تستخدم Google الذكاء الاصطناعي لإنشاء شرائح الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من البشر

تستخدم Google التعلم الآلي من الذكاء الاصطناعي لمساعدتها في تصميم الجيل القادم من الرقائق الإلكترونية. في حين أن المهندسين البشريين يستغرقون أشهرًا للعثور على أفضل ترتيب ممكن للمكونات المختلفة للرقاقة، فإن الذكاء الاصطناعي يحصل على نتائج أفضل في 6 ساعات فقط من العمل.

لسنوات عديدة حتى الآن، حرصت جوجل على دمج الذكاء الاصطناعي في الغالبية العظمى من تطبيقاتها وخدماتها. خلال مؤتمرهمؤتمر جوجل آي/أو 2021، على سبيل المثال، قدمت شركة Mountain View أداة مساعدة جلدية معززة بالذكاء الاصطناعي، والتي ستسمح للمستخدمينللتعرف على مشاكل بشرتهم باستخدام بعض الصور.

هذه المرة، قرر باحثو جوجل الاستفادة من التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي الخاص بهم لتصميم شرائحهم الإلكترونية التالية، وبشكل أكثر دقةTPU القادم(وحدة معالجة الموتر). وللتذكير، هذه دائرة متكاملة صممتها شركة جوجل خصيصًا لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام الشبكات العصبية. بعبارة أخرى،تستخدم Google الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.

وكما توضح جوجل، فإن العثور على تصميم الشريحة المثالي الذي يجمع بين الأداء وسرعة التنفيذ يستغرق عمومًا أشهرًا من المهندسين. هذه المهمة تسمى "تخطيط الأرضيات" يتكون منالعثور على التخطيط الأمثل للأنظمة الفرعية للرقاقة. ومع ذلك، وفقا للباحثين من عملاق كاليفورنيا، في مجرد6 ساعات عملتمكنت الخوارزميات من تطوير شرائح أكثر كفاءة من تلك التي صممها البشر.

إقرأ أيضاً:يريد Facebook إنشاء ذكاء اصطناعي قادر على إنهاء أصعب لعبة فيديو في التاريخ

تنظيم تصميم الرقائق مثل لعبة الذكاء الاصطناعي

للقيام بذلك، كان لدى باحثي جوجل هذه الفكرةلتنظيم تصميم الرقائق كلعبة في عيون الذكاء الاصطناعي. لذا، بدلًا من لوحة الألعاب، لديك قالب من السيليكون. بدلاً من القطع مثل البيادق، لديك مكونات مثل وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. الهدف هنا هو إيجاد أفضل ترتيب ممكن من أجل ذلكلتحقيق الكفاءة الحسابية المثلى.

بعد ذلك، قام الباحثون بتدريب الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة بيانات تتكون من10000 خطة رصاصة متفاوتة الجودة، وبعضها يتم إنشاؤها بشكل عشوائي. وظيفة "جائزة"تم تخصيص تصميم محدد لكل تصميم يتم تنفيذه، بناءً على نجاحه في مجالات مختلفة، مثل استهلاك الطاقة على سبيل المثال. ثم أصبحت الخوارزمية قادرة على ذلكتمييز الخطط الأكثر فعالية من الخطط الأقل جودة، والتي يمكنها بدورها إنشاء خططها الخاصة. وقد تبنت جوجل بالفعل هذا النظام وتعتزم استخدامه لتقليل تكاليف الإنتاج وإنتاج شرائح أكثر كفاءة.

مصدر :الحافة