تستخدم Google الذكاء الاصطناعي لتصميم مخططات لأرضية الشرائح بشكل أسرع من البشر

تدعي Google أنها طورت برنامج ذكاء اصطناعي يمكنه تصميم شرائح الكمبيوتر بشكل أسرع من البشر.

قال عملاق التكنولوجيا في ورقة بحثية في مجلة نيتشر يوم الأربعاء إن رقاقة تستغرق شهورًا لتصميمها يمكن أن يحلم بها الذكاء الاصطناعي الجديد في أقل من ست ساعات.

قالت جوجل إنه تم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير التكرار التالي لرقائق وحدة معالجة التنسور من جوجل ، والتي تُستخدم لتشغيل المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

كتب مؤلفو الورقة البحثية بقيادة الرؤساء المشاركين في Google للتعلم الآلي للأنظمة ، أزاليا ميرهسيني وآنا جولدي: “تم استخدام طريقتنا في الإنتاج لتصميم الجيل التالي من Google TPU”.

بعبارة أخرى ، تستخدم Google الذكاء الاصطناعي لتصميم شرائح يمكن استخدامها لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً.

على وجه التحديد ، يمكن للذكاء الاصطناعي الجديد من Google وضع “مخطط أرضية” للرقاقة. يتضمن هذا بشكل أساسي التخطيط حيث يتم وضع مكونات مثل وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات والذاكرة على قالب السيليكون فيما يتعلق ببعضها البعض – يعد وضعها على هذه اللوحات الصغيرة أمرًا مهمًا لأنه يؤثر على استهلاك طاقة الشريحة وسرعة المعالجة.

يستغرق الأمر من البشر شهورًا لتصميم مخططات الطوابق هذه بالشكل الأمثل ، لكن نظام التعلم المعزز العميق من Google – وهو خوارزمية تم تدريبها على اتخاذ إجراءات معينة من أجل تعظيم فرصها في كسب المكافأة – يمكنه القيام بذلك بجهد ضئيل نسبيًا.

يمكن للأنظمة المماثلة أيضًا هزيمة البشر في الألعاب المعقدة مثل Go و Chess. في هذه السيناريوهات ، يتم تدريب الخوارزميات على تحريك القطع التي تزيد من فرصها في الفوز باللعبة ، ولكن في سيناريو الرقاقة ، يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على إيجاد أفضل مزيج من المكونات لجعلها فعالة من الناحية الحسابية قدر الإمكان. تم تغذية نظام الذكاء الاصطناعي بـ 10000 مخطط لأرضية رقاقة من أجل “معرفة” ما يصلح وما لا يصلح.

في حين أن مصممي الرقائق البشرية عادةً ما يضعون المكونات في خطوط أنيقة ، فإن الذكاء الاصطناعي من Google يستخدم نهجًا أكثر تشتتًا لتصميم رقائقه. ليست هذه هي المرة الأولى التي يتحول فيها نظام الذكاء الاصطناعي إلى أعمال شاذة بعد تعلم كيفية أداء مهمة من خلف البيانات البشرية. قام الذكاء الاصطناعي الشهير AlphaGo من DeepMind بحركة غير تقليدية للغاية ضد بطل العالم Go Lee Sedol في عام 2016 والتي أذهلت لاعبي Go حول العالم.

أشار مهندسو Google في الورقة البحثية إلى أن الاختراق قد يكون له “آثار كبيرة” على قطاع أشباه الموصلات.

أشاد كبير علماء الذكاء الاصطناعي في Facebook ، Yann LeCun ، بالبحث ووصفه بأنه “عمل رائع جدًا” على تويتر، مضيفًا “هذا هو بالضبط نوع الإعداد الذي تتألق فيه RL.”

تم الترحيب بهذا الاختراق باعتباره “إنجازًا مهمًا” من شأنه أن “يساعد بشكل كبير في تسريع سلسلة التوريد” في افتتاحية نيتشر يوم الأربعاء.

ومع ذلك ، قالت المجلة “يجب مشاركة الخبرة الفنية على نطاق واسع للتأكد من أن” النظام البيئي “للشركات يصبح عالميًا حقًا.” واستطردت في التأكيد على أن “الصناعة يجب أن تتأكد من أن تقنيات توفير الوقت لا تؤدي إلى إبعاد الأشخاص ذوي المهارات الأساسية الضرورية”.

توضيح: تم تحديث هذه القصة لتعكس أن آنا جولدي مؤلفة مشاركة للورقة ، وقد تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير التكرار التالي لرقائق وحدة معالجة التنسور من Google.

.




الخبر من المصدر

تمت ترجمة هذا الخبر باستخدام ادوات الترجمة الفورية من Google

مساحة إعلانية - ضع إعلانك هنا
الكلمات الدلالية
إعلان

إقرأ أيضاً:

إغلاق