Pesquisadores chineses da Academia Chinesa de Ciências apresentaram um sistema inovador de design de chips baseado em “machine learning”, com foco na agilidade e eficiência do processo de criação de circuitos integrados.
Contexto da pesquisa
Nos últimos anos, a indústria de circuitos integrados tem enfrentado desafios para atender à crescente demanda por chipsets otimizados e personalizados. Em um cenário onde a transferência de tecnologia por parte de países ocidentais se torna cada vez mais restrita, iniciativas como a do grupo chinês se tornam críticas para o avanço tecnológico local.
Método proposto
O sistema, denominado QiMeng, utiliza Large Language Models (LLMs) para transformar solicitações dos usuários em planos arquitetônicos de chips. Esta abordagem inclui um modelo específico para chips, um agente de design que executa a maior parte do trabalho e uma coleção de aplicações de design acessíveis ao agente. Este processo é treinado com um vasto conjunto de dados de tecnologias existentes, o que possibilita um aprendizado robusto, comparable ao dos chips Intel 486 e Arm Cortex A53.
“Através da combinação de LLM e ciclos de feedback, conseguimos criar um modelo que não apenas aprende com a experiência, mas que também se adapta às necessidades de design em tempo real.”
(“Through the combination of LLM and feedback loops, we managed to create a model that not only learns from experience but also adapts to design needs in real-time.”)— Rui Zhang, Pesquisador, Academia Chinesa de Ciências
Resultados e impacto
A eficácia do QiMeng foi comprovada ao gerar designs de chips que apresentam capacidades comparáveis a modelos mais antigos. A expectativa é de que, à medida que o sistema evolua, seja capaz de produzir designs ao nível da produção ocidental, porém, com custos reduzidos e em prazos significativamente menores.
“A nossa meta é expandir as funcionalidades do QiMeng para criar soluções personalizadas que atendam a diversas demandas da indústria.”
(“Our goal is to expand QiMeng’s functionalities to create custom solutions that meet various industry demands.”)— Rui Zhang, Pesquisador, Academia Chinesa de Ciências
As aplicações futuras incluem a produção de chips para diversos dispositivos eletrônicos, possibilitando uma maior inovação no setor de tecnologia. O próximo passo no desenvolvimento será a implementação de designs mais complexos e a exploração de novos mercados.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
