Un gruppo di ricerca del Brain Team di Google ha presentato un’AI in grado di progettare microchip: potrebbe aiutare gli ingegneri dell’azienda a costruire nuovi dispositivi già dalla prossima generazione. 
Decenni di ricerca nella semplificazione del processo di progettazione di chip non hanno portato risultati soddisfacenti: nessuna tecnica di pianificazione automatica è riuscita a replicare la performance di un essere umano, ma il Brain Team di Google potrebbe essere finalmente riuscito nell’impresa. Un gruppo di ricercatori dell’azienda di Mountain View ha addestrato un’intelligenza artificiale al design di componenti hardware trasformando la progettazione in un gioco e scoperto un sistema che potrebbe semplificare significativamente la costruzione di di processori, schede grafiche e nuclei di memoria.
I ricercatori hanno presentato i risultati dello studio sulla rivista Nature: un sistema di AI in grado di progettare microchip, sufficientemente avanzato ed accurato da poter utilizzare i suddetti microchip nella prossima generazione di dispositivi Google, in particolare nei computer con intelligenza artificiale. La progettazione di microchip richiede un lungo processo chiamato “floor planning“, che richiede il lavoro di esperti e l’aiuto degli strumenti di un computer per ideare un layout ottimale per tutti i sottosistemi di un chip, in modo da assicurare la migliore performance possibile: si tratta di un lavoro di altissima precisione in cui cambiamenti minuscoli della posizione di un componente possono avere un impatto enorme sulla potenza del chip.
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Come la nuova AI di Google progetta i microchip
Azalia Mirhoseini e Anna Goldie, entrambe leader del team di ricerca, hanno spiegato come l’intelligenza artificiale ha imparato ad eseguire il procedimento di floor planning come se fosse un gioco, con l’idenitificazione del chip design più efficiente possibile come obiettivo. I ricercatori hanno utilizzato un dataset di 10,000 configurazioni di microchip per insegnare tramite algoritmo a distinguere i design migliori da quelli di scarsa efficienza, sulla base di proprietà come la lunghezza dei conduttori, il consumo di energia e la misura del chip.
Imparando a distinguere le configurazioni migliori, l’AI ha imparato anche a produrne di proprie con un approccio unico, sfruttando proprio ciò che distingue l’intelligenza umana da quella artificiale: l’unicità del suo processo di analisi, che ha permesso di sviluppare design fuori dal comune ispirando anche i ricercatori a pensare fuori dagli schermi.
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