Ricursive Intelligence kurucu ortağı yapay zekâyla çip tasarımını otomatikleştirme planını açıkladı

Ricursive Intelligence, tasarım sonuçlarından öğrenerek bunları sonraki çip tasarımlarına aktaran bir yapay zekâ geliştiriyor. Şirket, çip tasarımını otomatikleştirip hızlandırarak artan işlem gücü talebini karşılamayı hedefliyor.

Ricursive Intelligence kurucu ortağı Anna Goldie, TechCrunch Disrupt sahnesinde önümüzdeki beş yılda işlem gücü talebinin en az 10 bin kat artacağı yönünde bir beklenti olduğunu söyledi. Goldie, bu tahminin ihtiyatlı bile olabileceğini belirtti. Bu, Goldie’nin dile getirdiği talep öngörüsü.

Goldie, veri merkezlerini talebe göre sürekli büyütmek yerine çip verimliliğini artırmak ve veri merkezlerinin bant genişliğiyle wafer ve fabrikaları daha verimli kullanmak gerektiğini söyledi. Çip tasarımını yapay zekâ üstlenirse insanların uygulama teknolojileri geliştirmeye ve bilgi işlem kullanım alanlarını genişletmeye odaklanabileceğini de ekledi.

Goldie ve diğer kurucu ortak Azalia Mirhoseini, yapay zekânın çipin tamamını optimize ederek geleneksel tasarım yöntemleriyle öngörülmesi zor yerleşimler bulabildiğini anlattı. İkilinin daha önce geliştirdiği AlphaChip adlı yapay zekâ sistemi, çip bileşenlerini halka biçiminde yerleştiren bir tasarım ortaya çıkarmıştı. TechCrunch, bu tasarımın mühendisleri şaşırttığını ancak başarılı sonuç verdiğini aktardı.

Goldie ve Mirhoseini, TechCrunch’a çipi küçük bloklara ayırmak yerine bütünüyle optimize ettiklerini söyledi. Kurucular, bu yöntemle dalga biçimli tasarımlar da dâhil olmak üzere karmaşık desenler oluşturulabildiğini belirtti ve konuyla ilgili daha fazla ayrıntıyı ileride paylaşmayı planladıklarını ifade etti.

Goldie, yeni bir çip tasarımının altı ay ile iki yıl arasında sürmesi hâlinde hangi tasarımların yapılacağının dikkatle seçilmesi gerektiğini söyledi. Tasarım süresi yaklaşık bir haftaya indirilebilirse uzay, artırılmış gerçeklik (AR), sanal gerçeklik (VR) ve biyolojik bilgi işlem gibi alanlara yönelik özel çiplerin değerlendirilebileceğini belirtti. Üretim maliyeti ve enerji verimliliğini de bu çiplerin kullanım olanağını belirleyen koşullar arasında gösterdi.