スメート・クマール、Innatera共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

スメート・クマールは、Innatera Nanosystemsの共同創設者兼CEOであり、IoT、ウェアラブル、組み込みデバイスのセンサデータ分析のための超効率的なニューロモルフィック・プロセッサの開発を牽引しています。以前は、TU DelftでのEU資金による研究を管理しており、その中には€5000万のPRYSTINEプロジェクト（自律車技術）や、Intelでの役割、先進的なプロセッサ・アーキテクチャに関する学術研究があります。

Innateraは、センサーエッジに超低消費電力のインテリジェンスをもたらすことを目的とした半導体会社です。その中核的な革新は、アナログ・ミックスドシグナル・アーキテクチャに基づくスパイキング・ニューラル・プロセッサで、脳のイベント駆動処理を模倣しています。これらのチップは、サブミリワットの電力レベルと超低遅延でセンサーデータのパターンを認識でき、常にオンで電力が制限されたアプリケーションに最適です。

あなたは2018年にInnateraを共同創設し、研究室から実世界のデバイスへのニューロモルフィック・プロセッサの移行を目指しました。個人として、会社を創設するきっかけとなったものは何ですか。また、そのビジョンは過去7年間でどのように進化してきましたか。

Innateraは、明確な使命をもって設立されました。脳のようなインテリジェンスを直接センサーに持ち込むことです。2018年当時も、デバイスが複雑なセンサーを統合し、常にオンのセンシングの必要性が高まっていることは明らかでした。マイクロコントローラーは、電力効率の良いAI機能が不足しており、デバイスの継続的な処理には、電力効率の改善が必要でした。センサーで処理されるデータの方法を変える必要があり、TU Delftでのニューロモルフィック・コンピューティングとエネルギー効率の高い処理に関する10年の研究が、この課題に対する答えを提供することができました。

私たちのビジョンは一貫して、周辺のインテリジェンスによって支えられた、より賢く、クリーンで、安全な世界の実現です。センサーにインテリジェンスをもたらすことで、私たちのチップは世界のセンサーデータを直接その場で処理することを可能にし、現代のAIのエネルギー使用量を大幅に削減します。2030年までに10億のセンサーにインテリジェンスをもたらすことを目指しています。

Pulsarは、その旅の最初のステップです。主流の採用を目的とした世界初のニューロモルフィック・マイクロコントローラーです。ウェアラブル、スマートホーム・デバイス、工業システムなど、脳にインスパイアされたインテリジェンスを実用的に提供し、将来の適応型、自律技術の基盤を築きます。

Pulsarは、7年間の厳しい研究とエンジニアリングの結果、センサーでの処理に根本的に新しいアプローチを実現しました。4人で始めたベンチャーは、15カ国にわたる100人のグローバルチームに成長し、忍耐力、創造力、野心に基づく人々第一の文化を築き上げました。

Pulsarは、以前の研究室に留まっていたニューロモルフィック・チップとは異なり、最初の真正なマス・マーケット向けニューロモルフィック・マイクロコントローラと説明されています。Pulsarがそれらと異なる点は何ですか。

学術研究の焦点は、しばしば、難しい問題を解決するための革新的な新しいアプローチの開発にあります。その結果、解決策の利点は孤立して測定されることが多いです。ただし、これらの新しい技術が生産に導入されると、他のシステムのコンポーネントと相互作用する必要があり、利点が薄れることがあります。これは、多くのニューロモルフィックおよび従来のAIアクセラレーション・テクノロジーにも当てはまります。Pulsarは、センサー・データの効率的な処理のために、特別に設計された完全なスタンドアロン・マイクロコントローラーです。

Pulsarは、センサー・データの処理に必要なすべてを1つのチップに統合しました。アナログおよびデジタル・スパイキング・ニューラル・コア、CNNおよびFFT・アクセラレータ、およびシステム管理とセンサー・コントロールのための32ビット・RISC-Vサブシステムです。このヘテロジニアス・アーキテクチャにより、Pulsarはデバイスで生のセンサー・データを直接有意義な洞察に変換し、従来のAIプロセッサよりも最大500倍のエネルギーを節約し、100倍の高速性を実現します。

ハードウェア以外に、Pulsarは長年のソフトウェアの障壁にも対処しています。PyTorchとのネイティブ統合を備えたTalamo SDKにより、ニューロモルフィック開発が主流のエンジニアにアクセス可能になり、5KB以下のコンパクトなモデルがサブミリワットの電力予算で実行可能になります。すべてを2.8 x 2.6 mmのパッケージに収めたPulsarは、多チップ・セットアップの必要性を排除し、真正にマス・マーケットに適した最初のニューロモルフィック・プロセッサになります。

