я могу различать неразличимое
Антон Тальский
Все записи
текст

Эргономика размером с ноготь. Алгоритмы научились дизайну чипов

Новейшие разработки компании Google — огромный шаг в области технологического дизайна и искусственного интеллекта.
Эргономика размером с ноготь. Алгоритмы научились дизайну чипов.

Одна из главных задач технологического дизайна — снабдить устройства электросхемами и чипами в такой конфигурации, которая могла бы обеспечивать наиболее эргономичное функционирование, сочетая мощность, скорость работы и энергетическую эффективность.

Такая установка на эргономичность предполагает то, что взаимодействие огромного количества компонентов между собой должно быть бесперебойным. Именно так работает чип — как огромное многоэтажное и многокомнатное здание размером с ноготь.

Метафора здания здесь неслучайна: процесс, называемый в микроэлектронике поуровневым размещением элементов работает примерно так же, как работает дизайнер интерьеров, когда чертит план комнаты или этажа, чтобы создать макет, согласно которому помещение можно будет декорировать. Однако, разница в том, что дизайн технологий должен учитывать не только план одного этажа, но, скорее, связность между собой всех этажей. Эта связность не должна нарушаться при дизайне каждого отдельного элемента. Для наглядности этих процессов можно представить себе своего рода 3D-тетрис.

Процесс технологического дизайна крайне затратный: он требует большого количества времени, и инженеры постоянно сталкиваются с задачей это время сократить.

Благодаря исследователям компании Google выполнение этой задачи стало реальным. Совсем недавно инженеры Google заявили о прорыве в области дизайна, связанного с поуровневым размещением элементов: разработаны алгоритмы, которые «учатся» достигать оптимальных результатов при распределении компонентов в чипах. За то время, пока алгоритм осуществляет свою задачу, он анализирует не тысячи, но миллионы возможных вариантов расположения элементов и выбирает наиболее подходящие из них. Все это приближает будущее технологического дизайна, когда задачи смогут выполняться быстрее, дешевле и оптимальнее.

Не менее интересно то, что исторические корни таких самообучающихся алгоритмов лежат в области бихевиоризма — области психологии, сосредоточившейся на теории поведения и на том, какие алгоритмические, когнитивные и психологические механизмы его изменяют.

Как утверждают инженеры Google, технологический дизайн, отданный на откуп машинам, будет в плане результативности в разы превосходить человеческие инженерные работы. А это значит, что новый виток эволюции поведения (а может быть и «поведенческий переворот») будет осуществлен именно машинами.

фото: pixabay.com

Технологии

Машины и Механизмы
Всего 0 комментариев
Комментарии

Рекомендуем

Актуальное
Петросити
Поэма здоровья
Биосфера
Новиков Александр Иванович, персональный сайт
OK OK OK OK OK OK OK