人工知能
AIレースの真っ只中にあるインド – ニューロモルフィックコンピューティングが国を先頭に押し上げる方法
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人工知能（AI）産業 です劇的に世界を変えつつあります、それが各セクターのビジネスに不可欠な一部となっているためです。
医療、小売、金融、製造、サプライチェーンから教育、エネルギー、エンターテインメント産業に至るまで、AI搭載ツールへの需要が高まっています。
PWCによると、PWC、AIは世界経済の生産性とGDPポテンシャルを変革でき、最大の成果は中国と北米で見られ、合計で10.7兆ドルに相当します。
この増大する利用により、AI市場 は予想されます Statistaによると、2023年の500億ドルから今十年の終わりまでに8000億ドルを大きく超えると予測されています。
この AIブーム は、世界で最も強力なAIモデルを開発するための大企業間の競争を引き起こし、各国は 自国の競争力のあるAIシステムを育成しようと熱心です。
この中で、インドは重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を利用しているのに対し、世界平均は75％と大幅に低いです。
先月末、アジアで最も裕福な人物であるリライアンス・インダストリーズの会長ムケシュ・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」を発表しました。リライアンスの通信事業は現在、インド工科大学（IIT）と協力してインドユーザー向けに「Bharat GPT」を立ち上げています。
「私たちはデータ活用の最前線に立ち、AIを生産性と効率性の量子的飛躍を実現するためのイネーブラーとして必要です。」
– ムケシュ・アンバニ
(RELIANCE.BO )2500億ドル規模のハイパワーIT産業を築いた後、インドは現在AIサービスに注目しており、NasscomとBCGの報告によれば、今後3年間で170億ドル規模になる可能性があります。
9億人以上の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」として浮上しました。膨大なデータが公開されている事実は、企業が自社のAIアルゴリズムを作成できる点で非常に有益です。
しかし、計算能力と共有リソースが国内のAI産業を加速させるために必要です。そのため、インド政府はAI開発者に計算能力を提供するために千台のGPUを調達しました。
今年初め、世界最大のチップメーカーのCEOであるジェンセン・ホアンがインドを訪れ、首相ナレンドラ・モディ氏やテック幹部と会談した後、最初のNvidia (NVDA ) チップの出荷がインドのデータセンターに到着しました。
「データもあり、才能もあります。これは世界で最大級のAI市場の一つになるでしょう。」
– 当時、ホアンが首相に語った
画期的な突破口：脳を模倣したよりスマートなコンピューティング
このすべての中で、インド・バンガロールのインド科学研究所（IISc）センター・フォー・ナノサイエンス・アンド・エンジニアリング（CeNSe）の科学者たちは、大きな突破口を開きました。この技術は人間の脳の構造と機能を模倣し、より効率的で知的なコンピューティングシステムを実現します。
この画期的な進展は、インドが世界的なAIレースで主要なプレーヤーになるのを支援し、AIコンピューティングをすべての人が利用できるようにし、個人デバイスに統合することができます。
従来の「クラウドコンピューティングモデル」は大量のエネルギーを消費する大規模データセンターを必要とするため、これは確かに大きな偉業です。リソース集約型データセンターの使用は、開発者の小さなコミュニティに限定されます。
ニューロモルフィックハードウェアはエネルギー効率とAIのためのスペースを向上させることが期待されています。しかし、現在は低精度の操作しか扱えません。NLPやニューラルネットワークのトレーニング、信号処理といったタスクには、はるかに高い計算解像度が必要で、現在は個々のニューロモルフィック回路要素の範囲を超えています。
しかし、IIScの科学者による最新の進展は実際にこれを支援し、エッジコンピューティングへの移行を促進します。エッジコンピューティングはデータ処理と保存をデータを生成・使用するデバイスに近づけます。これによりレイテンシが低減し、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削減されます。
エッジコンピューティングは、リアルタイムアプリケーションやAI・機械学習アプリケーションが大量のデータをより高速かつ信頼性高く処理できるようにさらに可能にします。
掲載された Nature、CeNSe、IISCのSreetosh Goswami教授（科学者と学生のチームを率いた）の最新研究では、Memristorと呼ばれる半導体デバイスが開発されました。従来のシリコンベース技術の代わりに、作成された金属有機膜を使用して。
分子膜の使用により、研究者は自由イオンの動きを追跡でき、メモリ経路が拡大しました。
単一回路要素でニューロモルフィック特性を可能にした分子遷移の動力学的制御を確立するため、科学者は電圧パルスを適用し、そして分子の動きを特定の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の広範な「分子日誌」が作成されました。
