NTT lança grupo de física de IA e design de chip de inferência de IA para vídeo 4K.

A NTT Research anunciou em seu evento anual Upgrade que iniciou um novo grupo de pesquisa básica em IA, chamado de Grupo de Física da Inteligência Artificial.

A IA Física se tornou um grande foco em 2025, com a Nvidia liderando a criação de dados sintéticos para pré-testar carros autônomos e robótica humanóide, permitindo que cheguem ao mercado mais rapidamente. A NTT Research está lançando seu Grupo de Física da Inteligência Artificial (PAI) para participar desse movimento.

O novo grupo autônomo da NTT Research está se desdobrando do seu Laboratório de Física da Inteligência (PHI) para avançar na compreensão do “caixa-preta” da IA, visando melhores resultados em confiança e segurança. A NTT Research, que conta com um orçamento anual de R$ 3,6 bilhões para P&D, é uma divisão da NTT, a grande empresa de telecomunicações do Japão.

No ano passado, a NTT criou sua visão de “Física da Inteligência”, inicialmente formada em colaboração com o Centro de Ciências do Cérebro da Universidade Harvard, com contribuições importantes nos últimos cinco anos e colaboração contínua com parceiros acadêmicos.

O novo grupo será liderado por Hidenori Tanaka, Cientista da NTT Research e especialista em física, neurociência e aprendizado de máquina, em uma busca mais ampla pela colaboração humano/IA.

O novo grupo continuará a promover uma abordagem interdisciplinar para entender a IA, que foi pioneira pela equipe nos últimos cinco anos.

No início, o Laboratório PHI reconheceu a importância de compreender a natureza “caixa-preta” da IA e do aprendizado de máquina para desenvolver sistemas inovadores com eficiência energética drasticamente melhorada. Com a IA avançando em um ritmo extraordinário, questões de confiabilidade e segurança também se tornaram críticas para aplicações da indústria e governança da adoção da IA.

Em colaboração com os principais pesquisadores acadêmicos, o Grupo de Física da Inteligência Artificial visa abordar as semelhanças entre inteligências biológicas e artificiais, desvendando ainda mais as complexidades dos mecanismos de IA e construindo confiança que leva a uma fusão mais harmoniosa da colaboração humano-IA. O objetivo é obter uma melhor compreensão de como a IA funciona em termos de treinamento, acumulação de conhecimento e tomada de decisões, para que possamos projetar uma IA coesa, segura e confiável no futuro.

Essa abordagem ecoa o que os físicos têm feito ao longo de vários séculos: as pessoas entenderam que os objetos se movem quando forças são aplicadas, mas foi a física que revelou os detalhes precisos da relação, permitindo que os humanos projetassem as máquinas que conhecemos hoje. Por exemplo, o desenvolvimento da máquina a vapor informou nossa compreensão da termodinâmica, que por sua vez possibilitou a criação de semicondutores avançados. Da mesma forma, o trabalho deste grupo irá moldar o futuro da tecnologia da IA.

O novo grupo continuará a colaborar com o Centro de Ciências do Cérebro da Universidade Harvard (CBS), liderado pelo Professor Venkatesh Murthy, e com o Professor Assistente da Universidade de Princeton (e ex-Cientista da NTT Research) Gautam Reddy. Também planeja colaborar com o Professor Associado da Universidade de Stanford, Surya Ganguli, com quem Tanaka co-autoria vários artigos. A equipe principal do grupo inclui Tanaka, a Cientista da NTT Research Maya Okawa e o Fellow pós-doctoral da NTT Research Ekdeep Singh Lubana.

