NTT открывает физику AI Group и AI Chip Design для вывода видео 4K

На ежегодном мероприятии Upgrade от NTT Research была представлена новая группа базовых исследований в области ИИ, названная Группой физики искусственного интеллекта (PAI Group). Это происходит в момент, когда физический ИИ вызывает ажиотаж, особенно с такими компаниями, как Nvidia, которые расширяют границы, используя синтетические данные для ускорения разработки и вывода на рынок беспилотных автомобилей и гуманоидных роботов. NTT Research стремится присоединиться к этой тенденции с новой группой PAI.

Выделенная из лаборатории физики интеллекта (PHI Lab), группа PAI стремится глубже изучить «чёрный ящик» ИИ, улучшая наше понимание и, следовательно, повышая доверие и безопасность. NTT Research, подразделение крупного японского телекоммуникационного гиганта NTT, располагает впечатляющим годовым бюджетом на исследования и разработки в размере 3,6 миллиарда долларов.

В прошлом году NTT представила концепцию «Физика интеллекта», первоначально разработанную в сотрудничестве с Центром науки о мозге Гарвардского университета. Эта концепция получила значительный вклад за последние пять лет и продолжает развиваться благодаря сотрудничеству с академическими партнёрами.

Группу PAI возглавит Хиденори Танака, учёный-исследователь NTT, известный своим опытом в области физики, нейронаук и машинного обучения. Его руководство направит группу в стремлении улучшить сотрудничество человека и ИИ.

Опираясь на междисциплинарный подход, разработанный PHI Lab за последние пять лет, новая группа сосредоточится на разгадке тайн «чёрного ящика» ИИ. Это критически важно для разработки более энергоэффективных систем ИИ. С быстрым развитием ИИ обеспечение доверия и безопасности стало первостепенным для его применения в различных отраслях и для управления внедрением ИИ.

В партнёрстве с ведущими академическими исследователями группа PAI стремится исследовать параллели между биологическим и искусственным интеллектом. Их цель — демистифицировать сложные механизмы ИИ, укрепляя доверие и прокладывая путь к более плавной интеграции сотрудничества человека и ИИ. Лучше понимая, как ИИ обучается, накапливает знания и принимает решения, группа стремится разработать будущие системы ИИ, которые будут целостными, безопасными и надёжными.

Этот подход перекликается с исторической ролью физики, где понимание сил, движущих объектами, привело к разработке машин, на которые мы сегодня полагаемся. Например, развитие парового двигателя помогло нам понять термодинамику, что, в свою очередь, способствовало созданию передовых полупроводников. Аналогично, работа группы PAI готова формировать будущее технологий ИИ.

Группа PAI продолжит сотрудничество с Центром науки о мозге Гарвардского университета под руководством профессора Венкатеша Мурти и с доцентом Принстонского университета Гаутамом Редди, бывшим учёным-исследователем NTT. Группа также планирует работать с доцентом Стэнфордского университета Сурьей Гангули, с которым Танака является соавтором нескольких статей. Основная команда включает Танаку, учёного-исследователя NTT Маю Окава и постдокторанта NTT Экдипа Сингха Лубану.

Значимые прошлые достижения команды включают высокоцитируемый алгоритм обрезки нейронных сетей, алгоритм удаления предвзятости для больших языковых моделей, признанный Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST), и новые понимания динамики концептуального обучения ИИ.

Миссия группы PAI состоит из трёх частей: 1) углубить понимание механизмов ИИ, интегрируя этику изначально, а не через последующие корректировки; 2) создать контролируемые среды ИИ, вдохновлённые экспериментальной физикой, для систематического наблюдения за поведением обучения и предсказания; 3) сократить разрыв в доверии между ИИ и человеческими операторами через улучшение операций и контроля данных.

Президент и генеральный директор NTT Research Казу Гоми подчеркнул значимость группы PAI, заявив: «Сегодня знаменует новый шаг к пониманию обществом ИИ через создание Группы физики искусственного интеллекта NTT Research. Быстрая интеграция ИИ в повседневную жизнь глубоко повлияла на наши отношения с технологиями. По мере расширения роли ИИ крайне важно изучить его влияние на человеческие эмоции и как это может направлять разработку новых решений. Новая группа стремится устранить опасения и предубеждения, связанные с ИИ, способствуя гармоничному пути вперёд для ИИ и человечества».

Группа PAI использует междисциплинарный подход, объединяя физику, нейронауки и психологию, чтобы выйти за рамки традиционных ориентиров. Этот целостный взгляд необходим для достижения целей, таких как справедливость и безопасность, которые жизненно важны для устойчивого внедрения ИИ. Тем временем другие группы в PHI Lab работают над снижением энергопотребления платформ вычислений ИИ с помощью оптических вычислений и инновационной технологии тонкоплёночного литий-ниобата (TFLN). Вдохновлённые огромной разницей в энергоэффективности между большими языковыми моделями и биологическими мозгами, группа PAI также изучит способы использования сходства между биологическими и искусственными нейронными сетями.

