Google a décidé de tester son IA en la laissant construire des microprocesseurs et les résultats ouvrent de nombreuses possibilités.
Qui de mieux placé qu’un ordinateur pour savoir ce qui serait le mieux pour un autre ordinateur ? C’est en se basant sur cette idée que le géant américain Google a décidé de laisser son IA créer des microprocesseurs par elle-même. Résultat : une IA qui serait, selon le constructeur, capable de donner des résultats bluffant et ouvrant des possibilités infinies.
Une innovation qui pourrait en amener bien d’autres
« Notre méthode génère des designs de puces en moins de 6 heures, là où l’organisation humaine la plus solide nécessite des mois d’efforts intenses », voilà ce que Google a déclaré concernant les résultats du test avec son IA. En effet, selon le géant américain, son IA serait capable de surpasser les meilleurs ingénieurs au monde spécialisés dans la construction de microprocesseurs. Une annonce qui semble exagérée et pourtant, les résultats du test ne mentent pas.
Mais comment l’IA en est-elle arrivée là ? Afin de lui permettre de créer elle-même ses propres puces, l’IA a été entraînée à l’aide des informations de conceptions des 10 000 modèles de puces déjà sorties dans le passé. Ainsi, elle a pu apprendre d’elle-même et faire des choix pour créer des modèles optimaux de microprocesseurs.
L’idée semble folle ? Pour prouver le sérieux de son idée et convaincre les plus sceptiques, Google a même utilisé son IA pour créer des puces se trouvant dans ses centres de données. Et jusqu’à aujourd’hui, aucun souci ne semble avoir été rencontré.
Concrètement, qu’est-ce que cela apporte ?
Cette innovation permet d’ouvrir les portes d’une infinité de possibilités à l’avenir. Mais pour être plus concret, une des utilisations les plus probables dans un futur proche serait d’accélérer la production de microprocesseurs. Cela permettra ainsi de réduire les retards entre la conception d’une nouvelle technologie et sa commercialisation.
En effet, à l’heure actuelle, lorsqu’un nouveau smartphone est commercialisé, par exemple, les technologies utilisées sont peut-être nouvelles et aux dernières normes pour les consommateurs, mais ce n’est pas le cas dans les laboratoires, où ces technologies se trouvant sur le smartphone sont, pour certaines, déjà obsolètes. Cela est dû au temps que demande la conception de puces et autres composants par des humains, aussi brillants soient-ils. Ainsi, laisser l’IA créer des microprocesseurs permettrait de diminuer cette « latence », voire même la voir presque disparaître.
Assez impressionnant, non ?
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Gwen
