Industria semiconductorilor se schimbă rapid datorită inteligenței artificiale.

NDO - La Conferința Internațională privind Inteligența Artificială și Semiconductorii (AISC) 2025, care a avut loc în dimineața zilei de 12 martie, organizată de Aitomatic (SUA) și Centrul Național de Inovație (NIC) la Hanoi, experții în tehnologie au discutat despre relația simbiotică în dezvoltarea inteligenței artificiale (IA) și a semiconductorilor.

În cadrul conferinței, opiniile au afirmat că inteligența artificială și semiconductorii sunt în prezent pilonii viitorului economiei digitale. În special, cele două elemente, „IA” și „semiconductor”, merg mână în mână. Cel mai evident, inteligența artificială ajută la automatizarea procesului de fabricație a semiconductorilor, la prezicerea și detectarea defectelor produselor, la îmbunătățirea calității și eficienței producției.

Dl. Christopher Nguyen - CEO al Aitomatic, de exemplu, până în 2030, unele fabrici, în special cele avansate, vor necesita standarde mai stricte. De exemplu, în procesul de procesare cu plasmă, parametri precum diametrul combustibilului, presiunea, temperatura și zeci de alți factori vor asigura o precizie aproape absolută. Inteligența artificială va contribui la asigurarea acestei precizii.

„IA nu se poate dezvolta fără semiconductori și invers, industria semiconductorilor se schimbă rapid datorită progreselor în domeniul inteligenței artificiale. Este o relație simbiotică în care ambele se împing reciproc înainte”, a spus el.

Dl. Christopher Nguyen - CEO al Aitomatic - a vorbit la atelier.

În ceea ce privește imaginea generală a tehnologiei, dl. Christopher Nguyen a citat legea lui Moore, afirmând că viteza de dezvoltare a inteligenței artificiale și a semiconductorilor este foarte rapidă. La fiecare 18 luni, tehnologia microprocesoarelor cunoaște îmbunătățiri semnificative.

În ceea ce privește piața, lumea se confruntă cu o creștere remarcabilă, cererea de cipuri de procesare a inteligenței artificiale fiind așteptată să continue să crească brusc în următorii ani. Țări precum SUA, China, Japonia și Coreea de Sud își intensifică investițiile în acest domeniu. Cursa dintre țările lider în tehnologie este extrem de acerbă.

În domeniul fabricării de cipuri, dna Anna Goldie - cercetător științific senior la Google - a comentat că, deși nevoile de calcul ale inteligenței artificiale cresc exponențial, capacitățile hardware nu țin pasul, creând un decalaj tot mai mare. Pentru a rezolva această problemă, au fost introduse noi tehnologii de inteligență artificială, cum ar fi AlphaChip - o metodă de proiectare a cipurilor de inteligență artificială. Ea a spus că, datorită aplicării inteligenței artificiale, procesul de proiectare a cipurilor este incredibil de accelerat, contribuind în același timp la reducerea costurilor și la optimizarea performanței.

„Pentru a exploata pe deplin potențialul inteligenței artificiale, trebuie să scurtăm ciclurile de proiectare a cipurilor, să îmbunătățim algoritmii și să valorificăm la maximum datele. În viitor, inteligența artificială nu numai că va ajuta la îmbunătățirea hardware-ului, dar va contribui și la conturarea unor descoperiri inovatoare în multe alte domenii, de la asistență medicală și finanțe până la producția industrială”, a declarat dna Anna Goldie.

Mai exact, dna Anna Goldie a prezentat metoda AlphaChip, care utilizează inteligența artificială pentru a optimiza amplasarea componentelor pe cip, contribuind la reducerea latenței, la economisirea energiei și la optimizarea zonei de producție. Inteligența artificială poate îmbunătăți procesul de proiectare a cipurilor prin scurtarea timpului și îmbunătățirea performanței produsului. AlphaChip a fost aplicat la generațiile recente de TPU-uri Google, aducând o eficiență semnificativă în comparație cu metodele tradiționale de proiectare.

Între timp, dl. Tran Thanh Long - profesor la Universitatea Warwick - a împărtășit mai multe despre eforturile depuse la nivel mondial care contribuie la creșterea puterii inteligenței artificiale și a tehnologiei semiconductorilor. De exemplu, a menționat cum se pot utiliza memoria și teoria Bayes pentru a îmbunătăți performanța și scalabilitatea inteligenței artificiale (IA). Memoria ajută IA să-și amintească informațiile pentru o perioadă lungă de timp și să utilizeze datele anterioare pentru a optimiza deciziile.

„Teoria bayesiană ajută inteligența artificială să își ajusteze probabilitățile de predicție pe baza datelor noi, ajutând sistemul să învețe mai rapid și mai eficient. Această combinație reduce nevoia de resurse de calcul, asigurând în același timp o precizie ridicată”, a declarat dl. Long.

În plus, această abordare ajută inteligența artificială să funcționeze mai eficient în domenii precum asistența medicală, producția industrială și automatizarea. În special, inteligența artificială poate procesa datele mai bine fără a se baza prea mult pe centre de date mari, economisind costuri și resurse. Drept urmare, sistemele sunt mai inteligente, mai eficiente și se autoreglează fără a fi nevoie de cantități uriașe de date.

Dna Ngan Vu de la Google DeepMind prezintă o direcție de cercetare care propune utilizarea Rețelelor Neuronale de Circuit pentru a crea designuri eficiente de circuite logice. Prin aplicarea recoacerii simulate și a altor tehnici de optimizare, echipa sa de experți își propune să scurteze ciclul de proiectare a circuitelor de la idee la produsul concret.

Una dintre principalele provocări este echilibrarea preciziei și performanței circuitelor, asigurându-se că proiectele nu numai că funcționează corect, ci și economisesc resurse. Cu toate acestea, dacă se poate reduce decalajul dintre software-ul și hardware-ul IA, se vor deschide multe oportunități noi în industria semiconductorilor. „Aplicarea IA în proiectarea circuitelor promite să schimbe modul în care funcționează industria semiconductorilor, contribuind la accelerarea procesului de dezvoltare și la livrarea de proiecte mai optime”, a declarat dna Ngan Vu.