NTT推出了AI組的物理和4K視頻推理的AI芯片設計

在NTT研究機構的年度升級活動中，揭曉了一個新的AI基礎研究小組，名為人工智慧物理學小組（PAI Group）。此舉正值物理AI掀起熱潮之際，特別是像Nvidia這樣的公司利用合成數據加速自動駕駛汽車和人形機器人的開發與市場進入。NTT研究機構急於搭上這股潮流，成立了新的PAI Group。

PAI Group從其智慧物理學（PHI）實驗室分拆出來，旨在深入探究AI的「黑盒」特性，增進我們的理解，從而提升信任與安全性。NTT研究機構是日本主要電信巨頭NTT的一個部門，擁有令人印象深刻的36億美元年度研發預算。

去年，NTT推出了其「智慧物理學」願景，最初與哈佛大學腦科學中心合作開發。過去五年來，該願景取得了顯著貢獻，並通過與學術夥伴的合作持續蓬勃發展。

PAI Group將由NTT研究科學家田中英則領導，他以在物理學、神經科學和機器學習方面的專業知識而聞名。他的領導將引導該小組追求增進人類與AI的協作。

基於PHI實驗室過去五年開創的跨學科方法，新小組將專注於解開AI「黑盒」特性的謎團。這對於開發更節能的AI系統至關重要。隨著AI的快速進展，確保其可信度與安全性已成為其在各行業應用及AI採用治理的首要任務。

與領先的學術研究人員合作，PAI Group尋求探索生物智慧與人工智慧之間的相似之處。他們的目標是揭開AI複雜機制的神秘面紗，培養信任並為人類與AI更無縫的協作鋪平道路。通過更好地理解AI的訓練方式、知識積累及決策過程，該小組旨在設計出更具凝聚力、安全且可信的未來AI系統。

這種方法與物理學的歷史角色相呼應，理解物體運動的力促成了我們今天依賴的機器的發展。例如，蒸汽機的發展幫助我們掌握了熱力學，進而促進了先進半導體的創造。同樣，PAI Group的工作有望塑造AI技術的未來。

PAI Group將繼續與由Venkatesh Murthy教授領導的哈佛大學腦科學中心合作，並與普林斯頓大學助理教授Gautam Reddy（前NTT研究科學家）以及斯坦福大學副教授Surya Ganguli（田中英則的合作論文作者）合作。核心團隊包括田中英則、NTT研究科學家岡和麻耶以及NTT研究博士後研究員Ekdeep Singh Lubana。

該團隊過去的顯著貢獻包括一個廣受引用的神經網絡修剪算法、一個被美國國家標準與技術研究院（NIST）認可的大型語言模型偏見移除算法，以及對AI概念學習動態的新見解。

PAI Group的使命有三：1) 深化我們對AI機制的理解，內在地融入倫理而非事後調整；2) 創建受實驗物理學啟發的受控AI環境，以系統性地觀察學習與預測行為；3) 通過更好的操作與數據控制，縮小AI與人類操作者之間的信任差距。

NTT研究機構總裁兼首席執行官五味和則強調了PAI Group的重要性，他表示：「今天標誌著通過成立NTT研究機構的人工智慧物理學小組，社會對AI的理解邁出了新的一步。AI迅速融入日常生活，深刻影響了我們與技術的關係。隨著AI角色的擴大，探索其對人類情感的影響以及如何引導新解決方案的開發至關重要。新小組旨在解決圍繞AI的擔憂與偏見，為AI與人類的和諧發展開闢道路。」

PAI Group採用跨學科方法，融合物理學、神經科學和心理學，超越傳統基準。這種整體觀點對於實現公平與安全性等目標至關重要，這對AI的永續採用至關重要。與此同時，PHI實驗室內的其他小組正在通過光學計算和創新的薄膜鋰鈮酸（TFLN）技術致力於降低AI計算平台的能耗。受大型語言模型與生物大腦之間巨大能效差異的啟發，PAI Group還將探索利用生物與人工神經網絡相似性的方法。

田中英則表示：「AI與人類和諧共存的關鍵在於其可信度以及我們設計和實施AI解決方案的方式。隨著這個小組的成立，我們正在為理解大腦的計算機制及其與深度學習模型的關係鋪平道路。我們的研究旨在開發更自然、智能的算法和硬件，借鑒物理學、神經科學和機器學習的見解。」

自2019年以來，PHI實驗室一直處於開發基於光子技術的新計算系統的前沿，包括基於TFLN的設備和解決傳統計算機難以處理的複雜優化問題的相干伊辛機。

PHI實驗室與哈佛、加州理工、康奈爾、麻省理工、聖母大學、斯坦福、斯威本、密歇根大學和NASA艾姆斯研究中心等機構合作，發表了超過150篇論文，其中五篇刊於《自然》，一篇刊於《科學》，二十篇刊於《自然》姊妹期刊。

NTT宣布推出用於即時4K視頻處理的AI推理芯片

NTT公司還揭曉了一款新型大規模集成（LSI）芯片，專為即時AI推理處理超高解析度視頻（最高4K解析度，每秒30幀）而設計。這款低功耗技術適用於邊緣和功耗受限的終端部署，傳統AI推理通常需要視頻壓縮以實現即時處理。

例如，當這款LSI集成到無人機中時，它可以在日本法律規定的無人機飛行最大高度150米（492英尺）處檢測個人或物體。相比之下，傳統的即時AI視頻推理技術將無人機操作限制在約30米（98英尺）。這項技術可能會革新基於無人機的基礎設施檢查，允許超出視線範圍的操作，從而降低勞動力和成本。

五味和則評論道：「低功耗AI推理與超高解析度視頻的結合具有巨大潛力，從基礎設施檢查到公共安全再到現場體育賽事。NTT的LSI，我們認為是首款實現此類成果的芯片，代表了在邊緣和功耗受限終端實現AI推理的重要進步。」

在邊緣和功耗受限終端中，AI設備必須以遠低於AI伺服器中使用的GPU的功耗運行——數十瓦對比數百瓦。LSI通過NTT開發的AI推理引擎克服了這些限制，該引擎降低了計算複雜性，同時保持檢測精度。它通過幀間相關性和動態位精度控制實現這一點，使其能夠以低於20瓦的功耗執行物件檢測算法You Only Look Once (YOLOv3)。

NTT計劃在2025財年內通過其運營公司NTT Innovative Devices Corporation將這款LSI商業化。該LSI在NTT於2025年4月9日至10日在舊金山舉行的年度研究與創新峰會Upgrade上展示。

展望未來，研究人員正在探索將這款LSI應用於由NTT和IOWN全球論壇領導的創新光學與無線網絡（IOWN）倡議的數據中心基礎設施（DCI）。DCI利用IOWN全光子網絡的高速和低延遲能力，解決現代網絡挑戰，包括可擴展性、性能限制和高能耗。

此外，NTT研究人員正與NTT DATA, Inc.合作，結合其專有的基於屬性的加密（ABE）技術推進這款LSI。ABE實現了數據層的精確訪問控制和靈活的政策設置，促進安全數據共享，可整合到現有應用程序和數據存儲中。

IOWN的身份

昨日，NTT宣布其總裁兼首席執行官島田明和資深執行副總裁兼首席技術官川添雄彥發布了一本名為《IOWN的身份》的新書。該書深入探討了NTT的IOWN（創新光學與無線網絡）倡議，討論其如何在日益數據驅動的世界中促進更永續的社會。

《IOWN的身份》現已在Amazon上架，於NTT在2025年4月9日至10日在舊金山舉行的年度研究與創新峰會Upgrade期間發布。