L’industrie des semi-conducteurs évolue rapidement grâce à l’intelligence artificielle.

Lors de la conférence, les opinions ont affirmé que l’IA et les semi-conducteurs sont actuellement les piliers de l’avenir de l’économie numérique. En particulier, les deux éléments « IA » et « semi-conducteur » vont de pair. De manière plus visible, l’IA aide à automatiser la fabrication de semi-conducteurs, à prédire et à détecter les défauts des produits et à améliorer la qualité et l’efficacité de la fabrication.

M. Christopher Nguyen, PDG d'Aitomatic, a donné un exemple : d'ici 2030, certaines usines, en particulier les installations de fabrication avancées, nécessiteront des normes plus strictes. Par exemple, dans le traitement au plasma, des paramètres tels que le diamètre du combustible, la pression, la température et des dizaines d’autres facteurs sont nécessaires pour garantir une précision quasi absolue. L’IA contribuera à garantir cette précision.

« L’IA ne peut pas se développer sans semi-conducteurs et, inversement, l’industrie des semi-conducteurs évolue rapidement grâce aux progrès de l’IA. « C’est une relation symbiotique où les deux se poussent mutuellement vers l’avant », a-t-il déclaré.

M. Christopher Nguyen, PDG d'Aitomatic, a pris la parole lors de l'atelier.

Concernant le panorama technologique général, M. Christopher Nguyen a cité la loi de Moore, affirmant que la vitesse de développement de l'IA et des semi-conducteurs est très rapide. Tous les 18 mois, la technologie des microprocesseurs s’améliore considérablement.

En ce qui concerne le marché, le monde connaît une croissance remarquable et la demande de puces de traitement d’IA devrait continuer à augmenter fortement dans les années à venir. Des pays comme les États-Unis, la Chine, le Japon et la Corée du Sud stimulent leurs investissements dans ce domaine. La course entre les pays leaders en matière de technologie est extrêmement féroce.

Dans le domaine de la fabrication de puces, Mme Anna Goldie, experte principale en recherche scientifique chez Google, a déclaré que si les besoins informatiques de l'IA augmentent de manière exponentielle, la capacité matérielle ne suit pas, créant un écart croissant. Pour résoudre ce problème, de nouvelles technologies d’IA telles qu’AlphaChip – une méthode de conception de puces alimentée par l’IA – ont été introduites. Elle estime que grâce à l’application de l’IA, le processus de conception des puces est incroyablement accéléré, tout en contribuant à réduire les coûts et à optimiser les performances.

« Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, il est nécessaire de raccourcir les cycles de conception des puces, d’améliorer les algorithmes et de tirer le meilleur parti des données. « À l’avenir, l’IA contribuera non seulement à améliorer le matériel, mais aussi à façonner des avancées dans de nombreux autres domaines, des soins de santé à la finance en passant par la production industrielle », a déclaré Mme Anna Goldie.

Plus précisément, Mme Anna Goldie a présenté la méthode AlphaChip qui utilise l’IA pour optimiser la disposition des composants sur la puce, contribuant ainsi à réduire la latence, à économiser de l’énergie et à optimiser la zone de production. L’IA peut améliorer le processus de conception des puces en réduisant les délais et en améliorant les performances des produits. AlphaChip a été appliqué aux générations récentes de TPU Google, offrant des gains d'efficacité significatifs par rapport aux méthodes de conception traditionnelles.

Pendant ce temps, M. Tran Thanh Long, professeur à l'Université de Warwick, a partagé davantage d'informations sur les efforts déployés dans le monde entier pour contribuer à accroître la puissance de l'IA et de la technologie des semi-conducteurs. Par exemple, il explique comment les mémoires et la théorie bayésienne peuvent être utilisées pour améliorer les performances et l’évolutivité de l’intelligence artificielle (IA). Le stockage de mémoire aide l’IA à mémoriser des informations à long terme et à utiliser les données passées pour optimiser les décisions.

« La théorie bayésienne aide l’IA à ajuster les probabilités de prédiction en fonction de nouvelles données, aidant ainsi le système à apprendre plus rapidement et plus efficacement. « Cette combinaison réduit les besoins en ressources informatiques tout en garantissant une grande précision », a déclaré M. Long.

De plus, cette approche permet à l’IA de fonctionner plus facilement dans des domaines tels que la santé, la fabrication industrielle et l’automatisation. En particulier, l’IA peut mieux traiter les données sans trop dépendre de grands centres de données, ce qui permet d’économiser des coûts et des ressources. Cela rend les systèmes plus intelligents, plus efficaces et auto-adaptatifs sans nécessiter de quantités massives de données .

Mme Ngan Vu de Google DeepMind présente une orientation de recherche qui propose d'utiliser des réseaux neuronaux de circuits pour créer des conceptions de circuits logiques efficaces. En appliquant le recuit simulé et d’autres techniques d’optimisation, son équipe d’experts vise à raccourcir le cycle de conception des circuits, du concept au produit réel.

L’un des principaux défis consiste à équilibrer la précision et les performances du circuit, en veillant à ce que la conception fonctionne non seulement avec précision, mais également à ce qu’elle économise des ressources. Cependant, si l’écart entre les logiciels et le matériel d’IA peut être comblé, cela ouvrira de nombreuses nouvelles opportunités dans l’industrie des semi-conducteurs. « L’application de l’IA à la conception de circuits promet de changer la façon dont fonctionne l’industrie des semi-conducteurs, en contribuant à accélérer le processus de développement et à fournir des conceptions plus optimales », a déclaré Mme Ngan Vu.

Source : https://nhandan.vn/nganh-ban-dan-dang-thay-doi-nhanh-chong-nho-tri-tue-nhan-tao-post864812.html