Google навчила ШІ проектувати комп’ютерні чіпи

Дослідники з Google виявили, що штучний інтелект (ШІ) здатний розробляти повноцінні мікросхеми, і потенційно може робити це більш ефективно, ніж живі фахівці в цій галузі. У статті, опублікованій в журналі Nature, команда з Google Research пояснює, що процес проектування фізичного макета комп’ютерного чіпа є дуже трудомісткою і времязатратной, але в той же час дуже важливим завданням. Для повішення ефективності дослідники використовували технології машинного навчання. Фахівці Google розробили серію алгоритмів і навчили їх сприймати проектування чіпа в якості гри по складанню пазла, в якій деталі – це базові компоненти майбутньої мікросхеми. Головна мета гри полягала в досягненні певного порогу якості і ефективності готової схеми. Оцінка цих показників проводилась на основі набору з 10 тис. Вже готових проектів мікросхем, які дослідники дали алгоритмам у вигляді тренувального матеріалу до початку експерименту. Зліва – схема чіпа, розробленого людиною, зліва – алгоритмом машинного навчання Якщо на проектування мікросхеми живою людиною можуть знадобитися місяці, то алгоритми ІІ впоралися з цим завданням всього за шість годин. При цьому готові схеми виявилися аналогічними, а в деяких випадках навіть більш ефективними, ніж ті, що були розроблені справжніми фахівцями. «Наш метод дозволив згенерувати фізичний макет чіпа приблизно за шість годин. Зазвичай такі завдання вимагають місяці роботи експертів-людей », – відзначили дослідники з Google Research в своїй статті. За словами дослідників, метод не тільки скорочує час розробки, але також дозволяє збільшити якість кінцевого результату, оскільки алгоритми дозволяють більш точно вирішувати завдання по потрібному розташуванню і об’єднанню компонентів, складових мікросхеми. У своїй статті експерти з Google Research також відзначили, що метод використання ІІ вже застосовувався на практиці при розробці останнього покоління тензорного процесора Google. Компанія ще в минулому році повідомила про те, що експериментує з ІІ при розробці своїх чіпів. Глава відділу штучного інтелекту Джефф Дін (Jeff Dean) тоді відзначав, що такий підхід дозволить знизити фінансові витрати на розробку і в той же час допоможе створювати більш ефективні дизайни мікрочіпів. «Ми доручили нашим інженерам поекспериментувати з цим методом, і хочемо подивитися, як вони зможуть адаптувати його під свої робочі процеси», – заявив Дін. Джерело