アクセシビリティはInnateraの大きなテーマです。Talamo SDK、特にPyTorchとの統合は、ニューロモルフィック・コンピューティングに新規参入する開発者にとって、障壁をどのように低減しますか。

数十年来、ニューロモルフィックの採用に対する主な障壁はハードウェアではなく、開発者に親しみやすいツールの欠如でした。開発者は急な学習曲線と馴染みのないワークフローに直面し、イノベーションのスピードを遅くしました。Talamoは、PyTorchベースのSDKを提供することでこれに対処し、エンジニアが馴染みのあるワークフローでスパイキング・ニューラル・ネットワークを設計、トレーニング、デプロイできるようにします。コンパクトなモデルは、常にオンのインテリジェンスを可能にする、最も小さな電力制限付きデバイスにも簡単に統合できます。複雑さを排除し、開発を加速することで、Talamoはニューロモルフィック・コンピューティングを主流の開発者にアクセス可能にし、プロトタイプから製品への道を加速します。

技術的な観点から、Pulsar内のアナログおよびデジタル・スパイキング・アクセラレータを、多様なワークロードを効率的に処理するためにどのようにバランスをとっていますか。

Pulsarのアーキテクチャは、エネルギー使用量と柔軟性を最適化するために、アナログおよびデジタル・スパイキング・コアを組み合わせます。アナログ・コアは、毎マイクロワットが重要となる、常にオンのセンサー・ワークロードで超効率的な処理を提供します。デジタル・コアは、より複雑または変動するタスクに対して、プログラム可能性と精度を効率的な電力封筒内で提供します。ワークロードは、アプリケーションのニーズに応じて、2つのコアの間で分配され、エネルギーはデータが変更されるたびにのみ消費されます。このイベント駆動型アプローチにより、Pulsarはサブミリワットのパフォーマンスを維持しながら、さまざまなリアルワールド・アプリケーションをサポートする柔軟性を維持します。

開発者がモデルをトレーニングしてPulsarにデプロイするまでの典型的なワークフローを説明できますか。どこで最大の効率性が実現されますか。

ワークフローはPyTorchで始まり、開発者は従来のAIと同様にモデルを設計およびトレーニングします。InnateraのTalamo SDKを使用して、モデルはPulsarのハードウェアに最適化されたスパイキング・ニューラル・ネットワークに変換されます。開発者はモデルをシミュレート、改良、Pulsarに直接デプロイできます。モデルは、5KB以下のサイズで実行可能です。モデル開発ステップは、RISC-VとCNNアクセラレータを対象とするコードを構築するための統一されたパイプライン開発フローに統合されています。これにより、開発者の体験が向上し、開発時間が短縮されます。

最大の効率性は、モデルがPulsarのイベント駆動型スパイキング・コアで実行されるときに実現されます。従来のマイクロコントローラーとは異なり、Pulsarは入力データが変更されるたびにのみ計算を実行します。これにより、ジェスチャー認識やレーダーによる存在検出などの常にオンのタスクをサブミリワットのレベルで連続的に実行でき、従来のAIプロセッサと比較して、エネルギー効率が大幅に向上し、待ち時間が大幅に短縮されます。

どのセクターがあなたのテクノロジーを最も急速に採用していますか。早期の顧客やパートナーがすでに製品にPulsarを導入している具体的な例を示してください。

Pulsarの採用は、常にオンのセンシングと超低消費電力が最も重要な分野で最も速いです。スマートホーム、ウェアラブル、工業安全性がその例です。Aaroh Labsは、Innateraの技術を使用して次世代の煙感知器を開発し、SEMICON India 2025で発表しました。これらのデバイスは、煙検知に加えて人間の存在を監視することで、より豊かな状況認識を可能にし、住宅、商業、工業環境のためのスマートな安全システムを実現します。

同様のニューロモルフィック・アプローチは、資産追跡や環境モニタリングに拡張でき、ヘルスケアやスマートシティに広範な影響を及ぼします。SEMICON Indiaでは、CYRAN AI Solutionsも、Innateraの技術がコンパクトなセンサー・システム（例：筋電図ウェアラブル）に統合されていることを展示し、ニューロモルフィックAIが直感的な人間と機械のインタラクションを可能にする潜在性を強調しました。

