Jaunuzņēmums Ricursive Intelligence mākslīgo intelektu izmanto mikroshēmu projektēšanai

Jaunuzņēmuma Ricursive Intelligence dibinātājas Anna Goldie un Azalia Mirhoseini trešdien tehnoloģiju konferencē TechCrunch Disrupt skaidroja, kā viņu uzņēmums izstrādā mākslīgā intelekta sistēmu, kas projektē datoru mikroshēmas. Sistēma mācās no katras iterācijas un uzlabo nākamos dizainus, lai mikroshēmu izstrādi automatizētu un paātrinātu. Dibinātājas uzskata, ka tas varētu palīdzēt mazināt pieaugošo skaitļošanas jaudas trūkumu.

Pieprasījuma pieaugums

Goldie norādīja, ka pastāv izpratne, ka nākamo piecu gadu laikā pieprasījums pēc skaitļošanas jaudas pieaugs vismaz 10 000 reižu, un tas, iespējams, ir piesardzīgs vērtējums. Viņasprāt, nevajadzētu būvēt 10 000 reižu vairāk datu centru. Tā vietā jāveido efektīvākas mikroshēmas, kas labāk izmanto datu centru joslas platumu, kā arī pusvadītāju plāksnes un ražotnes.

Cilvēku un AI loma

Goldie atzina, ka daļu cilvēku mākslīgā intelekta veikta mikroshēmu projektēšana var biedēt. Viņa uzskata, ka tad cilvēki varēs pievērsties lietojumprogrammām un jaunu iespēju meklēšanai, bet izpildi veiks mākslīgais intelekts. Pēc viņas teiktā, šāda pārmaiņa notiek arī programmatūras izstrādē un citās jomās.

Neparasti risinājumi

Dibinātājas apgalvo, ka mākslīgais intelekts spēj atrast netradicionālus izkārtojumus, kas pārspēj ierastos. Viņu iepriekš izstrādātā sistēma AlphaChip izveidoja apļveida, "virtuļa formas" mikroshēmas komponentu izkārtojumu, kas inženierus sākotnēji pārsteidza, taču izrādījās sekmīgs. Tagad uzņēmums optimizē visu mikroshēmu kopumā, nevis dala to desmitos mazāku bloku, kā tas ierasts. Šādi rodas sarežģīti raksti, tostarp viļņveida dizaini, par kuriem dibinātājas plāno pastāstīt vēlāk.

Jaunas iespējas

Goldie uzsvēra: ja jaunas mikroshēmas izstrāde aizņem no pusgada līdz diviem gadiem, jāizvēlas ļoti piesardzīgi, ko projektēt. Ja to var izdarīt aptuveni nedēļā, var veidot pielāgotas mikroshēmas dažādiem lietojumiem, piemēram, kosmosā, papildinātajā un virtuālajā realitātē vai bioloģiskajā skaitļošanā, ja tas ir finansiāli attaisnojami un energoefektīvāk.