スメート・クマール、Innateraの共同創設者兼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、エンベデッド・デバイスでのセンサー・データ・アナリティクス用の超高効率のニューロモルフィック・プロセッサの開発を指揮しています。以前は、TU DelftでのEU資金による研究を管理し、€5000万のPRYSTINEプロジェクトを含む自動車技術の研究を行い、Intel (INTC ) および先進的なプロセッサ・アーキテクチャの学術研究で役割を果たしました。

Innateraは、半導体会社であり、「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ています。同社のコア・イノベーションは、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・プロセッサであり、脳のイベント・ベースの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・データをパターン認識できるため、常にオンの電力制限付き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、研究室から現実のデバイスへのニューロモルフィック・プロセッサをもたらすというビジョンを持っていました。個人として会社を設立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、明確な使命を持って設立されました。つまり、脳のようなインテリジェンスを直接センサーにもたらすことです。2018年の時点で、デバイスは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ました。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、さらには小さなバッテリーで動作するデバイスでの継続的な処理において、わずかしか改善されませんでした。センサー・データの処理方法を変更する必要があることは明らかでした。TUDelftでの10年間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研究には、この課題に対する答えがありました。

私たちのビジョンは一貫しています。つまり、インテリジェンスをセンサーにもたらすことで、スマートでクリーンで安全な世界を作り出すことです。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できるようにすることで、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。つまり、主流の採用のために設計され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、産業システムなど、さまざまなユース・ケースで、脳にインスパイアされたインテリジェンスを実用的に使えるようにします。また、将来の適応性と自律性の技術の基礎を築きます。

Pulsarは、7年間の厳しい研究とエンジニアリングによって実現された、センサーでの処理に根本的に新しいアプローチに基づいています。4人で始めたベンチャーは、現在、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いています。

Pulsarは、最初の真正のマス・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ーと説明されています。以前のニューロモルフィック・チップとは何が異なるのでしょうか。なぜそれらは主に研究室に留まっていたのでしょうか。

学術研究の焦点は、しばしば革新的な新しいアプローチを開発して難しい問題を解決することです。結果として、解決策の利点はしばしば孤立して測定されます。ただし、これらの新しいテクノロジーが生産に導入されると、システムの他の部分と相互作用する必要があります。これにより、利点が薄れます。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・データを効率的に処理するために、完全なスタンドアロン・マイクロコントローラーです。

これは、センサー・データを処理するために必要なすべてを1つのチップに統合するように設計されています。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およびセンサー・コントロール用のフル32ビットRISC-Vサブシステムが含まれます。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・データを有意義なアクション可能な洞察に直接変換できます。従来のAIプロセッサよりも最大500倍少ないエネルギーを消費し、100倍高速に実行します。

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・デベロップメント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・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、バルクなマルチ・チップ・セットアップの必要性を排除し、最初のニューロモルフィック・プロセッサを真正のマス・マーケット・デプロイメントのために準備します。

アクセシビリティはInnateraの大きなテーマです。Talamo SDK、特にPyTorch統合はどうやってニューロモルフィック・コンピューティングに新しい開発者への障壁を下げますか。

10年以上にわたって、ニューロモルフィック・アドプションの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、イノベーションを遅らせました。Talamoは、これに対処するために、開発者がPyTorchを介してスパイキング・ニューラル・ネットワークを設計、トレーニング、およびデプロイできるようにするSDKを提供します。コンパクトなモデルは、既存のセンサー・アーキテクチャに簡単に統合でき、最小の電力制限付きデバイスでも常にオンのインテリジェンスを可能にします。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、さまざま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、アナログおよびデジタル・スパイキング・コアの組み合わせによって、エネルギー使用量と柔軟性を最適化します。アナログ・コアは、毎ミリワットが重要な、常にオンのセンサー・ワークロードで超高効率の処理を提供します。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提供しますが、依然として効率的な電力封筒内にあります。ワークロードは、必要に応じてアプリケーションにわたって分散され、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・ドリブン・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、柔軟性を維持してさまざまな現実世界のアプリケーションをサポートできます。

