Изследователи от Google установиха, че изкуственият интелект (AI) е способен да разработва пълноценни чипове и потенциално може да прави това по-ефективно от хората специалисти в тази област, предава technews.bg.

Процесът на проектиране на физически макет на компютърен чип отнема много време. За да подобрят ефективността, изследователите от Google Research са използвали технологии за машинно обучение, съобщи ZDNet.

Специалистите на Google са разработили поредица от алгоритми и са ги научили да възприемат дизайна на чипа като пъзелна игра, в която частите са основните компоненти на бъдещия чип. Целта на играта е да се постигне определен праг на качество и ефективност на готовата схема.

Оценката на достигнатите показатели е извършена въз основа на набор от 10 хиляди готови дизайна на микросхеми, които изследователите са дали на алгоритмите под формата на обучителен материал преди началото на експеримента.

Докато проектирането на микросхеми може да отнеме отнеме месеци на хората, алгоритмите на AI се справят с тази задача само за шест часа. В същото време готовите схеми се оказаха сходни, а в някои случаи дори по-ефективни от разработените от истински специалисти.

"Нашият метод генерира физически макет на чипа за около шест часа. Обикновено такива задачи изискват месеци работа от човешки експерти", отбелязват изследователите от Google Research.

Според тях, методът не само съкращава времето за разработка, но също така подобрява качеството на крайния резултат, тъй като алгоритмите позволяват по-точно решаване на проблеми, свързани с намиране на желаното местоположение и комбинацията от компоненти, изграждащи чипа.

Експерти от Google Research отбелязват също, че методът за проектиране на чипове с изкуствен интелект вече е приложен на практика при разработката на последното поколение тензорен процесор на Google.

Още през миналата година интернет компанията обяви, че експериментира с AI при разработване на своите чипове. Ръководителят на отдела за изкуствен интелект Джеф Дийн отбеляза, че подобен подход ще намали разходите за разработка и в същото време ще помогне за създаването на по-ефективни дизайни за микрочипове.

"Възложихме на нашите инженери да експериментират с този метод и искаме да видим как могат да го адаптират към работните им процеси", казва Дийн.