Google ar putea rezolva o criză majoră la nivel mondial: cum ”pune la treabă” inteligența artificială

Google vrea să se folosească de sisteme bazate pe inteligență artificială pentru a rezolva una dintre crizele majore ale momentului.

Evoluția tehnologică are nevoie de resurse pentru a fi pusă în practică și cea mai mare problemă în acest moment o reprezintă aprovizionarea cu cipuri. De astfel de componente au nevoie mai toate domeniile: de la producătorii de telefoane și console pentru jocuri până la cei din industria auto.

Google caută să rezolve penuria cu ajutorul inteligenței artificiale. Gigantul susține că a dezvoltat un software AI care poate proiecta cipuri mult mai rapid decât oamenii, transmite CNBC. Practic, procesul de producție e redus drastic.

Google, pe cale să rezolve problema cipurilor

Ca să-ți dai seama de inovația Google, trebuie să te gândești că proiectarea unui cip de către angajați umani ar putea dura luni de zile. Același proces poate fi realizat de noul software de inteligenţă artificială al companiei în mai puţin de şase ore.

Cea mai falsificată bancnotă în 2024. La ce trebuie să fii atent ca să nu pici în capcană

Cutremur în România duminică seară. Ce magnitudine a avut și unde s-a produs

Inteligenţa artificială a fost deja utilizată pentru a dezvolta cea mai recentă iteraţie a cipurilor TPU (tensor processing unit) ale Google, care sunt utilizate pentru a rula sarcini legate de AI, potrivit Google.

”Metoda noastră a fost utilizată în producţie pentru a proiecta următoarea generaţie de cipuri TPU ale Google”, au scris autorii lucrării, condusă de Azalia Mirhoseini, şefa Google pentru sistemele de învăţare automată.

Cum lucrează gigantul

Google foloseşte AI pentru a proiecta cipuri care pot fi folosite pentru a crea sisteme de AI mai sofisticate. Mai exact, noua inteligenţă artificială Google poate elabora ”planul de bază” al unui cip. Aceasta implică, în esenţă, reprezentarea grafică a unor componente precum procesoare, procesoare de grafică şi memorie plasate pe matriţa de siliciu unul faţă de celălalt – poziţionarea lor pe aceste plăci minuscule este importantă deoarece afectează consumul de energie al cipului şi viteza de procesare.

Oamenilor le ia luni întregi pentru a proiecta în mod optim aceste planuri, dar sistemul de învăţare profundă de la Google – un algoritm care este instruit să întreprindă anumite acţiuni pentru a-şi maximiza şansele de a câştiga o recompensă – o poate face cu un efort relativ mic.

Sisteme similare pot învinge şi oamenii la jocuri complexe precum Go şi şah. În aceste scenarii, algoritmii sunt instruiţi pentru a efectua mutări de piese care le cresc şansele de a câştiga jocul, dar în scenariul cu cip AI este instruit să găsească cea mai bună combinaţie de componente pentru a o face cât mai eficientă din punct de vedere al calculului.

Sistemul AI a fost alimentat cu 10.000 de planuri de cip pentru a „învăţa” ce funcţionează şi ce nu. În timp ce proiectanţii umani de cipuri dispun de obicei de componente în linii îngrijite, AI Google utilizează o abordare mai dezordonată pentru a-şi proiecta cipurile.