AI

ينشئ باحثو Google استقبالًا للذكاء الاصطناعي باستخدام شريحة AI التي تعمل على تسريع الذكاء الاصطناعي

ينشئ باحثو Google استقبالًا للذكاء الاصطناعي باستخدام شريحة AI التي تعمل على تسريع الذكاء الاصطناعي



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

قد تكون خوارزميات التعلم المعزز هي أفضل شيء تالي منذ شرائح الخبز للمهندسين الذين يتطلعون إلى تحسين وضع الرقائق.

أنشأ باحثون من Google خوارزمية جديدة تعلمت كيفية تحسين وضع المكونات في شريحة الكمبيوتر ، لجعلها أكثر كفاءة وأقل استهلاكًا للطاقة.

انظر أيضًا: هل سيسرق الذكاء الاصطناعي والتصميم العام مهامنا الهندسية؟

الذكاء الاصطناعي

عادة ، يمكن للمهندسين إنفاق ما يصل إلى 30 ساعةتكوين مخطط طابق واحد لوضع الرقاقة ، أو تخطيط أرضية الرقاقة. تتطلب مشكلة التصميم ثلاثي الأبعاد المعقدة هذه تكوين مئات أو حتى آلاف المكونات عبر عدد من الطبقات في منطقة مقيدة. سيقوم المهندسون بتصميم التكوينات يدويًا لتقليل عدد الأسلاك المستخدمة بين المكونات كبديل لتحقيق الكفاءة.

نظرًا لأن هذا يستغرق وقتًا طويلاً ، فقد تم تصميم هذه الرقائق لتدوم فقط ما بين عامين وخمسة أعوام. ومع ذلك ، مع استمرار خوارزميات التعلم الآلي في التحسن عامًا بعد عام ، ظهرت أيضًا الحاجة إلى بنى شرائح جديدة.

أنتجت الخوارزمية تلقائيًا مئات الآلاف من التصميمات الجديدة ، في غضون جزء من الثانية ، وقامت بتقييمها باستخدام وظيفة المكافأة. بمرور الوقت ، تقاربت حول إستراتيجية نهائية لوضع مكونات الرقاقة بالطريقة المثلى https: //t.co/oTYrPx8lHj

- الطب العدلي AFENTIS (afentis) 30 مارس 2020

في مواجهة هذه التحديات ، بحث باحثو Google آنا غولدي وأزاليا ميرهسيني في التعلم المعزز. تستخدم هذه الأنواع من الخوارزميات ردود الفعل الإيجابية والسلبية لتعلم مهام جديدة ومعقدة. وبالتالي ، فإن الخوارزمية إما "تكافأ" أو "تُعاقب" اعتمادًا على مدى تعلمها للمهمة. بعد ذلك ، يقوم بعد ذلك بإنشاء عشرات إلى مئات الآلاف من التصميمات الجديدة. في النهاية ، تخلق استراتيجية مثالية حول كيفية وضع مكونات الرقاقة هذه.

بعد اختباراتهم ، فحص الباحثون تصميماتهم باستخدام برنامج أتمتة التصميم الإلكتروني واكتشفوا أن تخطيط الأرضيات لطريقتهم كان أكثر فاعلية من تلك التي صممها المهندسون البشريون علاوة على ذلك ، كان النظام قادرًا على تعليم العاملين فيه خدعة جديدة أو اثنتين.

لقد ارتبط التقدم في الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير بالتقدم في تصميم شرائح الكمبيوتر. يأمل الباحثون أن تساعد الخوارزمية الجديدة في تسريع عملية تصميم الرقائق وتمهيد الطريق لبنيات جديدة ومحسّنة ، والتي من شأنها تسريع الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف.


شاهد الفيديو: مقدمة إلى الذكاء الإصطناعي - الذكاء الإصطناعي (أغسطس 2022).