A IA do Google pode projetar chips mais rápido e melhor que os humanos

Todo problema tem dois lados, e o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial (IA) não é exceção. Por um lado, as pessoas estão entusiasmadas com as conquistas e contribuições da IA ​​em todos os aspectos da vida. Mas, por outro, muitas pessoas têm "medo" da perspectiva de que a IA possa superar e "roubar" empregos humanos em muitas áreas diferentes.

O Google deu mais credibilidade a essa preocupação quando anunciou que seu sistema de IA para pesquisa e desenvolvimento interno agora tem a capacidade de projetar chips de forma mais rápida e eficiente do que os humanos.

Especificamente, de acordo com os resultados da pesquisa publicada na revista científica Nature, o Google Brain — a equipe de pesquisa de IA e aprendizado profundo do Google — anunciou o desenvolvimento bem-sucedido de um novo sistema de aprendizado por reforço que pode executar completamente um projeto de planejamento de piso de um microprocessador sozinho, muito mais rápido e melhor do que os humanos.

Com a ajuda de uma arquitetura de rede neural convolucional baseada em gráficos de arestas, o modelo de IA do Google Brain pode projetar plantas baixas em uma fração do tempo que humanos levam. A imagem abaixo mostra dois projetos de macroblocos de memória. O da esquerda foi criado por um humano, e o da direita foi criado pela IA em apenas algumas horas — muito menos do que humanos, e também possui um número maior de macroblocos.

A IA do Google pode projetar chips mais rápido e melhor que os humanos

Uma planta baixa é essencialmente um diagrama que mostra como os vários blocos funcionais são organizados dentro de um processador para criar o design mais eficiente. Abaixo, dois exemplos de imagens de como uma planta baixa pode ser. A da esquerda é mais simples, enquanto a da direita é um pouco mais complexa e mais detalhada.

A IA do Google pode projetar chips mais rápido e melhor que os humanos

Curiosamente, o Google planeja usar essa tecnologia para construir seus próprios aceleradores de IA, chamados Unidades de Processamento Tensor (TPUs). Se eficazes, eles também poderão ser usados ​​em todos os processos de fabricação de chips em geral, o que pode economizar muito tempo e, ao mesmo tempo, garantir a qualidade.

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