As contribuições anteriores até agora incluem:

• Um algoritmo de poda de rede neural amplamente citado (mais de 750 citações em apenas 4 anos)
• Um algoritmo de remoção de viés para grandes modelos de linguagem (LLMs), reconhecido pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) por suas contribuições científicas e práticas; e
• Novas percepções sobre a dinâmica de como a IA aprende conceitos

Daqui para frente, o Grupo de Física da Inteligência Artificial tem uma missão de três vertentes. 1) Tem a intenção de aprofundar nossa compreensão dos mecanismos da IA, tudo para integrar a ética de dentro para fora, em vez de através de um remendo de afinações (ou seja, aprendizado imposto). 2) Inspirando-se na física experimental, continuará criando espaços sistematicamente controláveis de IA e observando os comportamentos de aprendizado e previsão da IA passo a passo. 3) Aspira a curar a quebra de confiança entre a IA e os operadores humanos por meio de melhorias nas operações e no controle de dados.

“Hoje marca um novo passo em direção à compreensão da sociedade sobre a IA por meio do estabelecimento do Grupo de Física da Inteligência Artificial da NTT Research,” disse o presidente e CEO da NTT Research, Kazu Gomi, em um comunicado. “A emergência e a rápida adoção de soluções de IA em todas as áreas da vida cotidiana tiveram um impacto profundo em nosso relacionamento com a tecnologia. À medida que o papel da IA continua a crescer, é imperativo explorarmos como a IA faz as pessoas se sentirem e como isso pode moldar o avanço de novas soluções. O novo grupo visa desmistificar preocupações e viés em torno das soluções de IA para criar um caminho harmonioso para a coexistência da IA e da humanidade.”

O Grupo de Física da Inteligência Artificial adota uma abordagem interdisciplinar para a IA, unindo física, neurociência e psicologia. Essa abordagem vai além dos benchmarks convencionais, reconhecendo a necessidade de apoiar objetivos como justiça e segurança que levam a uma adoção sustentável da IA. Em termos de eficiência energética, outros grupos no Laboratório PHI já estão envolvidos em esforços para reduzir o consumo de energia das plataformas de computação em IA por meio de computação óptica e uma tecnologia inovadora de niobato de lítio em filme fino (TFLN). Além disso, inspirado pela grande diferença entre os watts consumidos pelos LLMs e o cérebro humano ou animal, o novo grupo também explorará maneiras de aproveitar as semelhanças entre cérebros biológicos e redes neurais artificiais.

“A chave para a IA existir harmoniosamente ao lado da humanidade reside em sua confiabilidade e na maneira como abordamos o design e a implementação de soluções de IA,” disse Tanaka, em um comunicado. “Com o surgimento deste grupo, temos um caminho a seguir para entender os mecanismos computacionais do cérebro e como isso se relaciona com modelos de aprendizado profundo. Olhando para frente, nossa pesquisa espera trazer algoritmos e hardware mais inteligentes e naturais por meio de nossa compreensão da física, neurociência e aprendizado de máquina.”

Desde 2019, o Laboratório PHI tem liderado a pesquisa em novas formas de sistemas computacionais, aproveitando tecnologias baseadas em fotônica. Dispositivos baseados em TFLN estão sendo explorados por meio desse esforço, enquanto a Máquina de Ising Coerente fornece novas perspectivas sobre problemas complexos de otimização que historicamente têm sido muito difíceis de resolver em computadores clássicos.

Além de um acordo de pesquisa conjunta (JRA) com Harvard, o Laboratório PHI tem trabalhado ao longo dos anos com o Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), a Universidade Cornell, a Universidade Harvard, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), a Universidade Notre Dame, a Universidade de Stanford, a Universidade Swinburne de Tecnologia, a Universidade de Michigan e o Centro de Pesquisa Ames da NASA. Juntos, o Laboratório PHI entregou mais de 150 artigos, cinco dos quais foram publicados na Nature, um na Science e vinte em revistas irmãs da Nature.

NTT anuncia chip de inferência de IA para processamento de vídeo 4K em tempo real

A NTT Corp. também anunciou uma nova integração em larga escala (LSI) para o processamento de inferência de IA em tempo real de vídeo ultra-alta definição de até 4K e 30 quadros por segundo (fps). Essa tecnologia de baixo consumo foi projetada para implantações em terminais de borda e com restrições de energia, nas quais a inferência convencional de IA requer a compressão de vídeo ultra-alta definição para processamento em tempo real.

