インド工科大学（IIT）は、インドにおける自律的な公立技術・工学大学群である。23のキャンパスにわたり、人工知能（AI）、機械学習、深層学習において広範な研究を実施している。この研究は基礎アルゴリズム、応用システム、政策に及び、IITをインドのAIエコシステムにおける主要な貢献者として位置づけている。各大学はグローバルなテック企業、政府機関、国際大学と連携し、出版物、特許、スタートアップベンチャーを安定して生み出している。
IITでのAI研究は分散化されており、各キャンパスが独自のセンターやラボを運営している。代表的な例として、IITマドラスのロバート・ボッシュ・データサイエンス・AIセンター（2015年設立）、IITデリーの人工知能・ロボティクスセンター、IITカンプールの認知科学・AIラボが挙げられる。これらのセンターは、Amazon Web Services、Google Cloud、Intelなどの業界リーダーと提携し、実用的なソリューションを開発することが多い。
歴史的発展
IITにおける正式なAI研究は1980年代に始まり、当初はエキスパートシステムと記号的推論に焦点を当てていた。1960年代の最初のコンピュータサイエンス学科の設立が基盤を築いたが、ニューラルネットワークが注目を集めるのは1990年代まで待たねばならず、Anima Anandkumarのような研究者によって推進された。彼女は2009年にIITマドラスで博士号を取得し、その後カルテックやNVIDIAに移籍した。2010年代には、GPUと大規模データセットの利用可能性に触発され、深層学習研究が急増した。2020年までに、主要なIITすべてに専用のAIセンターが設置され、各大学は年間5,000件以上のAI関連論文をまとめて発表した。
主要研究分野
自然言語処理: IITの研究者は、インド言語向けの大規模言語モデルに重要な貢献を果たしている。AI4Bharat（IITマドラス拠点）などのプロジェクトは、22の指定言語向けのデータセットとモデルを開発し、IndicBERTモデル（2021年公開）やBhashiniプラットフォームを含む。これらの取り組みは、コードスイッチングや低リソース言語などの課題に対処し、しばしばトランスフォーマーアーキテクチャを用いる。
コンピュータビジョン: この分野の研究は、医用画像、自動運転車、農業に及ぶ。例えば、IITハイデラバードの作物病害検出のための残差ネットワークに関する研究（2019年発表）は95%以上の精度を達成した。IITデリーはWaymoと自動運転車の知覚アルゴリズムで協力し、マルチヘッド注意機構に焦点を当てた。
強化学習とロボティクス: IITカンプールとIITボンベイは、ロボット操作のための強化学習で主導的立場にある。その研究には、ロボット制御のためのRLHFスタイルのトレーニングや、インドの製造現場で人型ロボットをテストするためのFigure AIとの提携が含まれる。
医療AI: IITマドラスとIITカラグプルは、U-Netアーキテクチャを用いた糖尿病網膜症と結核の診断ツールを開発した。IITボンベイの2022年の研究では、バッチ正規化とドロップアウト技術を用いて、CTスキャンからの肺結節検出において98%の感度を報告している。
著名な研究者と貢献
多くのIIT卒業生や教員が国際的な評価を得ている。Ani Bhattacharya（IITデリー、2015年博士号）は、多言語翻訳のための系列変換モデルに貢献した。Deepak Kumar（IITボンベイ、2018年博士号）は、現在モバイルAIで使用されている効率的なモデル枝刈り手法を開発した。また、各大学はMIT CSAILやスタンフォードAIラボからの訪問研究者を受け入れ、アイデアの相互交流を促進している。
2023年には、IITマドラスとIITデリーの合同チームが、インドの文脈におけるAIアライメント研究のためのOpenAI助成金を獲得した。彼らのLLMにおける較正された不確実性のための温度スケーリングに関する研究は、NeurIPS 2024で発表された。
産業連携とスタートアップ
IITはグローバルなテック企業との強固な関係を持っている。AMDはIITバンガロールにAIアクセラレータに焦点を当てた研究ラボを資金提供しており、Samsung ElectronicsはIITルーキーとオンデバイスAIで提携している。Google DeepMindはIITカンプールと共同フェローシッププログラムを設け、生成AIの博士課程学生を支援している。
スタートアップ育成はIITのAI研究の特徴である。2015年以来、IITのインキュベーターから200以上のAIスタートアップが生まれており、Niramai（乳がん検診、IITマドラス）やCropIn（農業分析、IITカラグプル）などの企業が含まれる。これらのベンチャーは、しばしば損失関数や最適化アルゴリズムに関する研究を商業化している。
課題と今後の方向性
IITのAI研究は成功を収めている一方で、課題にも直面している。資金は一部のキャンパスに集中しており、OpenAI、Anthropic、Google DeepMindへの頭脳流出が発生している。インド言語における大規模言語モデルのバイアスに関する倫理的懸念は活発に研究されており、Melanie Mitchell（2024年にIITデリーを訪問）のような研究者が解釈可能性の研究に貢献している。
今後の方向性には、プライバシー保護型医療のための連合学習、地方接続のためのエッジAI、量子機械学習が含まれる。IITは、安定したトレーニングのためのカリキュラム学習と勾配クリッピングへの焦点も拡大している。
影響と評価
IITのAI研究は国際的に認知されている。2023年のスタンフォードAIインデックスは、AI出版物数でIITマドラスを世界トップ10にランク付けした。インド政府のDigital Indiaイニシアチブなどの取り組みは、IIT主導のAIプロジェクトに多大な資金を割り当てている。また、各大学はオープンソースエコシステムに貢献し、IndicTrans2翻訳モデル（2023年）やAI4Bharat音声コーパスなどのツールをリリースしている。
課題と批判
進歩にもかかわらず、IITのAI研究は批判に直面している。批評家は、研究が少数の有力キャンパスに集中しており、小規模なIITが十分なリソースを得られていないと指摘する。また、深層学習とビッグテックの資金への重点が、理論的コンピュータサイエンスや社会的影響研究のような基礎研究を犠牲にしているという懸念もある。さらに、2023年の報告書では、インドの言語的多様性を反映しつつ、AIモデルにおけるバイアスに対処するためのより包括的なデータセットの必要性が強調された。
影響と評価
こうした課題にもかかわらず、IIT AI研究は大きな影響を与え続けている。2022年のスタンフォードAI指数は、AI出版物数の増加においてインドをトップ国の一つに位置付け、IITを主要な貢献者として挙げた。インド政府のDigital IndiaイニシアチブはIIT主導のAIプロジェクトに資金を割り当てており、2024年の設立以降、国家AIミッションはIITと連携してインド全土にAI研究・教育のハブを設立している。