Los avances en el ámbito de la Inteligencia Artificial están llegando a un punto que parecía inimaginable. De hecho, un estudio realizado por Google ha demostrado que, un proceso que a humanos les puede llevar meses llevar a cabo, su sistema de IA es capaz de hacerlo en aproximadamente 6 horas.
Un claro ejemplo de esto es el diseño de chips con tecnología de Aprendizaje Automático. Hasta hace muy poco tiempo, un proyecto de este calibre implicaba destinar un gran número de recursos (profesionales, tiempo, inversión… ) para poder llevarse a cabo, mientras que hoy en día, gracias a la tecnología IA, se trata de una labor relativamente sencilla.
Uno de los aspectos en los que más destaca la IA en lo referente al diseño de chips, es sin duda la optimización del espacio. Esta tecnología es capaz de planificar con precisión casi quirúrgica la ubicación óptima de cada elemento dentro del chip, un aspecto esencial que afecta directamente a la velocidad y a la eficiencia de este.
Esta parte del proceso puede resultar un verdadero quebradero de cabeza para un equipo humano, mientras que la IA enfoca esta labor como un puzzle. En otras palabras, esta tecnología interpreta cada elemento del chip como una pieza de un juego y lo coloca en el lugar en el que más eficiente resulte.
En tan sólo unas horas, el sistema ofrece una especie de “plano” en el que especifica el lugar óptimo donde se debería de colocar cada elemento del microchip, de manera que los equipos humanos puedan hacer una colocación idónea que resulte en un producto final óptimo. Así es como están trabajando actualmente los equipos de Google, y todo apunta a que será la tendencia durante los próximos años.
Respecto a la preparación de estos sistemas, es necesario aportar una base de datos de dimensiones notables que permita “entrenar” a la IA. En el caso concreto de Google, el equipo designado para este proyecto introdujo los datos de más 10.000 diseños (de peor y mejor calidad) dentro del sistema.
A partir de aquí, el sistema de IA categoriza cada microchip en función de su calidad. Además de tener en cuenta la distribución de los componentes, el sistema también toma en consideración otros factores que puedan resultar relevantes tales como la longitud del cableado requerido, o el gasto energético.
En definitiva, cada vez parece más evidente que los sistemas de IA podrían ser una amenaza para miles de puestos de trabajo que tenemos en la actualidad. Es por eso que ciertas personas están en contra del avance tecnológico en muchos sentidos, dado que lo perciben como una amenaza a sus ingresos y a su vida laboral.
