インド、ニューロモーフィック コンピューティングの画期的な進歩により、世界的な AI 競争の主要プレーヤーとして浮上

インドの急速に成長する AI 産業は、いくつかの戦略的政策を導入した政府からも多大な支援を受けています。

Artificial Intelligence (AI) is rapidly changing the world, becoming an integral part of businesses across various sectors. From healthcare, retail, finance, manufacturing, and supply chain to education, energy, and entertainment industries, there has been a growing demand for AI-powered tools.

人工知能 (AI) は世界を急速に変えており、さまざまな分野のビジネスに不可欠な要素となっています。ヘルスケア、小売、金融、製造、サプライ チェーンから教育、エネルギー、エンターテイメント業界に至るまで、AI を活用したツールの需要が高まっています。

According to PWC, AI can transform the productivity and GDP potential of the global economy with the greatest gains to be seen in China and North America, equivalent to a total of $10.7 trillion.

PWC によると、AI は世界経済の生産性と GDP の可能性を変革し、中国と北米で最大の利益が見られ、総額 10 兆 7000 億ドルに相当するとのことです。

Driven by this growing usage, the AI market is expected to grow from $50 bln in 2023 to well above $800 bln by the end of this decade, as per Statista.

Statista によると、この使用量の増加により、AI 市場は 2023 年の 500 億ドルから、この 10 年末までに 8,000 億ドルをはるかに超える規模に成長すると予想されています。

This AI boom has led to competition between large companies to develop the most powerful AI models worldwide, and countries are keen to foster their own competing AI systems.

この AI ブームにより、世界中で最も強力な AI モデルを開発するために大企業間の競争が生じており、各国は競合する独自の AI システムを育成することに熱心です。

Amidst this, India has emerged as a key player, with 92% of knowledge workers utilizing generative AI compared to the much lower global average of 75%.

このような中、インドが主要なプレーヤーとして浮上しており、知識労働者の 92% が生成 AI を利用していますが、世界平均の 75% ははるかに低いのです。

Just late last month, Asia's richest man, Mukesh Ambani, chairman of Reliance Industries, unveiled “JioBrain,” a suite of AI tools and applications to transform businesses in energy, textiles, and more. Reliance's telecommunications business is currently working with the Indian Institute of Technology (IIT) to launch “Bharat GPT” for Indian users.

つい先月末、アジアで最も裕福なリライアンス・インダストリーズ会長のムケシュ・アンバニ氏は、エネルギーや繊維などのビジネスを変革するAIツールとアプリケーションのスイート「JioBrain」を発表した。リライアンスの電気通信事業は現在、インド工科大学（IIT）と協力してインドのユーザー向けに「Bharat GPT」の提供を開始している。

“We need to be at the forefront of using data, with AI as an enabler for achieving a quantum jump in productivity and efficiency. “

「私たちは生産性と効率性の大幅な飛躍を実現するための手段として AI を活用し、データ利用の最前線に立つ必要があります。 「

– Mukesh Ambani

– ムケシュ・アンバニ

After building a high-powered IT industry worth $250 bln, India is now setting its eyes on AI services, which, according to a report by Nasscom and BCG, could be worth $17 bln in the next three years.

インドは2,500億ドルの価値がある強力なIT産業を構築した後、現在AIサービスに注目しており、NasscomとBCGのレポートによると、今後3年間で170億ドルの価値に達する可能性があるという。

With over 900 million internet users, India has emerged as “the data capital of the world.” The fact that so much data is publicly available is extremely beneficial for companies, as they can write their own AI algorithms.

9 億人を超えるインターネット ユーザーを抱えるインドは、「世界のデータ首都」として浮上しています。非常に多くのデータが公開されているという事実は、企業にとって独自の AI アルゴリズムを作成できるため、非常に有益です。

However, computing power and shared resources are needed to accelerate the country's AI industry. For this, the Indian government has procured a thousand GPUs to offer computing capacity to AI makers.

ただし、国の AI 産業を加速するには、コンピューティング能力と共有リソースが必要です。このため、インド政府は AI メーカーにコンピューティング能力を提供するために 1,000 個の GPU を調達しました。

Earlier this year, the first shipment of Nvidia chips arrived in Indian data centers after the CEO of the world's largest chipmaker, Jensen Huang, visited India and had a discussion with Prime Minister Narendra Modi and tech executives.

今年初め、世界最大のチップメーカーのジェンセン・フアン最高経営責任者（CEO）がインドを訪問し、ナレンドラ・モディ首相やテクノロジー企業幹部と会談した後、NVIDIAチップの最初の出荷がインドのデータセンターに到着した。

“You have the data, you have the talent. This is going to be one of the largest AI markets in the world.”

