En la Conferencia se afirmó que la IA y los semiconductores son actualmente los pilares para el futuro de la economía digital. En particular, los dos elementos “IA” y “semiconductor” van de la mano. De manera más visible, la IA ayuda a automatizar la fabricación de semiconductores, predecir y detectar defectos de productos y mejorar la calidad y la eficiencia de la fabricación.
El Sr. Christopher Nguyen, director ejecutivo de Aitomatic, dio un ejemplo: para 2030, algunas fábricas, especialmente las instalaciones de fabricación avanzadas, requerirán estándares más estrictos. Por ejemplo, en el procesamiento de plasma, se requieren parámetros como el diámetro del combustible, la presión, la temperatura y docenas de otros factores para garantizar una precisión casi absoluta. La IA ayudará a garantizar esta precisión.
“La IA no puede desarrollarse sin semiconductores y, a la inversa, la industria de los semiconductores está cambiando rápidamente gracias a los avances en IA. “Es una relación simbiótica donde ambos se empujan mutuamente hacia adelante”, dijo.
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El Sr. Christopher Nguyen, director ejecutivo de Aitomatic, habló en el taller. |
Respecto al panorama tecnológico general, el Sr. Christopher Nguyen citó la ley de Moore, afirmando que la velocidad de desarrollo de la IA y los semiconductores es muy rápida. Cada 18 meses, la tecnología de microprocesadores mejora significativamente.
En cuanto al mercado, el mundo está presenciando un crecimiento notable y se espera que la demanda de chips de procesamiento de IA continúe aumentando fuertemente en los próximos años. Países como Estados Unidos, China, Japón y Corea del Sur están impulsando la inversión en este campo. La carrera entre los países líderes en tecnología es extremadamente feroz.
En el campo de la fabricación de chips, la Sra. Anna Goldie, experta senior en investigación científica de Google, comentó que si bien las necesidades informáticas de la IA están creciendo exponencialmente, la capacidad del hardware no se mantiene al día, lo que crea una brecha cada vez mayor. Para abordar este problema, se han introducido nuevas tecnologías de IA como AlphaChip, un método de diseño de chips impulsado por IA. Ella cree que gracias a la aplicación de IA, el proceso de diseño de chips se acelera increíblemente, al tiempo que ayuda a reducir costes y optimizar el rendimiento.
“Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, es necesario acortar los ciclos de diseño de chips, mejorar los algoritmos y aprovechar al máximo los datos. "En el futuro, la IA no solo ayudará a mejorar el hardware, sino que también contribuirá a generar avances en muchos otros campos, desde la atención médica y las finanzas hasta la producción industrial", dijo la Sra. Anna Goldie.
En concreto, la Sra. Anna Goldie presentó el método AlphaChip, que utiliza IA para optimizar la disposición de los componentes en el chip, lo que ayuda a reducir la latencia, ahorrar energía y optimizar el área de producción. La IA puede mejorar el proceso de diseño de chips al reducir los plazos de entrega y mejorar el rendimiento del producto. AlphaChip se ha aplicado a las últimas generaciones de TPU de Google, proporcionando una eficiencia significativa respecto de los métodos de diseño tradicionales.
Mientras tanto, el Sr. Tran Thanh Long, profesor de la Universidad de Warwick, compartió más sobre los esfuerzos en todo el mundo que están ayudando a aumentar el poder de la IA y la tecnología de semiconductores. Por ejemplo, analiza cómo se pueden utilizar los almacenes de memoria y la teoría bayesiana para mejorar el rendimiento y la escalabilidad de la inteligencia artificial (IA). El almacenamiento de memoria ayuda a la IA a recordar información a largo plazo y utilizar datos pasados para optimizar decisiones.
“La teoría bayesiana ayuda a la IA a ajustar las probabilidades de predicción en función de nuevos datos, lo que ayuda al sistema a aprender más rápido y de manera más eficiente. “Esta combinación reduce la necesidad de recursos computacionales y al mismo tiempo garantiza una alta precisión”, afirmó el Sr. Long.
Además, este enfoque ayuda a que la IA funcione con mayor fluidez en áreas como la atención médica, la fabricación industrial y la automatización. En particular, la IA puede procesar mejor los datos sin depender demasiado de grandes centros de datos, ahorrando costos y recursos. Esto hace que los sistemas sean más inteligentes, más eficientes y autoadaptables sin la necesidad de cantidades masivas de datos .
La Sra. Ngan Vu de Google DeepMind presenta una dirección de investigación que propone utilizar redes neuronales de circuitos para crear diseños de circuitos lógicos eficientes. Mediante la aplicación de recocido simulado y otras técnicas de optimización, su equipo de expertos pretende acortar el ciclo de diseño de circuitos desde el concepto hasta el producto real.
Uno de los principales desafíos es equilibrar la precisión y el rendimiento del circuito, garantizando que el diseño no solo funcione con precisión sino que también ahorre recursos. Sin embargo, si se puede cerrar la brecha entre el software y el hardware de IA, se abrirán muchas oportunidades nuevas en la industria de los semiconductores. “La aplicación de la IA al diseño de circuitos promete cambiar la forma en que opera la industria de los semiconductores, ayudando a acelerar el proceso de desarrollo y a ofrecer diseños más óptimos”, afirmó la Sra. Ngan Vu.
Fuente: https://nhandan.vn/nganh-ban-dan-dang-thay-doi-nhanh-chong-nho-tri-tue-nhan-tao-post864812.html
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