開発者は、モデルをトレーニングしてPulsarにデプロイするまでの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、およびチップに直接デプロイできます。モデルは、5KB以下のフットプリントでデプロイされることがよくあります。モデル開発ステップは、大規模なアプリケーション・パイプライン開発フローに統合されており、開発者はRISC-VおよびCNNアクセラレータを対象とするコードを統一された方法で構築できます。これにより、開発者の経験が改善され、開発時間が短縮されます。

最大の効率性の向上は、モデルがPulsarのイベント・ドリブン・スパイキング・コアで実行されてい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ます。これにより、従来のAIプロセッサと比較して、エネルギー効率が数桁向上し、遅延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の採用を最も速く進めていますか。Aaroh LabsやCYRAN AI Solutionsのような初期の顧客またはパートナーがすでに製品でPulsarを採用している例を共有できますか。

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く進んでいます。スマート・ホーム、ウェアラブル、産業安全などがその例です。Aaroh Labsは、Innateraの技術を使用して、SEMICON India 2025で発表された次世代の煙感知器を開発しました。これらのデバイスは、煙検出と人間の存在を組み合わせて、より豊かな状況認識を可能にし、住宅、商業、産業環境で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大し、接続された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、ジェスチャー認識用のエレクトロミオグラフィー(EMG)ウェアラブルなどのコンパクトなセンサー・システムに統合されていることを示しました。これは、ニューロモルフィックAIが、直感的な人間とマシンの対話を可能にするための潜在性を強調しています。

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の移行を遅れずに進行していることを示しており、急速に現実世界のアプリケーションに根付いています。

デモンストレーションでは、サブ・ミリワットを消費する超低消費電力のジェスチャー認識やレーダー・ベースの存在検出などの例を見ました。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、アプリケーションによって異なります。精度に加えて、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です。通常、顧客は特定のKPIおよびテスト条件を持っています。Pulsarの柔軟性は、顧客がユースケースのすべてのボックスをチェックできるようにすることを可能にします。従来のマイクロコントローラーおよびアクセラレータと比較してベンチマークが行われ、通常は同じタスクに対して40〜100倍以上の電力を消費します。

実世界のデモンストレーション、たとえばレーダー・ベースの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ます。これにより、従来の常にオン・システムが妥協しなければならない信頼性を犠牲にすることなく、連続的に動作できます。

あなたはPulsarを、より従来のNPUおよびCPUと互換性のあるものとして位置付けています。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です。超低消費電力で、ローカルで生のセンサー・シグナルを有意義なアクション可能な情報に変換します。NPUおよびCPUは、より重い処理が必要な場合にのみ使用されます。

これにより、ニューロモルフィック・プロセッサは、常に認識して常にオンの基盤としてシリコン・スタックの補足的なレイヤーになります。デバイスの寿命を延ばし、エネルギー使用量を削減し、レスポンスを改善します。Pulsarは、システムの従来の高消費電力のコンポーネントからセンサー・データ処理のタスクを取り除き、それらを多くのデバイスでオフにしたり、場合によっては完全に削除したりすることができます。これにより、スマートで長持ちする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、現実世界でのニューロモルフィックAI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橋渡しとなります。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もたらします。一方、CYRAN AI Solutionsは、直感的な人間とマシンの対話におけるその潜在性を実証します。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、他の採用者にとっての障壁を低減し、大規模なデプロイメントでのニューロモルフィック・プロセッサの信頼性を高めます。

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、私たちはセンサー・モジュールにインテリジェンスを密着させることができます。つまり、デバイスへのインテリジェント・センシングの導入と展開が容易になります。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、業界全体で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。

今後を見て、Pulsarとその後継機は、エッジでの推論ではなく、デバイスでの学習と適応に向けて進化することを予想していますか。

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、デバイスが単に検出して応答するだけでなく、さらに多くのことを行える基礎を築いています。ニューロモルフィック・コンピューティングは、将来のエッジ・デバイスの新しい世代を可能にし、デバイスはリアルタイムで学習し、自己調整し、最適化します。小さなバッテリーで動作し、最小限のエネルギーで動作します。これにより、ユーザーの行動に応じて動作するウェアラブルや、予測して故障を防ぐ産業システムなど、幅広いアプリケーションが可能になります。長期的な目標は、継続的に適応性と回復力のあるデバイスを作成することであり、エッジで可能なことを再定義します。

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