Google, yonga tasarımı konusunda yapay zekanın yardımına başvuruyor.
Google araştırmacıları, Çarşamba günü Nature’da yeni bir makale yayınladı. Makale, bir yarı iletkenin fiziksel düzeninin yapay zekalar tarafından gerçekleştirilmesine izin verecek şekilde nasıl tasarlanacağını öğrenen kenar tabanlı bir grafik evrişimli sinir ağı mimarisini anlatıyor. Şirket, ilginç bir şekilde, daha fazla performans sunan diğer yapay zeka çiplerini tasarlamak için de yapay zekadan yararlanıyor.
Google’ın bahsettiği bu durum, çip tasarımında saha için ciddi etkileri olabilecek önemli bir gelişme olarak nitelendirilebilir. Araştırmacılar, Nature’da yayınlanan makalenin özetinde başarılarını şu sözlerle ifade ediyor: “Elli yıllık araştırmaya rağmen, yonga zemin planlaması otomasyona meydan okudu ve fiziksel tasarım mühendislerinin üretilebilir yerleşimler üretmek için aylarca yoğun çaba harcamasını gerektirdi. Burada, yonga zemin planlamasına yönelik derin bir pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı sunuyoruz. Geliştirdiğimiz yöntem, altı saatten daha kısa bir süre içinde otomatik olarak yonga zemin planları oluşturuyor. Bu üretim, güç tüketimi, performans ve çip alanı da dahil olmak üzere, tüm önemli ölçütlerde insanlar tarafından üretilenlerden daha üstün.”
Yapay zeka henüz mikroçip tasarımının her aşamasına uygulanmadı ancak bu önümüzdeki yıllarda değişecek gibi gözüküyor. AI şimdilik sadece, mikroçip üretiminin çip zemin planlama aşamasında kullanılıyor ve aslında bu aşama en özenli aşamalardan biri. Esasen mikroçip tasarımcıları, yarı iletken tasarımlarına makro bloklar yerleştirmek zorunda. Bu makro bloklar, birbirlerine ve çiplerin geri kalanına göre yerleşimleri, performans ve verimlilik hedefleri için seminal öneme sahip olan transistörlerin önceden yapılmış düzenlemelerini içeriyor. Çalışan bir yarı iletken elde etmek için, elektrik sinyallerinin farklı çip bileşenlerinden geçmesi gerektiği ve bunların zemin planlama aşamasında düzenleme şeklinin, belirli bir çipin performans özellikleri üzerinde muazzam bir etkisi olabileceğini de belirtelim.
İnsanlar tarafından gerçekleştirilen zemin planlama, mimari yinelemeler arasında haftalar veya aylar sürebilen, zahmetli bir şekilde uzun bir süreç olsa da çalışmada açıklanan yapay zeka, altı saatten kısa bir sürede uzmanlar tarafından tasarlanmış tasarımlara kıyasla daha iyi tasarımlar ve çok büyük miktarda mikroçipler için çok daha kısa geliştirme sürelerine izin verebilecek ek performans ve güç iyileştirmeleri ile zaman tasarrufu sağlıyor. AI, daha önce hiç ilgilenmediği yerleştirme sorunlarını çözme becerisi bile gösteriyor. Çalışma, sistemin 10.000’den fazla mikroçip tasarımı üzerinde eğitildiğini ve mikroçip tasarımının zemin planlama aşamasında düzenlemek için bir dizi mikro blokla karşı karşıya kalındığını ortaya koyuyor. Böylelikle çalışmanın sonucunda da bileşenlerin yenilik yinelemelerinin, insan mühendis ekipleri tarafından tasarlananlardan daha iyi performans gösterdiği de ortaya çıkmış oldu.
