Ricursive Intelligence, yapay zeka tasarımlı çiplerle işlem gücü krizine çözüm arıyor

Ricursive Intelligence kurucuları Anna Goldie ve Azalia Mirhoseini, daha verimli yapay zeka çip tasarımlarının işlem gücü krizini hafifletebileceğine inanıyor. TechCrunch Disrupt sahnesinde konuşan kurucular, yapay zekanın çip tasarlayabildiğini, her yinelemeden ders çıkararak tasarımları geliştirebildiğini ve bu sayede çip tasarım sürecini otomatikleştirmeyi ve hızlandırmayı amaçladıklarını açıkladılar.

Anna Goldie, önümüzdeki beş yıl içinde işlem gücüne olan talebin en az 10.000 kat artacağını, hatta bu tahminin muhafazakar kalabileceğini belirtti. Goldie, “10.000 kat daha fazla veri merkezi inşa etmek istemiyoruz. Daha verimli çipler yaparak, veri merkezlerindeki bant genişliğini ve üretimdeki silikon plakaları daha etkin kullanarak bu soruna çözüm bulmamız gerekiyor,” dedi. Yapay zekanın kendi çiplerini tasarlaması bazılarını korkutsa da Goldie, bu durumun insanlara uygulama geliştirmeye ve yeni olasılıkları keşfetmeye odaklanma fırsatı sunacağını savunuyor. Goldie’ye göre, insanlar yaratıcı fikirlerini ortaya koyarken, yapay zeka yürütme görevini üstlenecek; bu yaklaşım çip tasarımından yazılım geliştirmeye kadar birçok alanda kendini gösteriyor.

Kurucular, yapay zekanın geleneksel çip tasarım yöntemlerini zorlayarak, alışılmadık ve daha iyi performans gösteren düzenler keşfettiğini ifade ettiler. Örneğin, daha önce geliştirdikleri yapay zeka sistemi AlphaChip, mühendisleri şaşırtan dairesel, “simit şeklinde” bir çip bileşen düzeni oluşturmuş ve bu tasarımın başarılı olduğu kanıtlanmıştı. Geleneksel olarak çiplerin onlarca küçük bloğa ayrıldığı yaklaşımın aksine, Ricursive Intelligence tüm çipleri optimize ediyor. Bu sayede yapay zeka, dalga benzeri karmaşık desenler de dahil olmak üzere yenilikçi tasarımlar üretebiliyor.

Yapay zeka tasarımlı çiplerin, daha önce mümkün olmayan birçok yeni çipin üretilmesine olanak sağlayacağını da belirttiler. Goldie, yeni bir çip tasarlamanın altı ay veya iki yıl sürebildiğini, bu durumun tasarımda seçici olmayı gerektirdiğini söyledi. Ancak bir çipin bir haftada tasarlanabilmesiyle, uzay, artırılmış gerçeklik (AR), sanal gerçeklik (VR) ve biyolojik bilgi işlem gibi çeşitli uygulamalar için özel çiplerin finansal olarak da uygun ve enerji açısından daha verimli hale gelebileceğini ekledi.