Yapay zeka sayesinde yarı iletken sektörü hızla değişiyor.

Konferansta, yapay zeka ve yarı iletkenlerin şu anda dijital ekonominin geleceğinin temel taşları olduğu yönünde görüşler dile getirildi. Özellikle "yapay zeka" ve "yarı iletken" unsurları el ele gidiyor. En belirgin şekilde, yapay zeka yarı iletken üretim sürecini otomatikleştirmeye, ürün kusurlarını tahmin edip tespit etmeye, üretim kalitesini ve verimliliğini artırmaya yardımcı oluyor.

Örneğin, Aitomatic CEO'su Christopher Nguyen, 2030 yılına kadar bazı üretim tesislerinin, özellikle de gelişmiş üretim tesislerinin daha katı standartlara ihtiyaç duyacağını söylüyor. Örneğin, plazma işleme sürecinde yakıt çapı, basınç, sıcaklık ve diğer onlarca faktör gibi parametreler, neredeyse mutlak doğruluğu garanti altına almak için dikkate alınacak. Yapay zeka, bu doğruluğun sağlanmasına katkıda bulunacak.

"Yapay zeka, yarı iletkenler olmadan gelişemez ve bunun tersi de geçerlidir; yarı iletken endüstrisi, yapay zekadaki gelişmeler sayesinde hızla değişiyor. Bu, her ikisinin de birbirini ileriye taşıdığı simbiyotik bir ilişkidir," dedi.

Yapay zeka sayesinde yarı iletken endüstrisi hızla değişiyor fotoğraf 1

Çalıştayda Aitomatic CEO'su Christopher Nguyen konuşma yaptı.

Genel teknoloji tablosuna gelince, Sayın Christopher Nguyen, yapay zeka ve yarı iletkenlerin gelişim hızının çok yüksek olduğunu doğrulayan Moore Yasası'na atıfta bulundu. Mikroişlemci teknolojisinde her 18 ayda bir önemli gelişmeler yaşanıyor.

Pazara gelince, dünya yapay zeka işlemcilerine olan talebin önümüzdeki yıllarda keskin bir şekilde artmaya devam etmesi beklendiğinden, dikkat çekici bir büyümeye tanık oluyor. ABD, Çin, Japonya ve Güney Kore gibi ülkeler bu alana yatırımlarını artırıyor. Teknolojide lider ülkeler arasındaki yarış son derece çetin.

Çip üretimi alanında, Google Kıdemli Araştırma Bilim İnsanı Anna Goldie, yapay zekanın bilgi işlem ihtiyaçlarının katlanarak artmasına rağmen, donanım yeteneklerinin buna ayak uyduramadığını ve bu nedenle büyüyen bir boşluk oluştuğunu belirtti. Bu sorunu çözmek için, bir yapay zeka çip tasarım yöntemi olan AlphaChip gibi yeni yapay zeka teknolojileri geliştirildi. Goldie, yapay zekanın uygulanması sayesinde çip tasarım sürecinin inanılmaz derecede hızlandığını, maliyetlerin düşürülmesine ve performansın optimize edilmesine yardımcı olduğunu belirtti.

"Yapay zekanın potansiyelinden tam olarak yararlanmak için çip tasarım döngülerini kısaltmamız, algoritmaları geliştirmemiz ve verilerden en iyi şekilde yararlanmamız gerekiyor. Yapay zeka gelecekte yalnızca donanımları iyileştirmeye yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda sağlık hizmetlerinden finansa ve endüstriyel üretime kadar birçok alanda çığır açan gelişmelerin şekillenmesine de katkıda bulunacak," dedi Anna Goldie.

Özellikle, Anna Goldie, çip üzerindeki bileşenlerin yerleşimini optimize etmek için yapay zeka kullanan ve gecikmeyi azaltmaya, güç tasarrufu sağlamaya ve üretim alanını optimize etmeye yardımcı olan AlphaChip yöntemini tanıttı. Yapay zeka, süreyi kısaltarak ve ürün performansını iyileştirerek çip tasarım sürecini iyileştirebilir. AlphaChip, yeni nesil Google TPU'larına uygulanarak geleneksel tasarım yöntemlerine kıyasla önemli ölçüde verimlilik sağlamıştır.

Bu arada, Warwick Üniversitesi Profesörü Bay Tran Thanh Long, yapay zekâ ve yarı iletken teknolojisinin gücünü artırmaya yardımcı olan dünya çapındaki çalışmalar hakkında daha fazla bilgi paylaştı. Örneğin, yapay zekânın (YZ) performansını ve ölçeklenebilirliğini artırmak için bellek depolarının ve Bayes teorisinin nasıl kullanılacağından bahsetti. Bellek depoları, yapay zekânın bilgileri uzun süre hatırlamasına ve geçmiş verileri kullanarak kararları optimize etmesine yardımcı olur.

Bay Long, "Bayes teorisi, yapay zekanın yeni verilere dayanarak tahmin olasılıklarını ayarlamasına yardımcı olarak sistemin daha hızlı ve daha verimli öğrenmesine yardımcı oluyor. Bu kombinasyon, yüksek doğruluk sağlarken hesaplama kaynaklarına olan ihtiyacı azaltıyor," dedi.

Ayrıca, bu yaklaşım yapay zekanın sağlık, endüstriyel üretim ve otomasyon gibi alanlarda daha sorunsuz çalışmasına yardımcı olur. Özellikle yapay zeka, büyük veri merkezlerine çok fazla güvenmeden verileri daha iyi işleyebilir, bu da maliyet ve kaynak tasarrufu sağlar. Sonuç olarak, sistemler daha akıllı, daha verimli ve büyük miktarda veriye ihtiyaç duymadan kendi kendini ayarlayan sistemler haline gelir.

Google DeepMind'dan Bayan Ngan Vu, verimli mantık devresi tasarımları oluşturmak için Devre Sinir Ağları'nı kullanmayı öneren bir araştırma yönünü tanıtıyor. Uzman ekibi, simüle edilmiş tavlama ve diğer optimizasyon tekniklerini uygulayarak, devre tasarım döngüsünü fikirden gerçek ürüne kadar kısaltmayı hedefliyor.

En büyük zorluklardan biri, devrelerin doğruluğu ve performansı arasında denge kurmak ve tasarımların yalnızca doğru çalışmasını değil, aynı zamanda kaynak tasarrufu sağlamasını da sağlamaktır. Ancak, yapay zeka yazılımı ve donanımı arasındaki fark daraltılabilirse, yarı iletken endüstrisinde birçok yeni fırsat doğacaktır. Ngan Vu, "Yapay zekayı devre tasarımına uygulamak, yarı iletken endüstrisinin çalışma şeklini değiştirmeyi, geliştirme sürecini hızlandırmayı ve daha optimal tasarımlar sunmayı vaat ediyor," dedi.