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

Tại sự kiện nâng cấp hàng năm của NTT Research, một nhóm nghiên cứu cơ bản AI mới đã được tiết lộ, được đặt tên là Vật lý của Tập đoàn Trí tuệ Nhân tạo (Tập đoàn PAI). Động thái này diễn ra vào thời điểm AI vật lý đang tạo sóng, đặc biệt là với các công ty như NVIDIA đẩy ranh giới bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp để tăng tốc độ phát triển và tham gia thị trường của xe tự lái và robot hình người. Nghiên cứu của NTT rất háo hức để nhảy vào nhóm nhạc này với nhóm PAI mới thành lập.

Bước ra khỏi Phòng thí nghiệm Vật lý Thông minh (PHI), nhóm PAI nhằm mục đích đi sâu hơn vào "hộp đen" của AI, nâng cao sự hiểu biết của chúng tôi và từ đó cải thiện niềm tin và an toàn. NTT Research, một bộ phận khổng lồ viễn thông lớn của Nhật Bản NTT, tự hào có ngân sách R & D hàng năm ấn tượng là 3,6 tỷ USD.

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

Nhóm PAI được thiết lập để dẫn đầu bởi Hidenori Tanaka, một nhà khoa học nghiên cứu NTT nổi tiếng về chuyên môn về vật lý, khoa học thần kinh và học máy. Lãnh đạo của ông sẽ hướng dẫn nhóm theo đuổi sự hợp tác của con người/AI.

Dựa trên cách tiếp cận liên ngành được tiên phong bởi Phòng thí nghiệm PHI trong năm năm qua, nhóm mới sẽ tập trung vào việc làm sáng tỏ những bí ẩn về thiên nhiên "Black Box" của AI. Điều này là rất quan trọng để phát triển nhiều hệ thống AI tiết kiệm năng lượng hơn. Với sự tiến bộ nhanh chóng của AI, việc đảm bảo sự đáng tin cậy và an toàn đã trở thành tối quan trọng cho ứng dụng của nó trong các ngành công nghiệp khác nhau và cho việc 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 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 của sự hợp tác của con người và AI. Bằng cách hiểu rõ hơn về cách AI được đào tạo, tích lũy kiến ​​thức và đưa ra quyết định, nhóm nhằm mục đích thiết kế các hệ thống AI trong tương lai gắn kết, an toàn và đáng tin cậy.

Cách tiếp cận này phản ánh vai trò lịch sử của vật lý, nơi hiểu được các lực lượng di chuyển các vật thể dẫn đến sự phát triển của các máy móc mà chúng ta dựa vào ngày nay. Ví dụ, sự phát triển của động cơ hơi nước đã giúp chúng tôi 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 Tập đoàn Pai đã sẵn sàng để định hình tương lai của công nghệ AI.

Nhóm PAI sẽ tiếp tục hợp tác với Trung tâm Khoa học Não của Đại học Harvard, do Giáo sư Venkatesh Murthy dẫn đầu, và với trợ lý giáo sư của Đại học Princeton Gautam Reddy, cựu nhà khoa học nghiên cứu NTT. Nhóm cũng có kế hoạch làm việc với phó giáo sư Surya Ganguli của Đại học Stanford, người mà Tanaka đã đồng tác giả một số bài báo. Nhóm cốt lõi bao gồm Tanaka, nhà khoa học nghiên cứu NTT Maya Okawa và nghiên cứu NTT nghiên cứu sau tiến sĩ Ekdeep Singh Lubana.

Những đóng góp đáng chú ý trong quá khứ từ nhóm bao gồm một thuật toán cắt tỉa mạng lưới thần kinh được trích dẫn cao, một thuật toán loại bỏ thiên vị cho các mô hình ngôn ngữ lớn được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) công nhận và hiểu biết mới về động lực học tập khái niệm của AI.

Nhiệm vụ của Tập đoàn PAI là ba lần: 1) để hiểu sâu hơn các cơ chế AI, tích hợp đạo đức vốn có thay vì thông qua các điều chỉnh sau đại học; 2) để tạo ra các môi trường AI được kiểm soát lấy cảm hứng từ vật lý thực nghiệm để quan sát các hành vi học tập và dự đoán một cách có hệ thống; và 3) để thu hẹp khoảng cách tin cậy giữa AI và người vận hành con người thông qua các hoạt động tốt hơn và kiểm soát dữ liệu.

