Исследователи из Google обнаружили, что искусственный интеллект (ИИ) способен разрабатывать полноценные микросхемы, и потенциально может делать это более эффективно, чем живые специалисты в этой области.
В статье, опубликованной в журнале Nature, команда из Google Research объясняет, что процесс проектирования физического макета компьютерного чипа является очень трудоёмкой и времязатратной, но в то же время очень важной задачей. Для повешения эффективности исследователи использовали технологии машинного обучения.
Специалисты Google разработали серию алгоритмов и научили их воспринимать проектирование чипа в качестве игры по складыванию пазла, в которой детали — это базовые компоненты будущей микросхемы. Главная цель игры состояла в достижении определённого порога качества и эффективности готовой схемы. Оценка этих показателей проводилась на основе набора из 10 тыс. уже готовых проектов микросхем, которые исследователи дали алгоритмам в виде тренировочного материала до начала эксперимента.
Если на проектирование микросхемы живым человеком могут потребоваться месяцы, то алгоритмы ИИ справились с этой задачей всего за шесть часов. При этом готовые схемы оказались аналогичными, а в некоторых случаях даже более эффективными, чем те, что были разработаны настоящими специалистами.
«Наш метод позволил сгенерировать физический макет чипа примерно за шесть часов. Обычно такие задачи требуют месяцы работы экспертов-людей», — отметили исследователи из Google Research в своей статье.
По словам исследователей, метод не только сокращает время разработки, но также позволяет увеличить качество конечного результата, поскольку алгоритмы позволяют более точно решать задачи по нужному расположению и объединению компонентов, составляющих микросхемы. В своей статье эксперты из Google Research также отметили, что метод использования ИИ уже применялся на практике при разработке последнего поколения тензорного процессора Google.
Компания ещё в прошлом году сообщила о том, что экспериментирует с ИИ при разработке своих чипов. Глава отдела искусственного интеллекта Джефф Дин (Jeff Dean) тогда отмечал, что такой подход позволит снизить финансовые затраты на разработку и в то же время поможет создавать более эффективные дизайны микрочипов.
«Мы поручили нашим инженерам поэкспериментировать с этим методом, и хотим посмотреть, как они смогут адаптировать его под свои рабочие процессы», — заявил Дин.
