تراشه‌های رایانه‌ای نقش مهمی در پیش‌رفت هوش مصنوعی داشته‌اند، حال نوبت به هوش مصنوعی‌ست که دین خود را ادا کند.

چهارسال پیش، آزالیا میرحسینی در گوگل موفق شد به‌کمک یادگیری تقویتی عمیق، روشی برای طراحی چیدمان تراشه‌های کامپیوتری (chip floorplanning) ابداع کند.

در این روش، ابتدا، یک Grid خالی درنظر گرفته شده و در هر تکرار، یکی از مولفه‌ها (مدارها)،‌ روی آن قرار می‌گیرد. پاداش نهایی از روی کیفیت چیدمان تراشه‌ی نهایی مشخص می‌شود. یک شبکه‌ی عصبی گرافی مبتنی بر یال (Edge-based GNN) ارتباط بین مولفه‌ها را یادگرفته و آن را به بخش‌های دیگر تعمیم می‌دهد.

لازم به ذکرست، تمام تراشه‌های شتاب‌دهی هوش مصنوعی گوگل (TPU) و همین‌طور Google Axion توسط این روش طراحی شده‌اند.

امروز بعد از چهار سال، این مدل، AlphaChip نام گرفت و به‌زودی چک‌پوینت (وزن‌های) آن برای استفاده‌ی سایرین دردسترس قرار خواهد گرفت.


بلاگ‌پست:
https://deepmind.google/discover/blog/how-alphachip-transformed-computer-chip-design/
گیت‌هاب:
https://github.com/google-research/circuit_training/