Google está utilizando inteligencia artificial para diseñar planos de planta de chips más rápido que los humanos

Google afirma que ha desarrollado un software de inteligencia artificial que puede diseñar chips de computadora más rápido que los humanos.

El gigante tecnológico dijo en un artículo en la revista Nature el miércoles que un chip que a los humanos les tomaría meses diseñar puede ser ideado por su nueva IA en menos de seis horas.

La IA ya se ha utilizado para desarrollar la próxima iteración de los chips de la unidad de procesamiento de tensor de Google, que se utilizan para ejecutar tareas relacionadas con la IA, dijo Google.

“Nuestro método se ha utilizado en producción para diseñar la próxima generación de TPU de Google”, escribieron los autores del artículo, encabezados por los codirectores de aprendizaje automático para sistemas de Google, Azalia Mirhoseini y Anna Goldie.

Para decirlo de otra manera, Google está utilizando IA para diseñar chips que se pueden usar para crear sistemas de IA aún más sofisticados.

Específicamente, la nueva IA de Google puede elaborar un “plano de planta” de un chip. Básicamente, esto implica trazar dónde se colocan componentes como CPU, GPU y memoria en la matriz de silicio en relación entre sí; su posición en estas placas minúsculas es importante ya que afecta el consumo de energía del chip y la velocidad de procesamiento.

A los humanos les lleva meses diseñar de manera óptima estos planos, pero el sistema de aprendizaje de refuerzo profundo de Google, un algoritmo que está entrenado para tomar ciertas acciones con el fin de maximizar sus posibilidades de obtener una recompensa, puede hacerlo con relativamente poco esfuerzo.

Los sistemas similares también pueden derrotar a los humanos en juegos complejos como el Go y el ajedrez. En estos escenarios, los algoritmos están entrenados para mover piezas que aumentan sus posibilidades de ganar el juego, pero en el escenario de fichas, la IA está entrenada para encontrar la mejor combinación de componentes para que sea lo más eficiente posible desde el punto de vista computacional. El sistema de inteligencia artificial se alimentó con 10,000 planos de planta de chips para “aprender” qué funciona y qué no.

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Mientras que los diseñadores de chips humanos suelen colocar los componentes en líneas ordenadas, la IA de Google utiliza un enfoque más disperso para diseñar sus chips. Esta no es la primera vez que un sistema de inteligencia artificial se vuelve deshonesto después de aprender a realizar una tarea a partir de datos humanos. La famosa IA “AlphaGo” de DeepMind hizo un movimiento muy poco convencional contra el campeón mundial de Go Lee Sedol en 2016 que asombró a los jugadores de Go de todo el mundo.

Los ingenieros de Google señalaron en el documento que el avance podría tener “implicaciones importantes” para el sector de los semiconductores.

El científico jefe de inteligencia artificial de Facebook, Yann LeCun, elogió la investigación como “un trabajo muy agradable”. en Twitter, agregando “este es exactamente el tipo de entorno en el que RL brilla”.

El avance fue aclamado como un “logro importante” que “será de gran ayuda para acelerar la cadena de suministro” en un editorial de Nature el miércoles.

Sin embargo, la revista dijo que “la experiencia técnica debe compartirse ampliamente para asegurarse de que el ‘ecosistema’ de las empresas se vuelva genuinamente global”. Continuó enfatizando que “la industria debe asegurarse de que las técnicas para ahorrar tiempo no alejen a las personas con las habilidades básicas necesarias”.

Aclaración: esta historia se ha actualizado para reflejar que Anna Goldie es coautora del artículo y que la IA se ha utilizado para desarrollar la próxima iteración de los chips de unidad de procesamiento de tensor de Google.