半導体業界は人工知能のおかげで急速に変化しています。

会議では、AIと半導体が現在デジタル経済の将来の柱となっているとの意見が確認されました。特に、「AI」と「半導体」という2つの要素は密接に関係しています。最も顕著な例として、AI は半導体製造の自動化、製品欠陥の予測と検出、製造品質と効率の向上に役立ちます。

アイトマティックのCEOであるクリストファー・グエン氏は、2030年までに一部の工場、特に先進的な製造施設ではより厳しい基準が必要になると例を挙げました。たとえば、プラズマ処理では、ほぼ絶対的な精度を確保するために、燃料の直径、圧力、温度、その他多数の要因などのパラメータが必要です。 AI はこの精度の確保に役立ちます。

「AIは半導体なしでは発展できません。逆に、半導体業界はAIの進歩によって急速に変化しています。両者は互いに刺激し合い、前進していく共生関係にあるのです」と氏は語った。

ワークショップでは、Aitomatic の CEO である Christopher Nguyen 氏が講演しました。

技術全般について、クリストファー・グエン氏はムーアの法則を引用し、AIと半導体の開発スピードが非常に速いことを確認した。マイクロプロセッサ技術は 18 か月ごとに大幅に進歩します。

市場に関しては、世界は目覚ましい成長を遂げており、今後数年間は AI 処理チップの需要が引き続き大幅に増加すると予想されています。米国、中国、日本、韓国などの国々はこの分野への投資を増やしています。テクノロジーをリードする国々の間の競争は極めて熾烈です。

チップ製造分野では、グーグルの科学研究シニアエキスパートであるアンナ・ゴールディ氏が、AIのコンピューティングニーズが飛躍的に増大している一方で、ハードウェアの能力が追いついておらず、ギャップが拡大しているとコメントした。この問題に対処するために、AI を活用したチップ設計手法である AlphaChip などの新しい AI テクノロジーが導入されました。彼女は、AI の応用により、チップ設計プロセスが驚くほど加速され、コストの削減とパフォーマンスの最適化にもつながると考えています。

「AIの潜在能力を最大限に引き出すには、チップ設計サイクルの短縮、アルゴリズムの改良、そしてデータの最大限の活用が必要です。将来、AIはハードウェアの改良だけでなく、医療、金融、工業製造など、多くの分野におけるブレークスルーの形成にも貢献するでしょう」とアンナ・ゴールディ氏は述べています。

具体的には、アンナ・ゴールディ氏は、AIを活用してチップ上のコンポーネントのレイアウトを最適化し、レイテンシの削減、電力の節約、生産エリアの最適化を実現するAlphaChip方式を紹介しました。 AI はリードタイムを短縮し、製品のパフォーマンスを向上させることで、チップ設計プロセスを改善できます。 AlphaChip は最近の世代の Google TPU に適用されており、従来の設計方法に比べて大幅な効率性を実現しています。

一方、ウォーリック大学のトラン・タン・ロン教授は、AIと半導体技術の力を高めるために世界中で行われている取り組みについて詳しく説明しました。たとえば、メモリストアとベイズ理論を使用して人工知能 (AI) のパフォーマンスとスケーラビリティを向上させる方法について説明します。メモリストレージは、AI が情報を長期的に記憶し、過去のデータを使用して意思決定を最適化するのに役立ちます。

「ベイズ理論は、AIが新しいデータに基づいて予測確率を調整するのに役立ち、システムの学習速度と効率を向上させます。この組み合わせにより、高い精度を維持しながら、必要な計算リソースを削減できます」とロング氏は述べています。

さらに、このアプローチは、ヘルスケア、工業製造、自動化などの分野で AI がよりスムーズに機能するのに役立ちます。特に、AI は大規模なデータセンターに過度に依存することなくデータをより適切に処理できるため、コストとリソースを節約できます。これにより、システムはよりスマートになり、より効率的になり、大量のデータを必要とせずに自己適応できるようになります。

Google DeepMind の Ngan Vu 氏は、Circuit Neural Networks を使用して効率的な論理回路設計を作成することを提案する研究の方向性を紹介します。彼女の専門家チームは、シミュレーテッドアニーリングやその他の最適化技術を適用することで、コンセプトから実際の製品までの回路設計サイクルを短縮することを目指しています。

大きな課題の 1 つは、回路の精度とパフォーマンスのバランスを取り、設計が正確に動作するだけでなくリソースも節約できるようにすることです。しかし、AIのソフトウェアとハ​​ードウェアのギャップを埋めることができれば、半導体業界に多くの新たな機会が生まれるでしょう。 「AIを回路設計に適用することで、半導体業界の運営方法が変わり、開発プロセスのスピードアップやより最適な設計の実現につながることが期待されます」とNgan Vu氏は述べています。