A un humano le toma semanas construir un chip, pero las desarrollas han acelerado este proceso por medio de la Inteligencia Artificial automatizada.
Ya se podrá armar un chip en menos de seis horas gracias a la tecnología que desarrollaron las ingenieras de Google Azalia Mirhoseini y Anna Goldie. Se trata de una Inteligencia Artificial automatizada que acelera el proceso de fabricación hecho por una persona, el cual tarda varias semanas y no es tan preciso como el de su modelo.
Funciona a través de microcircuitos integrados y se espera que también sea utilizado en el desarrollo de otras ingenierias como la ambiental y la civil. Está programado a través de la psicología conductista para que sea capaz de medir la longitud de los cables, el enrutamiento, las dimensiones de la plantilla y el consumo de energía. La ventaja de que usen este método conductual es que ahora los algoritmos son capaces de aprender de sus errores y mejorar con cada aplicación. Se trata de un aprendizaje por refuerzo que les permite trabajar cada vez de una manera más rápida y eficaz.
La plantilla del chip es como un laberinto en el que hay varios caminos posibles, millones de componentes y cada uno es como un bloque de memoria. Los "caminos" del laberinto no pueden encontrarse entre sí, pues los componentes del chip no pueden cruzarse: el algoritmo aprenderá a acomodarlos basándose en las pruebas-errores que resulten exitosas.
Las ingenieras explicaron para la revista Nature que "En menos de seis horas, nuestro método genera automáticamente planos de base de chips que son superiores o comparables a los producidos por humanos en todas las métricas clave, incluidos el consumo de energía, el rendimiento y el área del chip. Para lograr esto, planteamos el planeamiento de base como un problema de aprendizaje de refuerzo, y desarrollamos una arquitectura de red neuronal convolucional integrada capaz de asumir representaciones prolijas que se transfieren del chip".
Se estima que esta Inteligencia Artificial pueda ser utilizada también para la fabricación de vacunas, pues podrían trabajar en moléculas 3D que se puedan insertar en fármacos o antivirales.