人工知能(AI)事業部は、主に機械学習に関する理論とアルゴリズムの基礎、ディープラーニングに関する新規性のある手法とモデルの開発、こうしたAI技術の実用化に取り組んでいます。核となるテーマは、ディープラーニング・モデルに関する説明可能性と解釈可能性です。LRP法とSpRAy法を用いて、ディープニューラルネットワークの解釈に関する先駆的アルゴリズムをこれまで開発しており、さまざまな科学的、産業上の応用でも利用実績があります。本事業部のさらに中心的な2つの研究テーマとして、ニューラルネットワーク圧縮と効率的なフェデレーテッド・ラーニング（連合学習）に関する手法の開発が挙げられます。DeepCABAC、新規の格子量子化技術などさまざまな貢献により、映像通信／アプリケーション事業部と緊密な連携を取りながらMPEG NNR標準化に大きく貢献しました。本事業部は、機械学習アルゴリズムの堅牢性と信頼性、AIによる手続き証明の品質基準に関する調査、医学分野を筆頭にこうしたモデルの実用化適用にも非常に強い関心を抱いています。本事業部はBIFOLDとELLIS Unit Berlinの一員として、ベルリンのAI研究情勢にも深く関与しています。