Chủ tịch và Giám đốc điều hành của NTT Kazu Gomi nhấn mạnh tầm quan trọng của nhóm PAI, nói: "Hôm nay đánh dấu một bước mới đối với sự hiểu biết của xã hội về AI thông qua việc thiết lập vật lý nghiên cứu của NTT về nhóm trí tuệ nhân tạo. Nhóm nhằm mục đích giải quyết các mối quan tâm và thiên vị xung quanh AI, thúc đẩy một con đường hài hòa về phía trước cho AI và nhân loại. "

Nhóm PAI áp dụng một cách tiếp cận liên ngành, hợp nhất vật lý, khoa học thần kinh và tâm lý học để vượt ra ngoài các tiêu chuẩn truyền thống. Quan điểm toàn diện này là điều cần thiết để đạt được các mục tiêu như sự công bằng và an toàn, điều này rất quan trọng đối với việc áp dụng AI bền vững. Trong khi đó, các nhóm khác trong Phòng thí nghiệm PHI đang nỗ lực giảm mức tiêu thụ năng lượng của Nền tảng máy tính AI thông qua điện toán quang học và công nghệ Lithium niobate (TFLN) của máy tính mỏng sáng tạo. Lấy cảm hứng từ sự khác biệt về hiệu quả năng lượng rộng lớn giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và bộ não sinh học, nhóm PAI cũng sẽ điều tra các cách để tận dụng sự tương đồng giữa các mạng lưới thần kinh sinh học và nhân tạo.

Hidenori Tanaka nhận xét: "Chìa khóa cho AI cùng tồn tại hài hòa với nhân loại nằm ở sự đáng tin cậy và cách tiếp cận của chúng tôi để thiết kế và thực hiện các giải pháp AI. học hỏi."

Kể từ năm 2019, Phòng thí nghiệm PHI đã đi đầu trong việc phát triển các hệ thống điện toán mới sử dụng các công nghệ dựa trên quang học, bao gồm các thiết bị dựa trên TFLN và máy ising mạch lạc, giải quyết các vấn đề tối ưu hóa phức tạp truyền thống thách thức đối với máy tính cổ điển.

Phòng thí nghiệm Phi 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 NASA Ames, dẫn đến hơn 150 bài báo được xuất bản, năm trong thiên nhiên, một trong khoa học, và hai người trong các tạp chí Nature.

NTT thông báo chip AI suy luận để xử lý video 4K thời gian thực

NTT Corp cũng đã tiết lộ một chip tích hợp quy mô lớn (LSI) mới được thiết kế để xử lý suy luận AI thời gian thực của video độ phân giải cực cao lên đến độ phân giải 4K ở mức 30 khung hình mỗi giây. Công nghệ công suất thấp này là lý tưởng cho các triển khai thiết bị đầu cuối bị hạn chế và cạnh, trong đó suy luận AI truyền thống thường yêu cầu nén video để xử lý thời gian thực.

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

Kazu Gomi nhận xét, "sự kết hợp của AI công suất thấp với video cực kỳ độ phân giải cao có tiềm năng to lớn, từ kiểm tra cơ sở hạ tầng đến an toàn công cộng đến các sự kiện thể thao trực tiếp.

Trong các thiết bị đầu cuối cạnh và hạn chế điện, các thiết bị AI phải hoạt động trên công suất thấp hơn nhiều so với GPU được sử dụng trong các máy chủ AI, TENS của Watts so với hàng trăm. LSI khắc phục những hạn chế này bằng cách sử dụng công cụ suy luận AI do NTT phát triển giúp giảm độ phức tạp tính toán trong khi duy trì độ chính xác phát hiện. Nó đạt được điều này thông qua tương quan giữa các khung và điều khiển chính xác bit động, cho phép nó thực hiện thuật toán phát hiện đối tượng mà bạn chỉ nhìn một lần (Yolov3) với tiêu thụ năng lượng dưới 20 watt.

NTT có kế hoạch thương mại hóa LSI này trong năm tài chính 2025 thông qua công ty điều hành của mình, NTT Sáng tạo thiết bị sáng tạo. LSI đã được giới thiệu tại Hội nghị thượng đỉnh nghiên cứu và đổi mới hàng năm của NTT, nâng cấp, 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 ứng dụng của LSI này trong cơ sở hạ tầng tập trung vào dữ liệu (DCI) của sáng kiến ​​Mạng quang học và không dây sáng tạo (IOWN), do NTT và Diễn đàn toàn cầu Iown dẫn đầu. DCI sử dụng khả năng có tốc độ cao và độ trễ thấp của mạng Iown All-Photonics để giải quyết các thách thức mạng hiện đại, bao gồm khả năng mở rộng, giới hạn hiệu suất và mức tiêu thụ năng lượng cao.

Hơn nữa, các nhà nghiên cứu NTT đang hợp tác với NTT Data, Inc. để thúc đẩy LSI này kết hợp 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 cài đặt chính sách linh hoạt ở lớp dữ liệu, tạo điều kiện chia sẻ dữ liệu an toàn có thể được tích hợp vào các ứng dụng và lưu trữ dữ liệu hiện có.

Danh tính của Iown

Hôm qua, NTT đã 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 đào sâu vào sáng kiến ​​IOWN (Mạng quang học và không dây của NTT), thảo luận về cách nó nhằm mục đích thúc đẩy một xã hội bền vững hơn trong thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu của chúng ta.

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