IBM Research AIは、アメリカの情報技術企業IBMの研究開発組織であるIBM Researchの人工知能に特化した部門である。この部門は、ニューヨーク州アーモンクにあるIBM本社近くのニューヨーク州ヨークタウンハイツにあるトーマス・J・ワトソン研究センターに本部を置いている。IBM Researchは、6大陸にわたる12の研究所で170以上の国々に事業を展開しており、AI関連の作業はこれらのサイトのいくつかに分散している
IBM Researchは、数十年にわたり人工知能の分野に重要な貢献をしてきた。その科学者たちは、現代の機械学習システムを支える基礎技術と方法、すなわちアルゴリズム、ハードウェア、理論的枠組みを開発してきた。この組織はまた、応用研究にも従事し、医療、金融、材料科学などの分野でAIソリューションを展開するために企業や学術機関と提携している
歴史的貢献
IBM Researchは、第二次世界大戦後に現代的な形で設立され、そのルーツは1945年にコロンビア大学に開設されたワトソン科学計算研究所に遡る。その後、1961年に開設され現在も部門の本部であるニューヨーク州ヨークタウンハイツのトーマス・J・ワトソン研究センターに拡張された。その後数十年にわたり、IBMの科学者たちはコンピューティング業界を形成する一連の革新を生み出してきた。これには、残差ネットワークの前駆概念、Fortranプログラミング言語、シーケンス・ツー・シーケンスアーキテクチャ、および初期のリレーショナルデータベースシステムが含まれる
人工知能の歴史における特に注目すべきマイルストーンは、1997年にIBMのディープ・ブルーコンピュータが世界チェスチャンピオンのガルリ・カスパロフを破ったことである。ディープ・ブルーは、現代のニューラルネットワークではなく、大規模な並列探索とカスタムハードウェアに依存していたが、機械が複雑な戦略的タスクで人間を上回ることができることを実証した。2011年には、IBMのワトソンシステムがテレビクイズ番組「ジェパディ!」のチャンピオンたちを破り、自然言語処理と統計的推論を用いて自由形式の質問に回答した。ワトソンは後に、医療およびエンタープライズアプリケーション向けの商業プラットフォームへと進化した
中核研究領域
IBM ResearchのAIアジェンダは、いくつかの領域にまたがっている深層学習では、科学者たちはトランスフォーマー、生成AI、および効率的なトレーニング技術に取り組んでいる。この部門は、マルチヘッドアテンションメカニズムと位置エンコーディングに関する初期の研究に貢献し、これらのアイデアは後に大規模言語モデルの中心となった。また、モデルプルーニングや量子化などのモデル圧縮技術も調査しており、これらは本番環境でのAI展開の計算コストを削減する
もう一つの主要な焦点は、科学のためのAIである。IBMの研究者は、化学、材料発見、気候モデリングの問題に機械学習を適用し、しばしば古典的シミュレーションと学習されたサロゲートを組み合わせる。この部門は、世界中の研究者がIBMの量子コンピュータで実験を実行できるクラウドベースのプラットフォームであるQuantum Experienceを維持している。ハイブリッド古典量子アルゴリズム、一部は損失関数や最適化法を含むものは、この環境でテストされている
主要技術と製品
IBM Researchは、長年にわたりいくつかの影響力のあるAI技術を生み出してきた残差ネットワークは、マイクロソフトの研究者によって導入されたが、IBMで探求されたアイデアに基づいて構築されており、現在では深層学習の標準的な構成要素となっている。この部門はまた、ニューラル機械翻訳や他のタスクのためのエンコーダー・デコーダーフレームワークも開発した。より最近では、IBMは信頼できるAIに焦点を当てており、バイアス検出、説明可能性、モデルの堅牢性のためのツールを含む。これらのツールは、WatsonスイートやwatsonxプラットフォームなどのIBMの商業提供物に統合されている
この部門はまた、AI向けハードウェアにも貢献している。IBMは、特殊なプロセッサとアクセラレータチップを設計し、アナログインメモリコンピューティングやニューロモルフィックアーキテクチャの探求を続けている。これらの取り組みは、AMD、Intel、Nvidiaなどの企業の取り組みを、より広いAIハードウェアエコシステムで補完している
コラボレーションとエコシステム
IBM Research AIは、世界中の学術機関や業界組織とのパートナーシップを維持している。2017年に2億4000万ドルの投資で設立されたMIT-IBMワトソンAIラボは、顕著な例である。このラボは、コンピュータビジョン、自然言語処理、AI安全性などの分野で年間約50件の研究プロジェクトに資金を提供し、MITとIBMの科学者を結集させている。IBMはまた、IBM Research AIレジデンシープログラムを通じて大学と協力しており、初期キャリアの研究者を採用している
この部門は、オープンソースプロジェクトにも貢献しており、公平性メトリクスのためのPyTorchベースのライブラリやAI Fairness 360ツールキットを含む。IBMはまた、Linux Foundation AI & Dataプロジェクトのスポンサーでもあり、より広い採用と透明性を促進するために、寛容なライセンスの下でモデルやデータセットをリリースしている
人材と文化
多くの影響力のあるコンピュータ科学者がIBM Researchで働いてきた。。この部門に関連する人々の中には、チューリング賞を受賞した最初の女性であるフランシス・E・アレン;RISCアーキテクチャの開発に貢献したジョン・コック;およびAPLプログラミング言語を発明したケネス・アイバーソンがいる。より最近の研究者は、ニューラルネットワーク理論、深層学習、および大規模言語モデルに貢献している。IBMの従業員は、6つのノーベル賞と7つのチューリング賞を獲得しており、その他多数の栄誉も受けている
この部門は、AI研究の副社長によって率いられ、世界中の研究所に数百人の研究者を雇用している。。その科学者たちは、定期的にトップジャーナルや会議で発表し、AIとコンピューティングに関連する数千の特許を保有している
グローバル研究所と影響
2021年現在、IBM Researchは6大陸にわたる12の研究所で19の施設を運営している。。主要な場所には、ニューヨークのトーマス・J・ワトソン研究センター、カリフォルニアのアルマデン、スイスのチューリッヒ、イスラエルのハイファ、および東京、北京、デリー、ダブリン、ナイロビの研究所が含まれる。。このグローバルな足跡により、この部門は地元の大学や産業界と協力することができる
IBMのコンピュータ科学への貢献は、AIを超えて広がっている。。この部門の研究者は、6つのノーベル賞と7つのチューリング賞を受賞している。。IBM Researchに由来する発明には、1986年にノーベル物理学賞を受賞した走査型トンネル顕微鏡や、世界中の決済システムで使用される磁気ストライプカードが含まれる。。この組織はまた、残差ネットワーク関連の理論や、ドロップアウト正則化に関する初期の研究も生み出してきたが、後者はIBMの外部で開発された
現在の方向性と展望
2020年代半ば現在、IBM Research AIはエンタープライズグレードの生成AIに焦点を当てている。。これには、ビジネスタスクに合わせた大規模言語モデルの開発、検索拡張生成のためのツール、限られたデータでモデルを微調整する方法が含まれる。。研究者はまた、人間のフィードバックからの強化学習やカリキュラム学習などの安全メカニズムを研究し、モデルをユーザーの意図に整合させている
IBMは、6大陸にわたる12の研究所を運営し続け、人工知能、量子コンピューティング、ハイブリッドクラウド、半導体技術の研究を行っている。。この部門のAIに関する仕事は、基礎理論と実践的展開の両方に及び、医療、金融、サプライチェーン管理などの業界で使用できる信頼性が高く、スケーラブルなシステムに重点を置いている