Google permite que su IA construya microprocesadores: las posibilidades son infinitas

¿Qué pasa si dejamos que las computadoras decidan qué es lo mejor para ellas? Esa es la idea que tuvo Google cuando le pidió a una IA que diseñara los microprocesadores. Y el resultado es impresionante.

En un artículo reciente publicado en la revista Nature, Los ingenieros de Google afirman haber creado una IA capaz de superar a los mejores ingenieros del mundo en la construcción de microprocesadores. Una pequeña hazaña que podría tener grandes consecuencias en el mundo de la tecnología.

« Nuestro método genera diseños de chips en menos de 6 horas, donde la organización humana más fuerte requiere meses de intenso esfuerzo. “, Inmediatamente anuncia el estudio de Google. Al entrenar una red neuronal con 10,000 modelos de chips ya lanzados, el gigante de la investigación pudo reducir drásticamente el tiempo requerido para el desarrollo técnico de este componente.

«Co-diseño de IA y hardware»

Los chips de nuestros teléfonos inteligentes son pequeños milagros arquitectónicos que requieren encontrar un equilibrio constante entre potencia, complejidad, tamaño, calor, consumo de energía y muchos otros factores. En definitiva, es un trabajo minucioso y complejo, que hasta entonces siempre se había escapado de las máquinas. Los ingenieros detrás de los chips obviamente usaron software para diseñar sus chips, pero una sola máquina nunca produjo ningún dibujo de ingeniería válido. Hasta ahora.

siempre hay retrasos

Para comprender completamente por qué este anuncio tiene potencial, debemos comprender cómo se construyen nuestros dispositivos tecnológicos en la actualidad. Cada teléfono, cada tableta y cada computadora está cargada con microprocesadores diseñados años antes de su lanzamiento. Debido a que el diseño de chips hechos por humanos es particularmente largo, como hemos visto, nuestros nuevos dispositivos siempre se quedan atrás de los mejores en el laboratorio cuando se lanzan.

Por lo tanto, la IA de Google podría reducir significativamente el tiempo entre el diseño de un chip y su tiempo de comercialización. » Automatizar y acelerar el proceso de diseño de chips también puede permitir el co-diseño de IA y hardware. », Especifica el artículo en Nature. Claramente, en lugar de lanzar un iPhone con un chip imaginado hace dos años, Apple podría lanzar un teléfono con tecnologías de integración de componentes de hace unos meses. Suficiente para hacer que el progreso del software y el hardware trabaje un poco más en paralelo y acelerar significativamente la innovación.

Para demostrar que el caso es grave, Google llega a explicar que ya ha utilizado su IA para diseñar algunos chips presentes en sus centros de datos.

¿Incluso gestionar la distribución de vacunas?

Mejor aún, la IA de Google podría hacer posible probar docenas de chips en paralelo incluso antes de que lleguen a un teléfono. Esta afición no fue posible hasta entonces, ya que el desarrollo técnico de un solo chip llevó meses. Y para asegurarse de que nada se estropee, la IA seguirá aprendiendo a medida que se tomen las mejores decisiones, a fin de producir resultados que mejoren constantemente. Este aprendizaje constante » permitirá que los diseñadores de chips sean ayudados por IA con más experiencia de la que cualquier ser humano puede adquirir »Explica Google.

Google incluso sugiere que su IA podría mejorar » planificación urbana, así como pruebas y distribución de vacunas. «Problemas que también combinan recursos limitados, optimización del flujo y limitaciones de espacio. Es un poco como hacer un chip, dicen los ingenieros de Google.

En su editorial sobre este tema, Nature concluye evocando un punto que no se aborda realmente en la publicación de Google: el empleo. » Es importante considerar las consecuencias más amplias de esta automatización, en particular la necesidad de brindar oportunidades de actualización de habilidades para quienes actualmente realizan este trabajo manualmente. », Explica el periódico. Oh, sí, casi lo hubiéramos olvidado.

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