Todo problema tiene dos caras y el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial (IA) no es una excepción. Por un lado, la gente está entusiasmada con los logros y contribuciones de la IA en todos los aspectos de la vida. Pero, por otro lado, muchas personas tienen "miedo" ante la perspectiva de que la IA pueda superar y "robar" puestos de trabajo a los humanos en muchos campos diferentes.
Google acaba de hacer que esta preocupación sea aún más válida cuando emitió un comunicado diciendo que el sistema de inteligencia artificial que la compañía debe investigar y desarrollar por su cuenta ahora posee la capacidad de diseñar chips de manera más rápida y eficiente que los humanos.
En concreto, según los resultados de una investigación publicada en la revista científica Nature, Google Brain, el equipo de investigación de inteligencia artificial y aprendizaje profundo de Google, ha anunciado el desarrollo exitoso de un nuevo sistema de aprendizaje por refuerzo que puede realizar un diseño completo de planificación de plantas mediante el propio microprocesador. más rápido y mejor que un humano.
Con la ayuda de una compleja arquitectura de red neuronal basada en gráficos de bordes, el modelo de inteligencia artificial de Google Brain puede diseñar planos en solo una fracción del tiempo que les toma a los humanos. La siguiente imagen muestra dos diseños de macrobloques de memoria. El de la izquierda fue hecho por un humano y el de la derecha por IA en solo unas pocas horas, mucho menos que un humano y también tiene una mayor cantidad de macrobloques.
Un plano es esencialmente un diagrama que muestra cómo se organizan los diferentes bloques funcionales dentro de un procesador para crear un diseño que maximice la eficiencia. A continuación se muestran dos imágenes de ejemplo de cómo debería verse un plano. El modelo de la izquierda es más simple, mientras que el diseño de la derecha es un poco más complejo y tiene más detalles.
Curiosamente, Google planea utilizar esta tecnología para construir sus propios aceleradores de IA, llamados Unidades de procesamiento tensorial (TPU). Si son eficaces, también serán aplicables a todos los procesos de fabricación de chips en general, con la capacidad de ahorrar una gran cantidad de tiempo sin dejar de garantizar la calidad.
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