この自由イオンの動きにより、無数のユニークなメモリ状態と経路が生成されました。これまで、ほとんどのデジタルデバイスは高導電状態と低導電状態の二つしかアクセスできなかったため、このような中間状態は利用できませんでした。
– CeNSeの客員科学者であるSreetosh教授の父、Sreebrata Goswami教授
このプラットフォームは、化学の創造性と電気工学の精密さを組み合わせることで、ナノ秒電圧パルスで駆動される電子回路内で分子動力学を非常に正確に制御できるようになったと彼は付け加えました。
分子変化は微小でしたが、これが高度に正確で効率的なニューロモルフィックアクセラレータを可能にしました。この前例のないアクセラレータは、同一場所でデータを保存および処理できます。
つまり、この材料は半導体デバイスがシナプスとニューロンを用いて脳が情報を処理する方法を模倣できるようにしました。通常のデジタルコンピュータと統合すると、Memristorはエネルギーと速度の性能を数百倍向上させ、エネルギー効率の高い「AIアクセラレータ」になります。
この技術の最終的なスケーリングは、が期待されていますLLMトレーニングのような最も複雑で大規模なAIタスクを、データセンターを必要とせずにシンプルな消費者向けラップトップやスマートフォンで実行できるようにすることです。
Memristor技術でAI能力を強化する
高速で効率的なスマートフォンへの需要が高まる中、シリコントランジスタ技術に基づくデジタルコンピューティングはすでに限界に直面しています。AIの成長に加えて、現在のコンピューティングシステムの処理速度とエネルギー効率を大幅に向上させるイノベーションが緊急に求められています。
このようなデバイスを作成するために、IIScの科学者はMemristorに金属有機膜法を使用しました。これは、チップメーカーが問題を克服するために採用したインメモリコンピューティングアプローチですが、あまり成功していません。脳のニューロン‑シナプス回路のように機能します。
2010年代を通じて、企業は脳を模倣しようと試みましたが、シリコントランジスタを使い続け、顕著な成果は得られませんでした。
2020年代では、研究投資が学術界に戻ってきており、脳にインスパイアされたコンピューティングを実現するには、はるかに根本的な発見が必要だと認識されています。トランジスタを使い、特定のアルゴリズムを強制的に適用するだけの力任せのアプローチではうまくいきません。
– Sreetoshはインタビューで語った
私たちの脳では、記憶と処理はデジタルコンピュータとは全く異なります。情報処理やデータを小さく分割するための0と1は存在しません。脳は大きなデータの塊を一度に取り込み情報を処理し、答えを得るために必要なステップ数を劇的に減らすため、極めてエネルギー効率が高いのです。
アナログコンピューティングとMemristor技術の組み合わせにより、ニューロモルフィックコンピューティングは高速かつ高効率になります。
したがって、チームはデータを一度に16,520状態で保存・処理し、従来の2状態（0と1）だけではありませんでした。これによりAIアルゴリズムの基礎的な数学、64×64行列の乗算に必要なステップ数がわずか64ステップに削減され、従来なら262,144回の演算が必要だったことになります。
デバイスをテストするために、チームはそれを従来のデスクトップコンピュータに接続し、そしてジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡のデータを使用してNASAの「創造の柱」画像を再生成するという複雑なタスクに利用しました。そのタスクは通常のコンピュータに比べてはるかに高速かつ大幅に少ないエネルギーで達成されました。
チームは、1ワットあたり4.1テラオペレーション/秒（TOPS/W）のエネルギー効率を報告しました、これはNVIDIA K80 GPUの220倍の効率で、さらなる改善の余地があります。
「ニューロモルフィックコンピューティングは10年以上にわたり未解決の課題が多数ありました」」とSreetoshは指摘し、10年にわたる研究と「稀な」発見の中で、チームは当初設定した6つの課題すべてを解決し、ほぼ完璧なシステムを実現したと付け加えました。
現段階では、単なる概念実証に過ぎませんが、初期段階にもかかわらず、チームが先進的手法に比べて4桁の改善を達成し、デジタルコンピュータより460倍少ないエネルギーで動作したという事実から、科学者はこの進歩がインドのAIハードウェアに大きな飛躍をもたらすと考えています。
シリコンエレクトロニクスの専門家でCeNSEの教授（プロジェクト設計も主導）であるNavakanta Bhatによると：
「際立っているのは、私たちが複雑な物理学と化学の理解をAIハードウェア向けの画期的な技術に変換したことです。インド半導体ミッションの文脈において、この開発はゲームチェンジャーとなり、産業、消費者、戦略的応用を革命的に変える可能性があります。このような研究の国家的な重要性は計り知れません。」
次の段階では、チームは256×256まで拡大した大規模アレイを構築します。電子情報技術省（MeitY）の資金提供を受けたこの研究は、システムオンチップ（SoC）ソリューションの開発と実証、最終的にスタートアップをインキュベートして商業化することを目指していますが、実現が期待されています。
