Google affirme avoir développé un logiciel d’intelligence artificielle « IA » capable de concevoir des puces informatiques plus rapidement que les humains.
Google utilise l’apprentissage automatique pour aider à concevoir la prochaine génération de puces d’apprentissage automatique. Les ingénieurs de la société affirment que les conceptions d’algorithmes sont comparables ou supérieures à celles créées par les humains et peuvent être créées beaucoup plus rapidement.
Le géant de la recherche a déclaré dans un document de recherche : La puce, dont la conception peut prendre des mois aux humains, peut être conçue par la nouvelle IA en moins de six heures.
La société a indiqué que l’intelligence artificielle avait été utilisée pour développer la dernière version des puces de l’unité de traitement Tensor de Google.
« Notre méthode de production a été utilisée pour concevoir la prochaine génération de puces CPU Tensor », ont écrit les auteurs de l’article, dirigés par le responsable de l’apprentissage automatique pour les systèmes chez Google.
En d’autres termes, Google utilise l’IA pour concevoir des puces pouvant être utilisées pour créer des systèmes d’IA plus sophistiqués. Plus précisément, le nouveau système de Google peut cartographier la tranche.
Cela comprend principalement la disposition où les composants tels que les processeurs, les processeurs graphiques et la mémoire sont placés sur un moule en silicium les uns par rapport aux autres.
Il est important de placer ces composants sur ces petites cartes car cela affecte la consommation d’énergie de la puce et la vitesse de traitement.
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Il faut des mois aux humains pour concevoir ces schémas de manière optimale. Mais le système d’apprentissage par renforcement en profondeur de Google peut le faire avec relativement peu d’effort.
Des systèmes similaires peuvent également vaincre les humains dans des jeux complexes comme le go et les échecs. Dans ces scénarios, les algorithmes sont entraînés à déplacer les pièces qui augmentent leurs chances de gagner la partie.
Mais dans un scénario de puce, le système est formé pour trouver la meilleure combinaison de composants pour le rendre aussi efficace que possible en termes de calcul.
Le système a été alimenté par 10 000 chip charts afin de voir ce qui fonctionnait et ce qui ne fonctionnait pas.
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Alors que les concepteurs de puces humaines présentent généralement les composants en lignes nettes, l’IA de Google utilise une approche plus dispersée pour concevoir ses puces.
Il est rapporté que ce n’est pas la première fois que l’intelligence artificielle réussit après avoir appris à effectuer une tâche après l’avoir alimentée en données humaines.
Le célèbre AI AlphaGo de DeepMind a fait un geste très peu conventionnel contre le champion du monde de Go en 2016 qui a stupéfié les joueurs de Go du monde entier.
Et les ingénieurs de Google ont souligné dans le document de recherche que le piratage pourrait avoir des implications majeures pour le secteur des semi-conducteurs.
Le scientifique en chef de l’IA de Facebook a salué la recherche comme un « travail très cool » sur Twitter, ajoutant que c’est là que brille l’apprentissage amélioré de l’IA.
Cette percée a été saluée comme une réalisation importante qui contribuera considérablement à accélérer la chaîne d’approvisionnement.
