Miscellaneous

AI có thể đánh bại các kỹ sư con người trong việc thiết kế vi mạch? Google nghĩ vậy

Bảng mạch với vi mạch

Bảng mạch với vi mạch

Trí tuệ nhân tạo có thể thiết kế chip tốt hơn các chuyên gia con người? Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Nhóm Brain của Google đã cố gắng trả lời câu hỏi này và đưa ra những phát hiện thú vị. Hóa ra là một AI được đào tạo bài bản có khả năng thiết kế các vi mạch máy tính – và mang lại kết quả tuyệt vời. Trên thực tế, tuyệt vời đến nỗi thế hệ hệ thống máy tính AI tiếp theo của Google sẽ bao gồm các vi mạch được tạo ra với sự trợ giúp của thí nghiệm này.

Azalia Mirhoseini, một trong những nhà khoa học máy tính của Nhóm nghiên cứu về bộ não của Google, đã giải thích cách tiếp cận này trên tạp chí Nature cùng với một số đồng nghiệp. Trí tuệ nhân tạo thường dễ dàng đánh bại tâm trí con người khi nói đến các trò chơi như cờ vua. Một số người có thể nói rằng AI không thể suy nghĩ như con người, nhưng trong trường hợp vi mạch, điều này được chứng minh là chìa khóa để tìm ra một số giải pháp độc đáo.

Thiết kế một vi mạch liên quan đến “quy hoạch tầng”, một quá trình kéo dài liên quan đến công việc của các chuyên gia con người với sự trợ giúp của các công cụ máy tính. Mục đích là tìm cách bố trí tối ưu cho tất cả các hệ thống con trên chip, do đó mang lại hiệu suất tốt nhất có thể. Những thay đổi nhỏ đối với vị trí của mỗi thành phần có thể có tác động lớn đến mức độ mạnh mẽ của chip, có thể là bộ xử lý , card đồ họa hoặc lõi bộ nhớ.

Các kỹ sư của Google thừa nhận rằng việc thiết kế sơ đồ mặt bằng cho một vi mạch mới cần “nhiều tháng nỗ lực cao độ” cho cả một nhóm người. Tuy nhiên, Nhóm Brain của Google Research có trụ sở tại Mountain View, California, dường như đã bẻ khóa mã giúp toàn bộ quá trình trở nên đơn giản hơn. Câu trả lời? Coi quy hoạch tầng như một trò chơi.

A picture containing text

Description automatically generated

Theo báo cáo của Azalia Mirhoseini và Anna Goldie, cả hai đồng trưởng nhóm nghiên cứu, AI đã được đào tạo để chơi trò chơi tìm kiếm thiết kế chip hiệu quả nhất. Sử dụng bộ dữ liệu gồm 10.000 sơ đồ tầng vi mạch, nhóm đã sử dụng một thuật toán học tập củng cố để phân biệt sơ đồ tầng tốt và xấu. Các chỉ số như chiều dài của dây, mức sử dụng điện, kích thước chip, v.v. đã được xem xét.

AI càng có khả năng phân biệt các cấu hình chip tối ưu nhất, thì nó càng có nhiều khả năng tự sản xuất. Trong quá trình này, nó đã tìm ra một số cách tiếp cận độc đáo về vị trí của các bộ phận. Điều này đã trở thành nguồn cảm hứng cho các chuyên gia thử một cái gì đó mới, chẳng hạn như giảm khoảng cách giữa các thành phần bằng cách đặt chúng thành hình bánh rán.

A close-up of a machine

Description automatically generated with low confidence

Mặc dù những nỗ lực trước đây nhằm đơn giản hóa quy trình đã được thực hiện, nhưng nghiên cứu có giá trị trong 5 thập kỷ đã không mang lại bất kỳ giải pháp nào. Cho đến nay, tất cả các kỹ thuật lập kế hoạch tự động đều không thể tái tạo loại chip hiệu suất do con người tạo ra.

Theo Anna Goldie, điều này là do thuật toán học hỏi từ kinh nghiệm. Goldie cho biết: “Các phương pháp tiếp cận trước đây không học được gì với mỗi con chip.

Những gì từng khiến một nhóm chuyên gia mất vài tháng nay có thể được tái tạo bởi trí tuệ nhân tạo trong vòng chưa đầy sáu giờ. Các sơ đồ tầng vi mạch kết quả có chất lượng tương đương với các sơ đồ do con người tạo ra hoặc trong một số trường hợp, vượt trội hơn chúng. Như vậy, phát hiện mới của Google có thể tiết kiệm hàng trăm, nếu không muốn nói là hàng nghìn giờ làm việc cho mỗi thế hệ chip máy tính mới.

Công ty hiện đang sử dụng những con chip do AI này tạo ra để nghiên cứu thêm. Các nhà khoa học cho rằng việc sử dụng những con chip mạnh hơn này có thể góp phần tạo ra những tiến bộ hơn nữa trong nghiên cứu, bao gồm cả việc sử dụng AI cho những việc như thử nghiệm vắc xin hoặc quy hoạch thành phố. Khi AI ngày càng trở nên phổ biến hơn, chắc chắn sẽ có nhiều lớn hơn nữa khám phá cần được chú ý trong tương lai gần.

Phương pháp chính là biểu hiện của trí tuệ. Ai ai cũng có sẵn tiềm năng sử dụng trí tuệ của mình để vận hành công việc, cuộc sống. Những công cụ mạnh để hỗ trợ chúng ta đưa ra các giải pháp tối ưu cho các khó khăn đã được xây dựng từ rất lâu bởi nhà khoa học người Nga. Nếu bạn quan tâm đến việc cải thiện khả năng giải quyết vấn đề và ra quyết định một cách mới mẻ, nhanh chóng thì khóa học PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên là một lựa chọn phù hợp. Bạn có thể điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.

Nguồn: DigitalTrends

You may also like...