これらの初期のデプロイは、ニューロモルフィック・コンピューティングが理論から実践へと移行し、現実世界のアプリケーションで急速に根付いていることを示しています。

デモンストレーションでは、サブミリワット以下の超低消費電力のジェスチャー認識やレーダーによる存在検出の例を見せていただきました。制約された環境で、精度と信頼性をどのように検証しますか。

検証は、応用によって異なります。精度だけでなく、偽陽性および偽陰性検出率は、ソリューションの信頼性を示す重要な指標となります。多くの場合、顧客は特定のKPIとテスト条件を検証のために持っています。Pulsarの柔軟性は、顧客がすべてのチェックボックスをオンにできるようにする、包括的なソリューションを可能にする鍵となります。従来のマイクロコントローラーとアクセラレーターとのベンチマーク比較により、同じタスクで40〜100倍以上の電力を消費することが示されます。

実世界のデモンストレーション、例えばレーダーによる存在検出やオーディオ・シーン・クラス分類では、Pulsarはサブミリワットの予算内で90%以上の精度を達成し、信頼性を損なうことなく連続運転を可能にします。これは、従来の常にオンのシステムが妥協しなければならなかったものです。スリープから覚醒する、パフォーマンスを低下させる、またはクラウドにオフロードすることなくです。

あなたはPulsarを、より従来のNPUやCPUの補完として位置付けました。ニューロモルフィック・コンピューティングは、将来のスマート・デバイスのより広いシリコン・スタックにどのように適合しますか。

Pulsarは、センサーが最初に通信するチップとして設計されています。超低消費電力でローカルにデータを処理し、生のセンサー・シグナルを直接、有意義な情報に変換します。NPUやCPUは、より重い処理が必要な場合にのみ起動されます。

これにより、ニューロモルフィック・プロセッサは、常に認識し、常にオンの基盤を提供する、シリコン・スタックの補完的なレイヤーとなります。デバイスの寿命を延ばし、エネルギー使用量を削減し、反応性を向上させます。Pulsarは、システムの他の高消費電力のコンポーネントに代わってセンサー・データの処理を担当し、多くのデバイスではこれらをオフにしたり、場合によっては完全に排除したりすることができます。これにより、スマートで長寿命のデバイスが実現します。

Aaroh LabsやCYRAN AI Solutionsのようなパートナーとのコラボレーションは、ニューロモルフィックAIの現実世界への採用を加速する上でどのような役割を果たしますか。

パートナーシップは、ブレークスルー・テクノロジーと広範な採用の間のブリッジとなります。イノベーターであるAaroh LabsやCYRAN AI Solutionsと協力することで、Innateraは、Pulsarが現実世界の環境で検証され、特定の垂直市場向けに調整されることを保証します。Aaroh Labsは、重要な安全性のインフラストラクチャにニューロモルフィック・インテリジェンスを持ち込み、CYRAN AI Solutionsは、人間と機械の直感的なインタラクションにおけるその潜在性を実証しています。これらのコラボレーションは、テクノロジーの多様性を証明し、他の採用者への障壁を低減し、大規模なニューロモルフィック・プロセッサのデプロイに対する信頼を築きます。

センサー・ベンダーであるSocionextとのパートナーシップにより、インテリジェンスをセンサー・モジュールに密着させることができ、インテリジェント・センシングの取り組みとデプロイが容易になります。さらに、これらのコラボレーションは、すでに強力で成長しているエコシステムを強化し、業界におけるニューロモルフィック・コンピューティングの普及を加速します。

今後、Pulsarとその後継機は、エッジでの推論だけでなく、オン・デバイスの学習と適応に向けて進化する可能性がありますか。

絶対にそうです。Pulsarでは、ニューロモルフィックができることの表面しか触れていないに過ぎません。ニューロモルフィック・プロセッサは、オンライン・ラーニングと適応に本質的に適しています。Pulsarは、デバイスが単に検知して反応するだけでなく、遠くより多くのことを実現する基盤を築きます。ニューロモルフィック・コンピューティングは、デバイスが学習し、自己調整し、リアルタイムで最適化する、新しい世代の適応型および自律エッジ・デバイスを可能にします。この進化により、幅広いアプリケーションが解放され、ウェアラブルがユーザーの行動に合わせて調整されたり、工業システムが予測して故障を防いだりするようになります。長期的な目標は、常に賢く、適応性があり、回復力のあるデバイスを作成することであり、エッジで何が可能かを再定義することです。

素晴らしいインタビュー、詳細についてはInnateraを訪問してください。