Google pode ter exagerado em estudo de inteligência artificial para criação de microchips

Já imaginou se os computadores pudessem criar os melhores chips de forma mais rápida do que os humanos?

Essa ideia ganhou destaque quando o Google anunciou em junho de 2021 um sistema de aprendizado por reforço capaz de gerar automaticamente plantas de microchips otimizados.

A IA poderia determinar a disposição dos blocos de circuitos eletrônicos dentro do chip, onde coisas como o processador e controladores de memória e periféricos realmente se encaixam no silício físico.

Normalmente, os engenheiros gastam semanas ou meses refinando seus projetos tentando encontrar a configuração ideal para produzir um chip tão poderoso, eficiente em termos energéticos e pequeno quanto possível.

Mas, e se os computadores pudessem fazer isso de forma mais rápida e eficiente?

O Google afirmou que está usando este software de inteligência artificial para projetar seus chips TPU caseiros que aceleram cargas de trabalho de inteligência artificial: está empregando aprendizado de máquina para fazer com que seus outros sistemas de aprendizado de máquina rodem mais rápido.

No entanto, um estudo da Universidade da Califórnia, San Diego (UCSD), questionou os resultados do estudo do Google, levantando dúvidas sobre a capacidade do sistema de aprendizado por reforço em criar chips melhores do que os humanos.

A equipe da UCSD encontrou uma discrepância entre o código que a Google usou e o que eles divulgaram em seu artigo, levando a questionamentos sobre a veracidade das alegações da Google.

Essa descoberta gerou preocupações na comunidade de automação de design eletrônico, que já estava se movendo em direção à incorporação de algoritmos de aprendizado de máquina em suas suites de software.

Agora, o estudo do Google está enfrentando uma nova investigação pela Nature, onde foi originalmente publicado.