L’Intelligenza Artificiale può superare un ingegnere? Per Google sì

Un sistema di Intelligenza Artificiale potrebbe essere meglio di un ingegnere nella progettazione di un chip? Un team di ricercatori del Brain Team di Google si è fatto questa domanda ottenendo dei risultati interessanti. Effettivamente un sistema di Intelligenza Artificiale è in grado di progettare un microchip con risultati straordinari, al punto che la prossima generazione di sistemi informatici IA di Google utilizzerà proprio dei microchip creati grazie a questo esperimento.

L’esperimento è stato spiegato da Azalia MirhoseinI e Anna Goldie su Nature. La progettazione di un microchip comporta una pianificazione che coinvolge il lavoro di esperti umani e strumenti informatici. L’obiettivo finale è quello di identificare un layout ottimale per tutti i sottosistemi del chip, in modo tale da elaborare le migliori prestazioni possibili. Anche la più piccola modifica sulla posizione di un componente potrebbe avere un impatto enorme sulle potenzialità di un chip, sia questo un processore, una scheda grafica o un core di memoria.

Sebbene gli ingegneri di Google affermano che progettare le planimetrie di un nuovo microchip richiede molti mesi di lavoro, il Brain Team di Google Research con sede a Mountain View (California) spiega di aver trovato un modo per rendere l’intero processo più semplice, trattando la pianificazione del piano come se fosse un gioco.

L’Intelligenza Artificiale è stata addestrata a giocare un gioco per individuare il design del chip più efficiente. Sono state usate 10.000 planimetrie di microchip con un algoritmo di apprendimento per distinguere quali fossero le planimetrie “buone” da quelle “cattive”. La macchina riusciva ad analizzare metriche come la lunghezza del filo, il consumo di energia, la dimensione del chip.

Più l’Intelligenza Artificiale riusciva a operare questa distinzione, più era in grado di produrre le proprie configurazioni ottimali. Durante il processo, ad esempio, il software è riuscito a individuare dei posizionamenti dei componenti molto efficaci, spingendo i ricercatori a disporli a forma di ciambella.

In cinquant’anni di ricerca, non erano state trovate soluzioni adeguate ai problemi legati alla complessità dei processi di design dei microchip e tutte le tecniche di pianificazione automatizzata non erano state in grado di replicare il tipo di performance fornite dai chip creati dall’uomo. Questo è cambiato grazie al machine learning.

Se prima era necessario un team di esperti che lavorasse per mesi su un progetto, ora questo può essere completato da un’Intelligenza Artificiale in meno di sei ore. Le planimetrie dei microchip risultanti dalla macchina sono della stessa qualità di quelle fatte da esseri umani o anche superiori a queste. 

Inoltre gli scienziati suggeriscono di utilizzare questo tipo di approccio non solo per la progettazione di microchip ma anche in altri campi di ricerca come i test vaccinali o la pianificazione urbana.

 

Fonte: Digital Trends, Can A.I. beat human engineers at designing microchips? Google thinks so, 14 giugno 2021

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