AIが半導体を設計する時代の到来とその先にある自己増殖する機械

スキャニング・スキャニングマテリアル

半導体は
CPUやGPU、自動車、家電製品といった多くの製品に
使われており、
半導体の性能は、こうした製品の性能に大きな影響を与えます。

こうしたなかで、半導体はこれまで
人の手によって設計されていましたが、
今後は、AIによる設計が、新しいスタンダードとなっていく可能性が
高いということが見えてきました。

「AIによる半導体設計を加速させるサムスンと、その開発の舞台裏」

下記引用
2021.08.16 「wired」より

AIによる半導体設計を加速させるサムスンと、その開発の舞台裏
サムスンが半導体の設計に人工知能(AI)を用いる動きを加速させている。その中核をなすのが強化学習を用いた設計ツールで、なかでもチップ設計支援ソフトウェア大手のシノプシスが存在感を強めている。

サムスンが半導体の設計に人工知能(AI)を用いる動きを加速している。

同社が採用しているのは、
シノプシスの新しいソフトウェアのAI機能である。

チップ設計支援ソフトウェアの動向を追いかけている
Linley Groupのシニアアナリストのマイク・デムラーによれば
基板上に数十億のトランジスターを配置するなら
AIが最適であると語る。

「こうした問題は非常に複雑化しており、AIが適しているのです。
AIはコンピューターのツールキットの標準になっていくでしょう」

AIの活用により
チップ設計のスピードが上がるだけでなく、
エンジニアは新しい設計をより効率的に試すことができるとのこと。

AIがチップを設計する新しい時代の到来は、
AIによってソフトウェアをカスタマイズし、
基板上でより効率的に稼働させる動きにもつながる。

特殊なAI専用チップで動作する
ニューラルネットワークのアルゴリズムのように、
現代のAIで広く使われている技術もそこには含まれるだろう。

(引用終了)

注目した点

AIが半導体を設計する時代となりました。

記事の本文では、AIの強化学習により、
良い結果を生み出す設計であることが記載されています。

この点について、拡大解釈をすれば、
AIが、自らの次世代AIとなる半導体を作り出せる状況
(自己増殖するマシーン)が
できつつあるのではないかとも感じられます。

ところで、生物の定義として、
以下の3つの条件を満たすものというのがあるようです。
(1) 外界と膜で仕切られている。
(2) 代謝(物質やエネルギーの流れ)を行う。
(3) 自分の複製を作る。

自己増殖するマシーンは、
上記の3条件をクリアしている、と言えるかもしれません。

機械は今後、より生物に近い位置づけとなるとなり、
生物について新しい定義が必要となる時代が
到来するかもしれないと感じられます。

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