Por exemplo, quando essa LSI é instalada em um drone, o drone pode detectar indivíduos ou objetos a até 150 metros (492 pés) acima do solo, a altitude máxima legal de voo de drones no Japão, enquanto a tecnologia convencional de inferência de vídeo AI em tempo real limitaria as operações desse drone a cerca de 30 metros (98 pés). Um caso de uso inclui a avançar na inspeção de infraestrutura baseada em drones para operações além da linha de visão do operador, reduzindo mão de obra e custos.

“A combinação de inferência de IA de baixo consumo com vídeo ultra-alta definição possui um potencial enorme, desde inspeção de infraestrutura até segurança pública e eventos esportivos ao vivo,” disse Gomi, em um comunicado. “A LSI da NTT, que acreditamos ser a primeira do tipo a alcançar tais resultados, representa um passo importante em direção à habilitação da inferência de IA na borda e para terminais com restrição de energia.”

Em terminais de borda e com restrição de energia, os dispositivos de IA são limitados a um consumo de energia em uma ordem de grandeza inferior ao dos GPUs usados em servidores de IA; dezenas de watts para os primeiros em comparação com centenas de watts para os últimos. A LSI supera essas restrições implementando um motor de inferência de IA criado pela NTT. Esse motor reduz a complexidade computacional enquanto garante a precisão na detecção, melhorando a eficiência computacional ao usar correlação entre quadros e controle dinâmico de precisão em bits. Executar o algoritmo de detecção de objetos You Only Look Once (YOLOv3) usando essa LSI é possível com um consumo de energia de menos de 20 watts.

A NTT planeja comercializar essa LSI dentro do ano fiscal de 2025 através de sua empresa operadora NTT Innovative Devices Corporation. A NTT anunciou e demonstrou essa LSI no Upgrade, cúpula anual de pesquisa e inovação da empresa. O Upgrade 2025 está sendo realizado em San Francisco nos dias 9 e 10 de abril de 2025.

Olhando para o futuro, os pesquisadores estão estudando a aplicação dessa LSI na infraestrutura centrada em dados (DCI) da Iniciativa de Rede Óptica e Sem Fio Inovadora (IOWN), liderada pela NTT e pelo Fórum Global IOWN. A DCI aproveita as capacidades de alta velocidade e baixa latência da Rede All-Photonics da IOWN para lidar com os desafios da infraestrutura de rede moderna, incluindo obstáculos à escalabilidade, limitações de desempenho e alto consumo de energia.

Além disso, os pesquisadores da NTT estão colaborando com a NTT DATA, Inc. no avanço dessa LSI em relação às suas tecnologias proprietárias de Criptografia Baseada em Atributos (ABE). A ABE permite controle de acesso granular e definição de políticas flexíveis no nível dos dados, com tecnologias de criptografia de segredo compartilhado permitindo uma compartilhamento seguro de dados que pode ser integrado às aplicações e depósitos de dados existentes.

A Identidade da IOWN

Além disso, ontem a NTT anunciou que Akira Shimada, presidente e CEO da NTT, e Katsuhiko Kawazoe, vice-presidente executivo sênior e CTO da NTT, publicaram um livro, A Identidade da IOWN, no qual discutem a iniciativa IOWN (Rede Óptica e Sem Fio Inovadora) liderada pela NTT, um líder global em tecnologia.

O livro recém-traduzido explora a visão da NTT sobre a IOWN e como ela permitirá uma sociedade mais sustentável em um mundo cada vez mais centrado em dados.

“A Identidade da IOWN” já está disponível na Amazon, após a publicação durante o cúpula anual de pesquisa e inovação da NTT, Upgrade. O Upgrade 2025 está sendo realizado em San Francisco nos dias 9 e 10 de abril de 2025.