Máy Ising Coherent, giải quyết các vấn đề tối ưu hóa phức tạp vốn là thách thức đối với máy tính cổ điển.

PHI Lab đã hợp tác với một loạt các tổ chức bao gồm Harvard, Caltech, Cornell, MIT, Notre Dame, Stanford, Swinburne, Đại học Michigan và Trung tâm Nghiên cứu Ames của NASA, dẫn đến hơn 150 bài báo được công bố, năm bài trong Nature, một bài trong Science, và hai mươi bài trong các tạp chí chị em của Nature.

NTT Công bố Chip Suy luận AI cho Xử lý Video 4K Thời gian Thực

NTT Corp. cũng đã công bố một chip tích hợp quy mô lớn (LSI) mới được thiết kế cho xử lý suy luận AI thời gian thực của video độ phân giải siêu cao lên đến 4K ở tốc độ 30 khung hình mỗi giây. Công nghệ tiết kiệm năng lượng này lý tưởng cho các triển khai ở biên và các thiết bị giới hạn năng lượng, nơi suy luận AI truyền thống thường yêu cầu nén video để xử lý thời gian thực.

Chẳng hạn, khi LSI này được tích hợp vào một máy bay không người lái, nó có thể phát hiện người hoặc vật thể từ độ cao lên đến 150 mét (492 feet) so với mặt đất, là độ cao tối đa hợp pháp cho các chuyến bay máy bay không người lái ở Nhật Bản. Ngược lại, công nghệ suy luận video AI thời gian thực thông thường giới hạn hoạt động của máy bay không người lái ở khoảng 30 mét (98 feet). Công nghệ này có thể cách mạng hóa việc kiểm tra cơ sở hạ tầng dựa trên máy bay không người lái, cho phép hoạt động ngoài tầm nhìn, do đó giảm lao động và chi phí.

Kazu Gomi bình luận: "Sự kết hợp giữa suy luận AI tiết kiệm năng lượng với video độ phân giải siêu cao mang lại tiềm năng to lớn, từ kiểm tra cơ sở hạ tầng đến an toàn công cộng và các sự kiện thể thao trực tiếp. LSI của NTT, mà chúng tôi tin là loại đầu tiên đạt được những kết quả như vậy, đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc cho phép suy luận AI ở biên và cho các thiết bị giới hạn năng lượng."

Ở các thiết bị biên và giới hạn năng lượng, các thiết bị AI phải hoạt động với mức năng lượng thấp hơn nhiều so với GPU được sử dụng trong các máy chủ AI—hàng chục watt so với hàng trăm watt. LSI vượt qua những hạn chế này bằng cách sử dụng động cơ suy luận AI do NTT phát triển, giảm độ phức tạp tính toán trong khi vẫn duy trì độ chính xác phát hiện. Nó đạt được điều này thông qua tương quan liên khung và kiểm soát độ chính xác bit động, cho phép thực thi thuật toán phát hiện đối tượng You Only Look Once (YOLOv3) với mức tiêu thụ năng lượng dưới 20 watt.

NTT dự kiến thương mại hóa LSI này trong năm tài chính 2025 thông qua công ty vận hành của mình, NTT Innovative Devices Corporation. LSI đã được giới thiệu tại hội nghị thượng đỉnh nghiên cứu và đổi mới hàng năm của NTT, Upgrade, được tổ chức tại San Francisco từ ngày 9-10 tháng 4 năm 2025.

Nhìn về phía trước, các nhà nghiên cứu đang khám phá việc áp dụng LSI này trong cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu (DCI) của Sáng kiến Mạng Quang và Không dây Sáng tạo (IOWN), do NTT và Diễn đàn Toàn cầu IOWN dẫn dắt. DCI sử dụng khả năng tốc độ cao và độ trễ thấp của Mạng Toàn Quang IOWN để giải quyết các thách thức mạng hiện đại, bao gồm khả năng mở rộng, giới hạn hiệu suất và tiêu thụ năng lượng cao.

Hơn nữa, các nhà nghiên cứu của NTT đang hợp tác với NTT DATA, Inc. để thúc đẩy LSI này cùng với các công nghệ Mã hóa Dựa trên Thuộc tính (ABE) độc quyền của họ. ABE cho phép kiểm soát truy cập chính xác và thiết lập chính sách linh hoạt ở lớp dữ liệu, hỗ trợ chia sẻ dữ liệu an toàn có thể tích hợp vào các ứng dụng và kho dữ liệu hiện có.

Danh tính của IOWN

Hôm qua, NTT thông báo rằng Akira Shimada, chủ tịch và CEO của NTT, và Katsuhiko Kawazoe, phó chủ tịch điều hành cấp cao và CTO của NTT, đã phát hành một cuốn sách có tựa đề *Danh tính của IOWN*. Cuốn sách đi sâu vào sáng kiến IOWN (Mạng Quang và Không dây Sáng tạo) của NTT, thảo luận về cách nó hướng tới thúc đẩy một xã hội bền vững hơn trong thế giới ngày càng dựa vào dữ liệu của chúng ta.

*Danh tính của IOWN* hiện đã có trên Amazon, sau khi được phát hành trong hội nghị thượng đỉnh nghiên cứu và đổi mới hàng năm của NTT, Upgrade, được tổ chức tại San Francisco từ ngày 9-10 tháng 4 năm 2025.