Ricercatori Google ha pubblicato un nuovo documento in N ture di mercoledì descrivendo”un’architettura di rete neurale convoluzionale a grafo basato sui bordi”che ha imparato a progettare il layout fisico di un semiconduttore in un modo che consente”la progettazione del chip da parte di agenti artificiali con più esperienza di qualsiasi progettista umano”. È interessante notare che Google ha utilizzato l’IA per progettare altri chip AI che offrono maggiori prestazioni.
Si tratta di un progresso significativo nella progettazione dei chip che potrebbe avere gravi implicazioni per il settore. Ecco come i ricercatori hanno descritto il loro successo nell’abstract del documento (il cui testo completo non è disponibile al pubblico) come stampato da Nature:
“Nonostante cinquant’anni di ricerca, la progettazione dei chip ha sfidato l’automazione, richiedendo mesi di intenso sforzo da parte dei progettisti fisici per produrre layout producibili. Qui presentiamo un approccio di apprendimento approfondito di rinforzo alla progettazione dei chip. In meno di sei ore, il nostro metodo genera automaticamente planimetrie dei chip che sono superiori o paragonabili a quelli prodotti dall’uomo in tutte le metriche chiave, inclusi consumo energetico, prestazioni e area del chip.”
Le capacità di questo metodo non erano solo congetture. I ricercatori di Google hanno affermato che è stato utilizzato per progettare la prossima generazione di unità di elaborazione del tensore (TPU) che l’azienda utilizza per l’apprendimento automatico. Quindi hanno essenzialmente insegnato a un’intelligenza artificiale a progettare chip che migliorano le prestazioni dell’intelligenza artificiale.
Quel ciclo sembra essere intenzionale. I ricercatori hanno affermato di”ritenere che un hardware progettato per l’IA più potente alimenterà i progressi nell’IA, creando una relazione simbiotica tra i due campi”. Questi progressi potrebbero avere anche altri vantaggi, soprattutto se i chip progettati dall’IA sono davvero migliori”in tutte le metriche chiave”.
Sarebbe interessante sapere come ciò potrebbe influenzare i piani segnalati da Google per sviluppa il proprio system-on-chip (SoC) da utilizzare nei telefoni e Chromebook. L’azienda sta già passando a processori personalizzati per alcune attività: secondo quanto riferito ha sostituito milioni di CPU Intel anche con le proprie unità di transcodifica video.
Il metodo descritto in questo documento probabilmente non sarebbe limitato alle TPU; l’azienda sarebbe probabilmente in grado di utilizzarlo per migliorare altri circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) destinati a svolgere funzioni particolari. Questo progresso potrebbe rendere molto più semplice lo sviluppo di questi ASIC in modo che Google possa abbandonare più soluzioni standard.
Anche altri sviluppatori dovrebbero essere in grado di trarre vantaggio dalla ricerca, perché Google ha reso disponibili i TPU tramite una scheda dedicata e anche come Google Cloud. Supponendo che l’azienda non tenga per sé questi TPU di nuova generazione, gli sviluppatori dovrebbero essere in grado di trarre vantaggio da questi ouroboros di intelligenza artificiale entro breve tempo.