Хиденори Танака отметил: «Ключ к гармоничному сосуществованию ИИ с человечеством лежит в его надёжности и нашем подходе к проектированию и реализации решений ИИ. С формированием этой группы мы прокладываем путь к пониманию вычислительных механизмов мозга и их связи с моделями глубокого обучения. Наши исследования направлены на разработку более естественных, интеллектуальных алгоритмов и оборудования, опираясь на знания из физики, нейронаук и машинного обучения».

С 2019 года PHI Lab находится на передовой разработки новых вычислительных систем с использованием технологий на основе фотоники, включая устройства на базе TFLN и машину когерентного Изинга, которая решает сложные задачи оптимизации, традиционно трудные для классических компьютеров.

PHI Lab сотрудничала с рядом учреждений, включая Гарвард, Калтех, Корнелл, MIT, Нотр-Дам, Стэнфорд, Суинбёрн, Университет Мичигана и Исследовательский центр NASA Эймса, что привело к публикации более 150 статей, пять из которых в Nature, одна в Science и двадцать в дочерних журналах Nature.

NTT анонсировала чип вывода ИИ для обработки видео 4K в реальном времени

NTT Corp. также представила новый чип крупномасштабной интеграции (LSI), предназначенный для обработки вывода ИИ в реальном времени для видео сверхвысокого разрешения до 4K с частотой 30 кадров в секунду. Эта технология с низким энергопотреблением идеальна для развёртывания на периферии и в терминалах с ограниченной мощностью, где традиционная обработка вывода ИИ обычно требует сжатия видео для работы в реальном времени.

Например, при интеграции этого LSI в дрон он может обнаруживать людей или объекты с высоты до 150 метров (492 фута) над землёй, что является законным максимальным пределом высоты для полётов дронов в Японии. В отличие от этого, традиционная технология вывода ИИ для видео в реальном времени ограничивает операции дронов примерно 30 метрами (98 футов). Эта технология может революционизировать инспекции инфраструктуры с использованием дронов, позволяя работать за пределами визуальной линии обзора, тем самым снижая трудозатраты и расходы.

Казу Гоми прокомментировал: «Сочетание вывода ИИ с низким энергопотреблением и видео сверхвысокого разрешения обладает огромным потенциалом, от инспекции инфраструктуры до общественной безопасности и прямых трансляций спортивных мероприятий. LSI от NTT, который, как мы считаем, является первым в своём роде, достигающим таких результатов, представляет значительный шаг вперёд в обеспечении вывода ИИ на периферии и для терминалов с ограниченной мощностью».

В периферийных и энергоограниченных терминалах устройства ИИ должны работать на значительно меньшей мощности, чем графические процессоры, используемые в серверах ИИ — десятки ватт против сотен. LSI преодолевает эти ограничения с помощью разработанного NTT движка вывода ИИ, который снижает вычислительную сложность, сохраняя точность обнаружения. Это достигается за счёт корреляции между кадрами и динамического контроля точности битов, что позволяет выполнять алгоритм обнаружения объектов You Only Look Once (YOLOv3) с потреблением энергии менее 20 ватт.

NTT планирует коммерциализировать этот LSI в течение 2025 финансового года через свою операционную компанию NTT Innovative Devices Corporation. LSI был представлен на ежегодном саммите NTT по исследованиям и инновациям Upgrade, который проходил в Сан-Франциско с 9 по 10 апреля 2025 года.

В будущем исследователи изучают применение этого LSI в инфраструктуре, ориентированной на данные (DCI), инициативы Innovative Optical and Wireless Network (IOWN), возглавляемой NTT и Глобальным форумом IOWN. DCI использует высокоскоростные и низколатентные возможности сети IOWN All-Photonics Network для решения современных сетевых задач, включая масштабируемость, ограничения производительности и высокое энергопотребление.

Кроме того, исследователи NTT сотрудничают с NTT DATA, Inc. для продвижения этого LSI в сочетании с их собственными технологиями шифрования на основе атрибутов (ABE). ABE обеспечивает точный контроль доступа и гибкую настройку политик на уровне данных, способствуя безопасному обмену данными, который может быть интегрирован в существующие приложения и хранилища данных.

Идентичность IOWN

Вчера NTT объявила, что Акира Шимада, президент и генеральный директор NTT, и Кацухико Кавадзое, старший исполнительный вице-президент и технический директор NTT, выпустили книгу под названием *Идентичность IOWN*. Книга углубляется в инициативу NTT Innovative Optical and Wireless Network (IOWN), обсуждая, как она стремится способствовать созданию более устойчивого общества в нашем всё более ориентированном на данные мире.

*Идентичность IOWN* теперь доступна на Amazon после её выпуска во время ежегодного саммита NTT по исследованиям и инновациям Upgrade, который проходил в Сан-Франциско с 9 по 10 апреля 2025 года.