Компания Google привлекла системы машинного обучения к проектированию Tensor Processing Unit (TPU) — интегральных схем, которые оптимизированы для решения задач, связанных с глубокими нейронными сетями. Как пояснили инженеры, ИИ справляется с этой задачей намного лучше, чем люди.

ИИ-системы могут нарисовать макет "нейрочипа" менее чем за шесть часов, в то время у человека на эту же работу уйдет несколько месяцев. Результаты будут сопоставимы, причем схемы, спроектированные компьютером, иногда будут даже более эффективными. Об этом говорится в статье, опубликованной в научном журнале Nature.

Исследователи Google Research сделали так, чтобы ИИ воспринимал обучение как настольную игру, где место доски занимает кремниевая пластина, а место фигур — центральный чип, графика, ядра памяти и другие компоненты. Условием "победы" в игре, как мат в шахматах, стала вычислительная эффективность.

Система тренировалась на 10 тысячах схем различного качества. Сначала она научилась, как отличать плохие образцы от хороших, а затем поняла, как создавать собственные макеты.

Google занялась созданием "ИИ-ускорителей" в 2013 году, и давно думала над тем, как привлечь к работе системы машинного обучения. Теперь, по-видимому, компания впервые смогла реализовать эту идею в коммерческом проекте.