Lors de la conférence, les avis ont affirmé que l'IA et les semi-conducteurs constituent actuellement les piliers de l'avenir de l' économie numérique. En particulier, les deux termes « IA » et « semi-conducteur » vont de pair. Plus particulièrement, l'IA permet d'automatiser le processus de fabrication des semi-conducteurs, de prédire et de détecter les défauts des produits, et d'améliorer la qualité et l'efficacité de la production.
M. Christopher Nguyen, PDG d'Aitomatic, a donné un exemple : d'ici 2030, certaines usines de fabrication, notamment les installations de fabrication de pointe, exigeront des normes plus strictes. Par exemple, dans le procédé de traitement plasma, des paramètres tels que le diamètre du combustible, la pression, la température et des dizaines d'autres facteurs doivent être garantis pour garantir une précision quasi absolue. L'IA contribuera à garantir cette précision.
« L'IA ne peut se développer sans semi-conducteurs et, inversement, le secteur des semi-conducteurs évolue rapidement grâce aux progrès de l'IA. Il s'agit d'une relation symbiotique où les deux se stimulent mutuellement », a-t-il déclaré.
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M. Christopher Nguyen, PDG d'Aitomatic, a pris la parole lors de l'atelier. |
Concernant le paysage technologique général, M. Christopher Nguyen a cité la loi de Moore, affirmant que le développement de l'IA et des semi-conducteurs est très rapide. Tous les 18 mois, la technologie des microprocesseurs connaît des améliorations significatives.
Quant au marché, le monde connaît une croissance remarquable, la demande de puces de traitement d'IA devant continuer à augmenter fortement dans les années à venir. Des pays comme les États-Unis, la Chine, le Japon et la Corée du Sud intensifient leurs investissements dans ce domaine. La course entre les pays leaders en technologie est extrêmement féroce.
Dans le domaine de la fabrication de puces, Mme Anna Goldie, chercheuse principale chez Google, a indiqué que, malgré la croissance exponentielle des besoins informatiques de l'IA, les capacités matérielles ne suivent pas, créant un fossé grandissant. Pour résoudre ce problème, de nouvelles technologies d'IA, comme AlphaChip, une méthode de conception de puces par IA, ont été introduites. Elle a expliqué que grâce à l'application de l'IA, le processus de conception des puces est incroyablement accéléré, tout en contribuant à réduire les coûts et à optimiser les performances.
« Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA, nous devons raccourcir les cycles de conception des puces, améliorer les algorithmes et optimiser les données. À l'avenir, l'IA contribuera non seulement à améliorer le matériel, mais aussi à façonner des avancées technologiques dans de nombreux autres domaines, de la santé à la finance en passant par la fabrication industrielle », a déclaré Mme Anna Goldie.
Plus précisément, Mme Anna Goldie a présenté la méthode AlphaChip, qui utilise l'IA pour optimiser la disposition des composants sur la puce, contribuant ainsi à réduire la latence, à économiser l'énergie et à optimiser la surface de production. L'IA peut améliorer le processus de conception des puces en raccourcissant les délais et en améliorant les performances des produits. AlphaChip a été appliqué aux dernières générations de TPU de Google, apportant une efficacité significative par rapport aux méthodes de conception traditionnelles.
Parallèlement, M. Tran Thanh Long, professeur à l'Université de Warwick, a présenté les efforts déployés à travers le monde pour accroître la puissance de l'IA et des semi-conducteurs. Il a notamment évoqué l'utilisation des mémoires et de la théorie bayésienne pour améliorer les performances et l'évolutivité de l'intelligence artificielle (IA). Ces mémoires aident l'IA à mémoriser les informations pendant longtemps et à exploiter les données passées pour optimiser ses décisions.
« La théorie bayésienne permet à l'IA d'ajuster ses probabilités de prédiction en fonction des nouvelles données, permettant ainsi au système d'apprendre plus rapidement et plus efficacement. Cette combinaison réduit les besoins en ressources de calcul tout en garantissant une grande précision », a déclaré M. Long.
De plus, cette approche permet à l'IA de fonctionner plus efficacement dans des domaines tels que la santé, la production industrielle et l'automatisation. L'IA peut notamment mieux traiter les données sans dépendre excessivement de grands centres de données, ce qui permet de réduire les coûts et les ressources. Ainsi, les systèmes sont plus intelligents, plus efficaces et s'auto-ajustent sans nécessiter d'énormes quantités de données.
Mme Ngan Vu de Google DeepMind présente un axe de recherche proposant d'utiliser les réseaux neuronaux pour concevoir des circuits logiques performants. En appliquant des algorithmes de recuit simulé et d'autres techniques d'optimisation, son équipe d'experts vise à raccourcir le cycle de conception des circuits, de l'idée au produit final.
L'un des principaux défis consiste à trouver l'équilibre entre précision et performance des circuits, afin de garantir non seulement une conception précise, mais aussi une économie de ressources. Cependant, si l'écart entre les logiciels et le matériel d'IA peut être réduit, de nombreuses opportunités s'ouvriront dans l'industrie des semi-conducteurs. « L'application de l'IA à la conception de circuits promet de transformer le fonctionnement de l'industrie des semi-conducteurs, en contribuant à accélérer le processus de développement et à proposer des conceptions plus optimales », a déclaré Mme Ngan Vu.
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