「あなたにはデータと才能があります。これは世界最大の AI 市場の 1 つになるでしょう。」

– Huang told the PM at the time

– 黄氏は当時首相にこう語った。

A Breakthrough: Mimicking the Brain for Smarter Computing

画期的な進歩: 脳を模倣してよりスマートなコンピューティングを実現

Amidst all this, scientists at the Centre for Nano Science and Engineering (CeNSe), Indian Institute of Science (IISc), Bangalore, India, made a major breakthrough in neuromorphic computing technology. This technology mimics the human brain's structure and function to create more efficient and intelligent computing systems.

こうした状況の中で、インドのバンガロールにあるインド科学大学 (IISc) のナノ科学工学センター (CeNSe) の科学者たちは、ニューロモーフィック コンピューティング テクノロジーで大きな進歩を遂げました。このテクノロジーは人間の脳の構造と機能を模倣して、より効率的でインテリジェントなコンピューティング システムを作成します。

This momentous progress can help India become a major player in the global AI race and make AI computing accessible to everyone and integrated into their personal devices.

この重大な進歩は、インドが世界的な AI 競争の主要なプレーヤーとなり、誰もが AI コンピューティングにアクセスでき、個人のデバイスに統合できるようにするのに役立ちます。

This is certainly a great feat, given that the conventional ‘cloud computing model' requires large data centers that consume a lot of energy. Using resource-intensive data centers limits their use to a small community of developers.

従来の「クラウド コンピューティング モデル」では大量のエネルギーを消費する大規模なデータ センターが必要であることを考えると、これは確かに素晴らしい偉業です。リソースを大量に消費するデータセンターを使用すると、その使用は開発者の小さなコミュニティに限定されます。

Neuromorphic hardware promises enhanced energy efficiency and space for AI. However, at present, it can only handle low-accuracy operations. Tasks like NLP, neural network training, and signal processing require substantially more computing resolution and are currently beyond the scope of individual neuromorphic circuit elements.

ニューロモーフィック ハードウェアは、エネルギー効率の向上と AI のためのスペースを約束します。ただし、現時点では精度の低い演算しか扱えません。 NLP、ニューラル ネットワーク トレーニング、信号処理などのタスクには、大幅に高いコンピューティング解像度が必要ですが、現在、個々のニューロモーフィック回路要素の範囲を超えています。

However, the latest advancement by IISc scientists can actually help with it and move the space towards' edge computing,' which moves data processing and storage closer to devices that create and use the data. This reduces latency, improves application performance, and saves network costs.

しかし、IISc の科学者による最新の進歩は実際にそれを助け、データ処理とストレージをデータを作成および使用するデバイスの近くに移動する「エッジ コンピューティング」に領域を移行する可能性があります。これにより、遅延が短縮され、アプリケーションのパフォーマンスが向上し、ネットワーク コストが節約されます。

Edge computing further enables real-time applications, as well as AI and machine learning applications, to process large volumes of data with greater speed and reliability.

さらに、エッジ コンピューティングにより、リアルタイム アプリケーションや AI および機械学習アプリケーションが、より高速かつ信頼性高く大量のデータを処理できるようになります。

Published in Nature, the latest research by Professor Sreetosh Goswami at the CeNSe, IISC, who led a group of scientists and students, developed a type of semiconductor device called Memristor. Instead of using traditional silicon-based technology, Memristor was created using a metal-organic film.

Nature に掲載された、CeNSe の Sreetosh Goswami 教授による最新研究。科学者と学生のグループを率いた IISC は、Memristor と呼ばれる一種の半導体デバイスを開発しました。従来のシリコンベースの技術を使用する代わりに、Memristor は金属有機膜を使用して作成されました。

The use of molecular films allowed researchers to track free ionic movements, which widened the memory pathways.

分子フィルムを使用すると、研究者は自由なイオンの動きを追跡できるようになり、記憶経路が広がりました。

To establish kinetic controls over the molecular transition that enabled the neuromorphic traits in a single circuit element, scientists applied voltage pulses and then mapped molecular movements to a distinct electrical signal. This created an extensive ‘molecular diary' of different states.

単一の回路要素で神経形態的特性を可能にする分子遷移の運動制御を確立するために、科学者は電圧パルスを印加し、分子の動きを明確な電気信号にマッピングしました。これにより、さまざまな状態に関する広範な「分子日記」が作成されました。

“Due to this free ionic movement, countless unique memory states and pathways were generated. Such intermediary states had remained inaccessible, so far, as most digital devices are only able to access two either high and low conductance states.”

「この自由なイオン運動により、無数のユニークな記憶状態と経路が生成されました。ほとんどのデジタルデバイスは高コンダクタンス状態と低コンダクタンス状態のいずれか 2 つの状態にしかアクセスできないため、このような中間状態はこれまでアクセスできませんでした。」

– Professor Sreebrata Goswami, father of Prof Sreetosh

– スリーブラタ・ゴスワミ教授、スリートシュ教授の父