Pesquisadores do Google mostram que a inteligência artificial pode projetar microchips melhor e mais rápido do que os humanos

 




Pesquisadores do Google mostram que a inteligência artificial pode projetar microchips melhor e mais rápido do que os humanos

Esta é uma história da Inside Science .

A inteligência artificial pode projetar microchips de computador que funcionam pelo menos tão bem quanto aqueles projetados por especialistas humanos, concebendo tais projetos milhares de vezes mais rápido. Essa nova pesquisa do Google já está ajudando com o projeto de microchips para a próxima geração de sistemas de computação de IA da empresa.

O processo de projetar o layout físico das peças de um chip, conhecido como planejamento de chão, é a chave para o desempenho final de um dispositivo. Essa tarefa complexa geralmente requer meses de esforços intensos de especialistas e, apesar de cinco décadas de pesquisa, nenhuma técnica de planejamento de piso automatizado atingiu o desempenho de nível humano até agora.

No novo estudo, os pesquisadores fizeram com que o software de IA tratasse a planta baixa como um jogo, disse a co-autora do estudo Azalia Mirhoseini, cientista da computação da equipe do Google Research em Mountain View, Califórnia. Nesta abordagem, os núcleos de computação do chip, controladores de memória e outros elementos são as peças, a tela em que eles se sentam é o tabuleiro, e um resultado vencedor é o desempenho ideal de acordo com uma gama de valores, como tamanho do chip e uso de energia.

FOTO: Um microchip é iluminado na placa principal da linha de montagem em uma imagem de estoque sem data.  (STOCK PHOTO / Pixel B / Shutterstock)
FOTO: Um microchip é iluminado na placa principal da linha de montagem em uma imagem de estoque sem data. (STOCK PHOTO / Pixel B / Shutterstock)

À medida que a IA analisava um maior número e variedade de microchips, ela se tornava mais rápida e melhor no design de chips. Essa estratégia se mostrou melhor do que as técnicas automatizadas anteriores "porque aprende com a experiência", disse a co-autora do estudo Anna Goldie, cientista da computação que também trabalha na equipe do Google Brain. "As abordagens anteriores não aprenderam nada com cada chip."

Em menos de seis horas, o novo método pode gerar plantas de chips fabricáveis ​​que são comparáveis ​​ou superiores às feitas por especialistas em todos os detalhes importantes, incluindo desempenho, consumo de energia e área de chip, de acordo com os pesquisadores. Isso poderia potencialmente economizar milhares de horas de esforço humano para cada geração de microchips.


Vários desses projetos não eram inicialmente intuitivamente melhores para os especialistas, "mas ainda assim apresentavam resultados realmente bons", disse Mirhoseini. As plantas baixas projetadas por IA inspiraram especialistas com novas ideias, como colocar componentes em formato de rosca para reduzir as distâncias entre eles, observou ela.

O Google agora está fabricando esses chips projetados por IA. Os pesquisadores sugeriram que um hardware projetado de IA mais poderoso pode, por sua vez, alimentar mais avanços na IA.

Essa nova estratégia de planejamento também pode ajudar a resolver outros problemas que envolvem a busca do melhor uso de conjuntos limitados de recursos, como planejamento urbano ou teste e distribuição de vacinas, acrescentaram os cientistas. Eles detalharam suas descobertas na edição de 10 de junho da revista "Nature".

Inside Science é um serviço de notícias de jornalismo impresso, eletrônico e de vídeo independente, sem fins lucrativos, de propriedade e operado pelo Instituto Americano de Física.





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