Ricursive Intelligence, çip tasarlayabilen, her yinelemeden öğrenen ve sonraki tasarımları geliştiren yapay zekâ üzerinde çalışıyor. Girişimin kurucuları Anna Goldie ve Azalia Mirhoseini, TechCrunch Disrupt’ta bu yaklaşımı anlattı. Amaçlarının çip tasarımını otomatikleştirmek ve hızlandırmak olduğunu belirttiler.
Goldie, işlem gücü talebinin önümüzdeki beş yılda en az 10.000 kat artabileceğini söyledi; bu öngörüyü potansiyel olarak temkinli bulduğunu da ekledi. Daha verimli çiplerin, 10.000 kat daha fazla veri merkezi kurmadan bu talebi karşılamaya yardımcı olabileceğini savundu. Goldie’ye göre fırsat, veri merkezi bant genişliğini, silikon plakaları ve üretim tesislerini daha verimli kullanmayı da kapsıyor.
Kurucular, yapay zekânın geleneksel tasarımlardan daha iyi performans gösterebilecek alışılmadık çip düzenleri bulabildiğini söyledi. Daha önce geliştirdikleri yapay zekâ sistemi AlphaChip’in, mühendisleri şaşırtan ancak sonunda başarılı olan dairesel, “halka çörek biçimli” bir bileşen düzeni oluşturmasını örnek verdiler. Ricursive, çipleri onlarca küçük bloğa bölmek yerine bütünüyle optimize ettiğini söylüyor. Kurucular, bu yöntemin dalga biçimli tasarımlar da dâhil olmak üzere karmaşık örüntüler oluşturabildiğini ve bu tasarımlar hakkında ileride daha fazla bilgi paylaşmayı planladıklarını belirtti.
Goldie, çipleri bir haftada tasarlamanın uzay, AR, VR ve biyolojik hesaplama gibi çeşitli uygulamalar için özel çipleri mümkün kılabileceğini söyledi. Daha hızlı tasarımın, daha fazla uygulamaya yönelik çip geliştirmeyi mali açıdan uygulanabilir kılabileceğini ve enerji verimliliğini artırabileceğini belirtti. Kurucular, bunları yapay zekâ destekli çip tasarımının hedefleri olarak sundu.
Yorumlar
0Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.