Google AI si spinge nella nuova frontiera dell’intelligenza artificiale, dopo il machine learning, la capacità di creare ed elaborare una strategia di design intelligente, applicata ad uno dei campi più difficile dell’ingegneria, la progettazione di un chip.
Immagina che normalmente in condizioni ottimali, un team di ingegneri informatici necessiterebbe di almeno 6 mesi per progettare un chip, ma dal paper di Google AI pubblicato su Nature, l’AI ha impiegato solo 6 ore per lo stesso risultato.
Google AI: Il metodo basato sull’intelligenza artificiale ha richiesto poche ore per progettare il chip
Attraverso un intenso lavoro di preparazione di machine learning, in cui tutte le parti del chip devono essere organizzate, parliamo di km di piccoli cavi, memorie, CPU e GPU, ottimizzate per rientrare in uno spazio disponibile limitato, gli ingegneri di Google AI hanno “insegnato” all’intelligenza artificiale metodi logistici di organizzazione ottimali, detto “floorplanning”.
C’è da dire che questo metodo di floorplanning, è una specie di vaso di Pandora, non vi è un numero comprensibilmente limitato di possibilità di combinazioni, parliamo di miliardi di possibili outcome. Il metodo che normalmente utilizzano gli ingegneri, cerca di ridurre le possibilità possibili a quelle più utili, ma non è sempre detto che la soluzione finale sia davvero la migliore in assoluto, e richiede comunque mesi di lavoro.
Si parte da macro blocchi, cioè le componenti principali, e via via si prova a sistemare nello spazio disponibile tutte le porte logiche, e se una di queste viene cambiata di posizione, altrettante nuove possibilità diventeranno accessibili.
La capacità di computazione dell’intelligenza artificiale progettata da Google AI, consente di elaborare una strategia superiore, e cioè di scartare tutte le combinazioni possibili anche se ottimali, fino a trovare quella, se si può dire “perfetta”, riducendo il consumo di risorse al minimo e un notevole risparmio di fondi, rendendo di fatto più accessibili i costi al consumatore.
“In meno di sei ore, il nostro metodo ha generato automaticamente dei floorplan dei chip che sono equivalenti o migliori a quelli prodotti dalle persone secondo tutti i principali parametri, inclusi l’efficienza energetica, le prestazioni e l’area dei chip” si legge.Google ha già utilizzato il metodo IA per configurare un TPU, per l’applicazione dell’apprendimento automatico, caricando 10000 preset di floorplan già usati e prodotti.
