Lintelligenza artificiale di Google può progettare chip più velocemente e meglio degli umani

Ogni problema ha due facce e lo sviluppo della tecnologia dell’intelligenza artificiale (AI) non fa eccezione. Da un lato, le persone sono entusiaste dei risultati e dei contributi dell’intelligenza artificiale in tutti gli aspetti della vita. Ma d’altra parte, molte persone hanno “paura” della prospettiva che l’intelligenza artificiale possa superare e “rubare” posti di lavoro agli esseri umani in molti campi diversi.

Google ha reso questa preoccupazione ancora più valida quando ha rilasciato una dichiarazione in cui afferma che il sistema di intelligenza artificiale che l’azienda può ricercare e sviluppare in proprio ora possiede la capacità di progettare chip più velocemente e in modo più efficiente rispetto agli esseri umani.

Nello specifico, secondo i risultati di una ricerca pubblicati sulla rivista scientifica Nature, Google Brain, il team di ricerca sull'apprendimento profondo e l'intelligenza artificiale di Google, ha annunciato lo sviluppo con successo di un nuovo sistema di apprendimento per rinforzo, in grado di eseguire una progettazione completa della pianificazione del piano tramite il microprocessore stesso. più veloce e migliore di un essere umano.

Con l'aiuto di una complessa architettura di rete neurale basata su grafici edge, il modello di intelligenza artificiale di Google Brain può progettare planimetrie in solo una frazione del tempo impiegato dagli esseri umani. L'immagine seguente mostra due progetti di blocchi macro di memoria. Quello di sinistra è stato realizzato da un essere umano e quello di destra è stato realizzato dall'intelligenza artificiale in poche ore: molto meno di un essere umano e ha anche un numero maggiore di macroblocchi.

Una planimetria è essenzialmente un diagramma che mostra come i diversi blocchi funzionali sono disposti all'interno di un processore per creare un progetto per la massima efficienza. Di seguito sono riportate due immagini di esempio di come dovrebbe apparire una planimetria. Il modello a sinistra è più semplice, mentre il design a destra è un po' più complesso con più dettagli.

È interessante notare che Google prevede di utilizzare questa tecnologia per costruire i propri acceleratori AI, chiamati Tensor Processing Unit (TPU). Se efficaci, saranno applicabili anche a tutti i processi di produzione di chip in generale, con la possibilità di risparmiare molto tempo pur garantendo la qualità.