Lo que a los humanos les lleva meses, la inteligencia artificial de Google lo hace en seis horas. Es la afirmación que hace Google al respecto de su IA capaz de diseñar chips de aprendizaje automático "comparables o superiores" a los que hacen los humanos. Tras años de experimentos, veremos el primer producto comercial en este aspecto dentro de poco: los próximos chips TPU de Google han sido diseñados por una IA.
Que Google utiliza su IA para diseñar chips optimizados para la IA no es ningún secreto. Sin embargo, ahora parece ser que se han dejado de experimentos y lo han aplicado a productos reales. También han aprovechado para publicar un estudio en Nature donde explican el desarrollo.
La gran ventaja que parece aportar la IA a la hora de diseñar chips es la velocidad. Según Google, el gran ahorro de tiempo que implica utilizar el algoritmo para diseñar en vez de los humanos puede tener importantes implicaciones en la industria. En principio debería permitir acelerar las iteraciones de diseños para los próximos chips, así como diseñar rápidamente chips para usos concretos para los que estén optimizados.
Optimizando el espacio de un chip
Donde más parece que tiene impacto la IA es en la planificación de la ubicación de los elementos en el chip. Este proceso es esencialmente el de escoger en qué ubicación sobre la superficie del chip va cada elemento (CPU, GPU, memoria...). Es algo esencial, ya que afecta de forma directa la velocidad y eficiencia del chip dependiendo de a qué distancia se encuentre cada elemento de otros.
Mientras que para los humanos esto es un problema de meses de esfuerzo, una inteligencia artificial se lo toma como un juego. Interpreta cada elemento del chip como una pieza de un juego y busca colocarla en el sitio donde más eficiencia ofrece, siempre teniendo en cuenta todas las otras piezas y multiples factores más. Al cabo de unas horas, ofrece la posición donde más eficiencia computacional se ofrece del conjunto de elementos en el límite dado.
Para entrenar a la IA, Google dice que le dio los datos de 10.000 diseños de chips de mayor y menor calidad. Cada chip fue etiquetado según su calidad y teniendo en cuenta valores como al longitud del cableado requerido o el uso de energía. De este modo la IA aprendió qué diseños son buenos y cuáles no, para luego generar los suyos propios.
Ver 24 comentarios
24 comentarios
p2dzca
"Google dice que su IA ya diseña chips de aprendizaje automático más rápido que los humanos": otro titular exagerado que da una imagen falsa de lo que ha conseguido Google.
Lo que ha creado Google no diseña chips, establece la posición de los elementos que lo componen (previamente diseñados por personas). Establecer la posición de los elementos del chip es un problema de optimización muy complejo que ha requerido mucho tiempo y mucha potencia computacional. Como mucho, lo que ha hecho Google se puede considerar como la última fase del diseño.
Esto hay que aclararlo porque, con titulares así, la gente empieza a especular con la llegada de Skynet. Piensan que la IA mejora un chip utilizado en IA, que diseña otro chip mejor de IA, y acaban con falsos conceptos de superinteligencia y Terminator.
ronu
-2021: IA ya diseña chips mas rápidos que los humanos.
-2022: Google crea IA que reorganiza los datos de internet de manera automática.
-2023: Tesla lanza primer vehículo 100% autónomo, que aprende y opera solo con comandos de voz.
-2024: Gigantes tecnológicas unen para crear el modelo de aprendizaje profundo mas grande del mundo, para resolver el problema del calentamiento global.
-2025: General Motors implementa robots que fabrican coches de manera autónoma utilizando inteligencia artificial.
-2026: El nuevo protocolo de Google se llamará "IA-net", y permite la comunicación entre los distintos modelos de aprendizaje de todo el mundo.
-2027: Se incrementa de manera inexplicable el flujo de datos de internet (y nadie sabe porque).
-2028: Virus mortal "skn-10" ya lleva mas de 90 millones de muertes. La OMS indica que solo afecta a humanos.
-2029: Expertos niegan que el virus skn-10 fue creado por inteligencia artificial, en laboratorios operados por IA-net. Sugieren apagarlo.
-2030: Xataka anuncia que elimina los videos autoplay.
-2031: Sin solución al virus skn-10 en el horizonte y a este ritmo, científicos advierten que la humanidad podría extinguirse en solo 3 años.
-2032: El virus avanza implacable! Se triplica el ritmo de contagio, se espera lo peor.
-2033: ...
juanma112
Hay una diferencia abismal entre lo que dice el título y lo que dice el artículo. Gracias p2dzca por remarcarlo.
IA Advanced
El campo de la IA va a llevar a la humanidad al siguiente nivel.
poncho321
Que manía con las IA,, no son más que programas diseñados para reconstruirse en función de los cambios para optimizarse y lograr el resultado final más cercano de lo que se estimó, no piensan, si lo hiciesen nos destruirían.
asdfgh2
A nivel computacional es una salvajada, recuerdo que hace un tiempo salió el primer estudio académico sobre el tema, y 108 petaflops se les quedaba pequeño para grandes modelos. Han necesitado sacar las TPUv5 que en malla alcanzan el exaflop para lograrlo.
Aun así se trata de un problema de posicionar nodos, y no tanto de diseñar.
albertitoito
Cuando pongan a una IA como CEO de Google (o Alphabet), entonces les creo.
m0w
Lo de la IA es lo de los chips de X nanometros llevado al extremo. Ni existen "chips de 7nanometros", ni existe la IA.
Existen modelos informaticos de optimizacion.
Yo, para evitar la brutal desinformacion de los medios al respecto, cambiaria lo de modelos de IA, o modelos de "aprendizaje profundo" por "modelos de optimizacion", o "modelos de optimizacion multinodos".
Igual que , gracias a algun ente superior, en los ultimos meses en el sector de los blogs y noticias de internet se estan cambiandon los titulares de "chips de X nanometros" por los de "chips con procesos de fabricacion de X nanometros".
Asi todos podemos hablar con un poco mas de rigor, y los medios dejarian de desinformar al publico en general.
Usuario desactivado
Osea que lo que ha creado Google no es una IA que diseñe chips, sino un algoritmo que optimiza la ubicacion de los componentes. No hay nada de nuevo en eso, algoritmos asi, sean de "IA" o programados por humanos, se llevan usando decadas, por ejemplo para optimizar los usos de materiales en la industria.
ad0N
Me acuerdo de cuando tuve que buscar una solución a un sistema de 9 ecuaciones con 9 variables.
Intente muchas cosas pero al final tuve que dar valores aleatorios a los variables y ver el resultado.
Y así, después de muchos ciclos, no encontré la solución pero si un grupo de 9 variables que estaba bastante cerca. Y todo esto hace muchos años.
Al final es lo mismo, optimizar. No se trata de IA.
nexus01
La Ia se diseña a si misma.
Skynet en camino.
RamonYo 😬
¡La llegada de Skynet y Terminator está cerca!
Sayonara Baby!