Google обучила ИИ для проектирования чипов и результат превзошел сделанное человеком

Google обучила ИИ для проектирования чипов и результат превзошел сделанное человеком

Применение компьютерного искусственного интеллекта разработчиками из компании Google привели к неожиданным результатам, качество разработанной микросхемы оказалось лучше, чем схемы, созданные человеком и это может привести к более эффективной работе и результатам.

Статья из журнала Nature описывает работу команды из Google Research по разработке макета компьютерного чипа. Этот процесс является очень трудоёмким не просто по сложности но и очень затратным по времени. Новые разработки необходимы и отказаться от них нельзя. Чтобы попробовать сделать работу более эффективной исследователи задействовали технологии машинного обучения.

Бала разработана целая серия различных алгоритмов, которые использовали игровые возможности по складыванию паззлов для создания принципиальной схемы. Где вместо деталей применили компоненты будущей микросхемы. Главная цель этой «игры» была в получении необходимого качества схемы и эффективности готового чипа. Оценка этих показателей проводилась на основе набора из 10 тысяч уже готовых проектов микросхем. Эти схемы брались для алгоритма в качестве обучающих материалов, к какому результату должен стремиться алгоритм.

Слева — схема чипа, разработанного человеком, справа — алгоритмом машинного обучения

Разработка микросхемы людьми происходит в период времени оцениваемый месяцами. Алгоритмы ИИ после обучения справились с задачей за шесть часов. Готовые схемы микросхем оказались по качеству аналогичными созданным человеком, а самое необычное, что в некоторых случаях даже более эффективными.

Как сказали в статье разработчики: «Наш метод позволил сгенерировать физический макет чипа примерно за шесть часов. Обычно такие задачи требуют месяцы работы экспертов-людей».

Исследователи говорят не просто о сокращении времени разработки и увеличении качества разработанных схем, но алгоритмы позволяют более эффективно располагать элементы. Как оказывается, разработчики применили новый метод для разработки последнего поколения тензорного процессора Google.

Новый метод должен привести к заметной экономической выгоде при разработке новых чипов. При этом качество новых чипов не станет хуже, а зачастую не просто останется на прежнем уровне а улучшится.

Джейфф Дин, американский учёный в области информатики и программист, сейчас является старшим научным сотрудником Google в команде Google Brain: «Мы поручили нашим инженерам поэкспериментировать с этим методом, и хотим посмотреть, как они смогут адаптировать его под свои рабочие процессы».