サムスン電子株式会社は本日、9月15日と16日に開催されるサムスンAIフォーラム2025の開幕を発表した。第9回目となるこのフォーラムは、著名な学者や業界の専門家が集まり、AIの最新の進歩を共有し、将来の研究の方向性を探る世界的な空間としての地位を確立した。
「サムスンは、AIをより直感的に統合する基盤技術を開発するために、すべての業務にAIを適用しています」と、サムスン電子の副会長兼最高経営責任者(CEO)のヨン ヒョンジュンは基調講演で述べた。 「今年のサムスンAIフォーラムには、産業界と学界の一流の専門家が集まり、AIがどのように社会とビジネスを変革しているかについて議論するとともに、有意義なアイデアの交換につながることを期待する洞察を共有します。」
今年のフォーラムでは、モントリオール大学教授でディープラーニング (ディープラーニング) のパイオニアであるヨシュア・ベンジオ氏を含む著名なAI学者による講演が行われます。さらに、スタンフォード大学教授でスタートアップ企業Inceptionの共同創設者であり、拡散ベースの言語モデル(拡散ベースの言語モデル(dLM))の開発を主導したステファノ・アーモン氏も含まれます。
1 日目: グローバルな学者が半導体における AI の未来を探ります
サムスンのデバイスソリューション(DS)部門は、「半導体産業のための垂直AIとビジョン戦略」をテーマにフォーラムの初日を開催し、韓国の龍仁にあるサムスンの半導体複合施設近くで開催された。
ベンジオ教授は、人間の制御を回避する能力や悪用の可能性など、現在の AI モデルの広範なリスクを強調する基調講演を行いました。セキュリティ対策として、これらの懸念を軽減するために設計された新しいモデルである Scientist AI を紹介しました。
ベンジオ教授は、「人間を模倣したり喜ばせたりするために構築されたモデルとは異なり、サイエンティスト AI は真実の事実に基づいた回答と検証されたデータを提供することに重点を置いています」と述べ、AI の安全性を高め、科学的発見を加速するモデルの可能性を強調しました。
シーメンス EDA の上級副社長であるアミット・グプタ氏は、「O AI を活用した電子設計の未来」と題したセッションを主導しました。プレゼンテーションの中で、彼は電子設計自動化ツール (電子設計自動化および EDA) に AI を統合することの重要性を強調し、次のように述べました。 AI の可能性を最大限に引き出すには、ワークフロー全体をカバーするエンドツーエンドのシステムが不可欠であると述べています。
技術セッションでは、DS部門のExecutive Vice President兼AIセンター長のYong Ho Song氏; 浦項科学技術大学 (POSTECH) のSeokhyung Kang教授; 韓国科学技術院 (KAIST) のIl-Chul Moon教授が登壇し、各講演者が最近の半導体設計 製造におけるAI応用研究の進展について共有するとともに、業界の進化についての展望を述べました。
「AIはすでにチップ設計とソフトウェア開発において不可欠なツールだ」とソン氏は述べた。半導体製造がより複雑になるにつれ、AIがそこで生じる技術的課題への対処に役立つことを期待している。」
フォーラムでは 3 人の受賞者も表彰されました サムスン AI リサーチャー オブ ザ イヤー ()トロント大学のニコラス・パペルノ教授、カリフォルニア大学サンディエゴ校のローズ・ユー教授、ニューヨーク大学のレレル・ピント教授を含むサムスン・AI年間最優秀研究員。
2 日目: AI Agentiva の時代と生産性の向上に焦点を当てます
フォーラムの2 日目は、SamsungのDevice eXperience (DX) 部門によってオンラインで開催され、でライブ放送されます youtube の Samsung Developer Channel、 テーマ “Da Generative AI to AI Agentiva”1.
「生成型AIは、すでに日常生活やさまざまな業界で不可欠なツールになっています」と、サムスン電子のDX部門CTOでサムスンリサーチ責任者のポール(ギョンフン)チュン氏は述べています。 「AI Agentivaの時代を迎えるにあたり、サムスンは今後もユーザーに具体的なメリットをもたらすAIテクノロジーの開発に注力していきます。」
2 日目は、カリフォルニア大学バークレー校 (UC Berkeley) の教授で言語モデルとAIエージェントの第一人者であるJoseph E. Gonzalez氏による基調講演が行われます。アリゾナ州立大学教授でAIの計画と意思決定の世界的権威であるSubbarao Kambhampati氏。スタンフォード大学教授でInceptionの共同創設者であるStefano Ermon氏。
ゴンザレス教授は、大規模言語モデル (大規模言語モデル (LLM)) に基づくシステムのエージェント機能を拡張する方法に関する研究を発表します。特に、エージェントがアイドル状態の対話間隔を使用して推論、学習、計画を立てることができるダウンタイム (スリープ時間計算) における計算のパラダイムを紹介します。
カンバンパティ教授は、LLM の限界を克服することを目的とした大規模推論モデル (大規模推論モデル LRM) に関する研究を共有します。同氏は、現在のモデルはテキスト生成には優れているものの、事実の正確さ、計画、複雑な推論には依然として限界があることを強調し、応答の信頼性の確保、コンテキストへの適応コンピューティングの可能化、推論の中間ステップの解釈の提供などの中心的な課題を強調しています。
アーモン教授は、画像、ビデオ、オーディオ生成に広く使用されている拡散モデルを言語領域に適用する拡散ベース言語モデル (DLM) を紹介します。このアプローチは、シーケンシャル テキスト生成の従来の方法の限界を克服することを目指しています。言語モデルのより効率的なパラダイムを提案します。
技術セッションでは、Samsung Researchの代表者が、以下を含む最新の開発を発表します:
(AI カメラ カメラ カメラ) 自動色温度調整のための AI 技術
LLM とその応用をより効率的にトレーニングするための (知識蒸留) ベースの方法
「スマートフォンやテレビなどの家庭用電化製品に LLM を導入するために設計されたデバイス (オンデバイス AI) の AI テクノロジー」
』オリジナルのスピーカー自身の声でナレーションを生成する自動吹き替え技術
マルチエージェントシステムを用いて、複数のレポートを自動解析 生成する (ディープダイブ) 技術
(ドキュメント AI) テクノロジー。LLM およびエージェント システム用に、さまざまなドキュメント形式を構造化データに自動的に変換します
^^生成AIモデルの開発サイクルを短縮する開発者向けデバイスAIスタジオ(AIスタジオオンデバイス)。
