Google научила ИИ проектировать компьютерные чипы

Исследователи из Google обнаружили, что искусственный интеллект (ИИ) способен разрабатывать полноценные микросхемы, и потенциально может делать это более эффективно, чем живые специалисты в этой области.

В статье, опубликованной в журнале Nature, команда из Google Research объясняет, что процесс проектирования физического макета компьютерного чипа является очень трудоёмкой и времязатратной, но в то же время очень важной задачей. Для повышения эффективности исследователи использовали технологии машинного обучения.

Специалисты Google разработали серию алгоритмов и научили их воспринимать проектирование чипа в качестве игры по складыванию пазла, в которой детали — это базовые компоненты будущей микросхемы. Главная цель игры состояла в достижении определённого порога качества и эффективности готовой схемы. Оценка этих показателей проводилась на основе набора из 10 тыс. уже готовых проектов микросхем, которые исследователи дали алгоритмам в виде тренировочного материала до начала эксперимента.

Если на проектирование микросхемы живым человеком могут потребоваться месяцы, то алгоритмы ИИ справились с этой задачей всего за шесть часов. При этом готовые схемы оказались аналогичными, а в некоторых случаях даже более эффективными, чем те, что были разработаны настоящими специалистами.

По словам исследователей, метод не только сокращает время разработки, но также позволяет увеличить качество конечного результата, поскольку алгоритмы позволяют более точно решать задачи по нужному расположению и объединению компонентов, составляющих микросхемы. В своей статье эксперты из Google Research также отметили, что метод использования ИИ уже применялся на практике при разработке последнего поколения тензорного процессора Google.

Компания ещё в прошлом году сообщила о том, что экспериментирует с ИИ при разработке своих чипов. Глава отдела искусственного интеллекта Джефф Дин (Jeff Dean) тогда отмечал, что такой подход позволит снизить финансовые затраты на разработку и в то же время поможет создавать более эффективные дизайны микрочипов.

 

Читайте новости первыми в нашем Telegram-канале!

Подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен!

Версия для печатиВерсия для печати

Регион: 

Рубрики: 

Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!

Комментарии

Аватар пользователя mike

...и потенциально может делать это более эффективно, чем живые специалисты в этой области.

Журналисты, как всегда, мягко говоря, преувеличивают. Количественно ИИ, конечно, превосходит мозги разработчиков и уже сравнительно давно используется для разработки топологии. Но чтобы превосходил качественно -- для этого нужен т.н. "сильный" ИИ, т.е. ИИ способный не только обучаться, но и ставить задачи. А до этого ещё очень далеко, т.к. всё ещё даже не существует общей теории сильного ИИ.