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。

カンファレンスでは、AIと半導体が現在、デジタル経済の未来の柱となっているという意見が多数表明されました。特に、「AI」と「半導体」という二つの要素は密接に関連しています。特に、AIは半導体製造プロセスの自動化、製品欠陥の予測・検出、生産品質と効率の向上に貢献することが顕著です。

AitomaticのCEOであるクリストファー・グエン氏は、2030年までに一部の製造工場、特に先進的な製造施設では、より厳格な基準が求められるようになると例を挙げました。例えば、プラズマ処理プロセスでは、燃料径、圧力、温度といったパラメータに加え、その他数十の要因を厳密に管理し、ほぼ絶対的な精度を確保する必要があります。AIは、この精度の確保に貢献するでしょう。

「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。

テクノロジーの全体像について、クリストファー・グエン氏はムーアの法則を引用し、AIと半導体の発展速度は非常に速いと述べました。マイクロプロセッサ技術は18ヶ月ごとに大きな進歩を遂げています。

市場は世界的に目覚ましい成長を遂げており、AI処理チップの需要は今後数年間、引き続き急増すると予想されています。米国、中国、日本、韓国などの国々がこの分野への投資を強化しており、技術先進国間の競争は熾烈を極めています。

チップ製造分野において、Googleのシニアリサーチサイエンティストであるアンナ・ゴールディ氏は、AIのコンピューティングニーズが指数関数的に増大する一方で、ハードウェアの性能が追いついておらず、ギャップが拡大していると指摘しました。この問題を解決するため、AIチップ設計手法であるAlphaChipなどの新しいAI技術が導入されています。ゴールディ氏は、AIの応用により、チップ設計プロセスが飛躍的に加速し、コスト削減と性能の最適化にも貢献していると述べました。

「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。

アンナ・ゴールディ氏は特に、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、消費電力の削減、生産面積の最適化を実現するAlphaChip手法を紹介しました。AIは、設計時間を短縮し、製品性能を向上させることで、チップ設計プロセスを改善します。AlphaChipは最近のGoogle TPUに適用されており、従来の設計手法と比較して大幅な効率化をもたらしています。

一方、ウォーリック大学のトラン・タン・ロン教授は、AIと半導体技術の能力向上に貢献する世界的な取り組みについて詳しく説明しました。例えば、メモリストアとベイズ理論を活用して人工知能（AI）の性能とスケーラビリティを向上させる方法について言及しました。メモリストアは、AIが情報を長期間記憶し、過去のデータを用い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、自動化といった分野におけるAIの円滑な運用を支援します。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、より効率的にデータを処理できるため、コストとリソースを節約できます。その結果、システムは膨大な量のデータを必要とすることなく、よりスマートで効率的、そして自己調整的なシステムへと進化します。

Google DeepMindのNgan Vu氏は、回路ニューラルネットワークを用いて効率的な論理回路設計を構築するという研究方向性について紹介しました。彼女の専門家チームは、シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムやその他の最適化手法を適用することで、アイデアから実際の製品に至るまでの回路設計サイクルの短縮を目指しています。

大きな課題の一つは、回路の精度と性能のバランスを取り、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。「回路設計へのAIの適用は、半導体業界の業務運営方法を変え、開発プロセスのスピードアップとより最適な設計の実現に貢献するでしょう」と、Ngan Vu氏は述べています。