El proceso de diseño de los chips que guarda cualquier gadget no es sencillo ni rápido. Requiere de “meses de intenso esfuerzo por parte de los ingenieros”, de acuerdo con el equipo de investigadores Brain Team, parte de Google Research. Es por ello que estos expertos se dieron a la tarea de experimentar con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para acelerar esta etapa de la producción. Los resultados, publicados en Nature, son sorprendentes.
“En menos de seis horas, nuestro método genera automáticamente planos de la planta de los chips que son superiores o comparables a los producidos por humanos en todas las métricas clave, incluido el consumo de energía, el rendimiento y el área del chip”, aseguró el grupo.
La planta o piso de un circuito integrado es la base del mismo, por lo que el objetivo de este proceso es encontrar un diseño que resulte óptimo para todos los subsistemas, proporcionando así el mejor rendimiento posible. Hasta el mínimo detalle en la ubicación de cada componente puede tener un impacto importante en el rendimiento del chip, sea un procesador, una tarjeta gráfica o una memoria.
Para disminuir el tiempo de diseño de meses a solo unas horas, los investigadores de Brain Team desarrollaron y ‘alimentaron’ una red neuronal con un conjunto de datos de 10,000 planos de chips, y utilizaron un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para permitirle diferenciar los que resultan óptimos de los que no, es decir, los buenos de los malos.
“Nuestro método utiliza la experiencia pasada para mejorar y acelerar la resolución de nuevas instancias del problema, permitiendo que el diseño de chips sea realizado por agentes artificiales con más experiencia que cualquier diseñador humano”, escribió el equipo.
Suena a que estos resultados pueden hacer a un lado a quienes se encargan del diseño de circuitos integrados, sin embargo Brain Team aseguró que su enfoque es en realidad “ahorrar miles de horas de esfuerzo humano” a los ingenieros involucrados en la producción de chips. Además, estos experimentos permitieron encontrar nuevos enfoques en cuanto a la ubicación de piezas, lo que el grupo dice que puede servir de inspiración para los expertos.
Tras este esfuerzo, Google Research pondrá a prueba estos chips diseñados por IA en estudios adicionales.
