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.
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.
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.
Graças ao rápido desenvolvimento do campo da inteligência artificial (IA), juntamente com a enorme demanda por placas gráficas (GPUs) e unidades de processamento neural (NPUs), a indústria de semicondutores registrou um crescimento impressionante na receita.
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