NTT推出了AI组的物理和4K视频推理的AI芯片设计

在NTT研究机构的年度升级活动中，揭幕了一个新的AI基础研究小组，名为人工智能物理小组（PAI小组）。这一举措正值物理AI掀起热潮之际，尤其是像Nvidia这样的公司通过使用合成数据加速自动驾驶汽车和人形机器人的开发与市场进入。NTT研究机构渴望通过新成立的PAI小组加入这一潮流。

PAI小组从其智能物理（PHI）实验室分拆出来，旨在深入探索AI的“黑箱”本质，增强我们的理解，从而提高信任度和安全性。NTT研究机构作为日本主要电信巨头NTT的一个部门，拥有令人印象深刻的36亿美元年度研发预算。

去年，NTT提出了其“智能物理”愿景，最初与哈佛大学脑科学中心合作开发。这一愿景在过去五年中取得了显著贡献，并通过与学术伙伴的合作继续蓬勃发展。

PAI小组将由NTT研究科学家田中秀典领导，他以在物理学、神经科学和机器学习领域的专长而闻名。他的领导将指导小组追求增强人类与AI的协作。

在过去五年PHI实验室开创的跨学科方法基础上，新小组将专注于揭示AI“黑箱”性质的奥秘。这对于开发更节能的AI系统至关重要。随着AI的快速发展，确保其可信度和安全性对于其在各行业的应用以及AI采用的治理变得至关重要。

PAI小组与领先的学术研究人员合作，寻求探索生物智能与人工智能之间的相似之处。他们的目标是揭开AI复杂机制的神秘面纱，培养信任并为人类与AI的更无缝协作铺平道路。通过更好地理解AI的训练、知识积累和决策过程，小组旨在设计出更具凝聚力、安全和可信的未来AI系统。

这种方法反映了物理学的历史作用，理解物体运动的力导致了我们今天依赖的机器的开发。例如，蒸汽机的开发帮助我们理解了热力学，进而促进了先进半导体的创造。同样，PAI小组的工作有望塑造AI技术的未来。

PAI小组将继续与哈佛大学脑科学中心合作，由Venkatesh Murthy教授领导，并与普林斯顿大学的助理教授Gautam Reddy（前NTT研究科学家）合作。小组还计划与斯坦福大学的副教授Surya Ganguli合作，田中与他合著了多篇论文。核心团队包括田中、NTT研究科学家大川麻耶和NTT研究博士后研究员Ekdeep Singh Lubana。

团队过去的显著贡献包括一个被广泛引用的神经网络修剪算法、一个被美国国家标准与技术研究院（NIST）认可的大型语言模型偏见去除算法，以及对AI概念学习动态的新见解。

PAI小组的使命有三：1）深入理解AI机制，内在地整合伦理，而不是通过事后调整；2）创建受实验物理学启发的可控AI环境，以系统地观察学习和预测行为；3）通过更好的操作和数据控制，弥合AI与人类操作者之间的信任差距。

NTT研究机构总裁兼首席执行官五味和夫强调了PAI小组的重要性，他说：“今天标志着通过成立NTT研究机构的人工智能物理小组，社会对AI理解迈出了新的一步。AI迅速融入日常生活，深刻影响了我们与技术的关系。随着AI角色的扩大，探索其对人类情感的影响以及如何指导新解决方案的开发至关重要。新小组旨在解决围绕AI的担忧和偏见，为AI与人类的和谐发展铺平道路。”

PAI小组采用跨学科方法，融合物理学、神经科学和心理学，超越传统基准。这种整体视角对于实现公平和安全等目标至关重要，这些目标对于可持续的AI采用至关重要。与此同时，PHI实验室内的其他小组正在通过光子计算和创新的薄膜铌酸锂（TFLN）技术致力于降低AI计算平台的能耗。受大型语言模型与生物大脑之间巨大能效差异的启发，PAI小组还将探索利用生物与人工神经网络相似性的方法。

田中秀典表示：“AI与人类和谐共存的关键在于其可信度以及我们设计和实施AI解决方案的方式。随着这个小组的成立，我们正在为理解大脑的计算机制及其与深度学习模型的关系铺平道路。我们的研究旨在开发更自然、智能的算法和硬件，借鉴物理学、神经科学和机器学习的见解。”

自2019年以来，PHI实验室一直处于使用基于光子技术的全新计算系统开发的前沿，包括基于TFLN的设备和相干伊辛机，后者解决了传统上对经典计算机具有挑战性的复杂优化问题。

PHI实验室与哈佛、加州理工、康奈尔、MIT、圣母大学、斯坦福、斯威本、密歇根大学和NASA艾姆斯研究中心等一系列机构合作，发表了超过150篇论文，其中五篇发表于《自然》，一篇发表于《科学》，二十篇发表于《自然》姊妹期刊。

NTT宣布用于实时4K视频处理的AI推理芯片

NTT公司还发布了一款新的大规模集成（LSI）芯片，设计用于实时AI推理处理高达4K分辨率的超高清视频，每秒30帧。这种低功耗技术非常适合边缘和功率受限的终端部署，传统AI推理通常需要视频压缩以实现实时处理。

例如，当这款LSI集成到无人机中时，它可以从高达150米（492英尺）的空中检测个体或物体，这是日本无人机飞行的法定最大高度。相比之下，传统的实时AI视频推理技术将无人机操作限制在约30米（98英尺）。这项技术可能彻底改变基于无人机的基础设施检查，允许超视距操作，从而降低劳动力和成本。

五味和夫评论说：“低功耗AI推理与超高清视频的结合具有巨大潜力，从基础设施检查到公共安全再到现场体育赛事。NTT的LSI，我们认为是同类产品中首个取得此类成果的，代表了在边缘和功率受限终端上实现AI推理的重大进步。”

在边缘和功率受限的终端中，AI设备必须以比AI服务器中使用的GPU低得多的功率运行——几十瓦对几百瓦。LSI通过NTT开发的AI推理引擎克服了这些限制，该引擎降低了计算复杂性，同时保持检测准确性。它通过帧间相关性和动态位精度控制实现这一点，使其能够以不到20瓦的功耗执行对象检测算法YOLOv3。

NTT计划在2025财年内通过其运营公司NTT创新设备公司将这款LSI商业化。该LSI在2025年4月9日至10日在旧金山举行的NTT年度研究与创新峰会“升级”上进行了展示。

展望未来，研究人员正在探索将这款LSI应用于由NTT和IOWN全球论坛领导的创新光与无线网络（IOWN）倡议的数据中心基础设施（DCI）。DCI利用IOWN全光子网络的高速和低延迟能力，应对现代网络挑战，包括可扩展性、性能限制和高能耗。

此外，NTT研究人员正与NTT DATA公司合作，结合其专有的基于属性的加密（ABE）技术推进这款LSI。ABE可在数据层实现精确的访问控制和灵活的策略设置，促进安全的数据共享，可集成到现有应用程序和数据存储中。

IOWN的身份

昨天，NTT宣布其总裁兼首席执行官岛田明和高级执行副总裁兼首席技术官川添克彦发布了一本名为《IOWN的身份》的新书。该书深入探讨了NTT的IOWN（创新光与无线网络）倡议，讨论了它如何旨在在我们日益数据驱动的世界中促进更可持续的社会。

《IOWN的身份》现已在亚马逊上架，发布于2025年4月9日至10日在旧金山举行的NTT年度研究与创新峰会“升级”期间。