インドをAIの世界的リーダーに位置付ける
研究機関、スタートアップ、大手テック企業の組み合わせが、インドのAIセクターが現在経験している大幅な成長を牽引しています。これらの参加者のおかげで、理論的なAIが実際のアプリケーションへと成功裏に転換されています。
しかし、それだけではありません。インドの急速に成長するAI産業は、政府からも大きな支援を受けており、国家AI戦略、AIタスクフォース、AIミッションなどの複数の戦略的政策やイニシアチブが導入され、その進展を加速させています。
$12.5億ドル規模の投資を「IndiaAIミッション」に向けて拡大することで、」政府はインドのAI変革の主要な推進力となっています。
IIScでの最新のコンピューティング突破口に資金提供した電子情報技術省（MeitY）は、IndiaAIミッションの下でAIソリューションを求めています。
MeitYは、気候変動、農業、医療、支援技術の分野における主要課題に対処するAIソリューションの応募を募集しています。応募者は複数の評価ラウンドを経て、選ばれた場合、政府および関連機関が4年間使用するためにソリューションをさらに開発・展開する資金が授与されます。
このイニシアチブはIndiaAIアプリケーション開発イニシアチブ（IADI）の下で実施されており、IndiaAIの七つの柱の一つです。省は申請書類で最大15の問題ステートメントを指定しています。
他方、AWSはグローバルな生成AIアクセラレータープログラムのためにインドのスタートアップ7社を選出しました。これらのスタートアップはZocket、Unscripted AI、Phot.ai、Orbo.ai、Neural Garage、House of Models、Converseです。世界中からAWSが選んだ80社の中で、これらのスタートアップはAIの革新的な活用とグローバルな成長志向が評価されました。
選ばれたすべての企業は、同社のAIチップとコンピューティング・ストレージ技術にアクセスできるようになります。 また、AWSクレジット、教育、メンターシップが提供され、AIと機械学習技術の活用をさらに進めることができます。
国はかなりの進展を遂げているものの、AI覇権を達成する道にはまだ多くの障壁があります。インドはスキル不足と十分なインフラの欠如に対処し、AIの世界的リーダーになる潜在能力を完全に実現する必要があります。
インドのAI市場を推進する企業
インドの拡大するAI市場は、AIを推進する複数の企業を生み出しています。例えば、AIスタートアップのKrutrimはLightspeed Venture Partnersと億万長者Vinod Khoslaから5,000万ドルの資金調達を受け、今年インド初のユニコーンとなりました。一方、アジアで2番目に裕福な人物であるガウタム・アダニは、UAEと共同でAIを探求し、デジタルサービスへ多角化する合弁事業を発表しました。
Microsoft (MSFT ) もインドで2百万人にAIスキルを提供する取り組みを推進しています。Infosys、Wipro、Tech Mahindra (TECHM.BO ) 、Larsen & Toubro (LT.BO ) （L&T）などは自社ビジネスでAIを活用しています。一方、HCL Technologies (HCLTECH.BO ) は中国のFoxconnとチップテスト施設を設立する契約を締結しました。
では、インドのAI業界で著名な企業を見てみましょう：
Tata Consultancy Services (TCS)
インド最大のソフトウェア企業であるTCSは、今年7月に生成AIプロジェクトパイプラインに15億ドルを投資しました。これはTCSが昨年専用のAIクラウド事業部門を設立した後のことです。その後、従業員がAIソリューションを開発・実験できるAI体験ゾーンがあります。これまでに、30万人以上のTCS従業員がAIの基礎トレーニングを受け、同社は現在270件以上のAIおよび生成AI案件を扱っています。
TCSはインドの半導体産業の強化にも取り組んでおり、2026年までにチップを開発するためにTata Electronicsと協力しています。一方、Tata Electronicsは2つの認可された半導体工場で製造をリードしています。最初の110億米ドル規模の施設は、台湾のPowerchip Semiconductor Manufacturing Corporation（PSMC）と共に、月間5万枚のウェハー製造を目指して設置されます。2番目の32.6億米ドル規模の施設はチップ組立とテスト工場で、今後数年で稼働開始が期待されています。
財務面では、TCS 報告しました2024年第2四半期の収益が75.1億米ドルに+3.9％ YoY増加したと 純利益は14.4億米ドル、営業キャッシュは13.4億米ドルでした。 同社はまた、「非常に強い」成長を報告しました。
結論
インドは若くデジタルに精通した人口を抱えており、AIの成長を国内だけでなく、世界規模で牽引する好位置にあります。インドのAI市場は実際に予測され、到達すると $8 billionは2025年までに。
IIScが示すように、継続的な研究開発を通じて、インドはAIレースの重要なプレーヤーになることができます。しかし、インドが本当にリードを取るためには、すべてのステークホルダーが協力して国のAIの旅路を支援し、その莫大な可能性を解き放ち、AIを完全に変革する必要があります。
