Google usa IA melhor que humanos para projetar processadores de IA
Inteligência artificial pode diminuir sensivelmente tempo de projeto de chips; Google vai usar abordagem em TPUs (chips para IA)
Inteligência artificial pode diminuir sensivelmente tempo de projeto de chips; Google vai usar abordagem em TPUs (chips para IA)
A inteligência artificial (IA) já é usada em numerosas aplicações e o Google acaba de encontrar utilidade para mais uma: a companhia está usando aprendizagem de máquina (conceito relacionado) para projetar processadores voltados especificamente a tarefas de… inteligência artificial.
O Google vem desenvolvendo essa ideia há vários anos, na verdade, mas só recentemente é que esses esforços começaram a ser empregados em um projeto real. Uma versão futura das TPUs (Tensor Processing Unit) da empresa — circuitos idealizados para processamento em aprendizagem de máquina — será otimizada por um algoritmo de IA.
Não é mero modismo. O Google explica que essa abordagem pode diminuir sensivelmente o tempo de projeto de um processador, assim como facilitar o desenvolvimento de chips direcionados a cargas de trabalho muito específicas, por exemplo.
A inteligência artificial pode até permitir que a indústria compense, pelo menos até certo ponto, as limitações causadas pelo iminente fim da chamada Lei de Moore.
Nesse sentido, a IA não irá, necessariamente, resolver todos os desafios físicos relacionados ao aumento progressivo da quantidade de transistores em chips, mas deve ajudar os pesquisadores a encontrar outros meios para aumentar o desempenho de um processador.
Note que a produção de chips é amplamente automatizada há tempos. Por outro lado, o desenvolvimento de um chip ainda é muito dependente de processos manuais que, não raramente, fazem todo o projeto levar semanas ou meses para ser concluído.
Um dos maiores desafios está em estabelecer a “planificação do chip”, isto é, determinar onde cada componente deve ser posicionado dentro da unidade da maneira mais otimizada possível.
Para levar a ideia adiante, os pesquisadores do Google treinaram um sistema de aprendizagem de máquina com cerca de 10 mil projetos de chips. Com isso, o algoritmo descobriu formas de gerar projetos que não usavam mais espaço, energia elétrica e outros recursos do que as plantas desenvolvidas por engenheiros humanos.
O Google notou que os projetos de chips realizados por inteligência artificial ficaram prontos em menos de seis horas. É verdade que o algoritmo ainda precisa ser testado por outras equipes da empresa para efetivamente entrar em uso, mas os resultados obtidos até agora são animadores.
No médio ou longo prazo, uma solução como essa poderá ser usada para diminuir os custos de projeto de chips para carros autônomos, dispositivos 5G e, como o Google já deixou claro, aplicações de IA.