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Pubblicato:
2 Maggio 2025
Aggiornato:
9 Maggio 2025
“Come l’Intelligenza Artificiale Rivoluzionerà il Design dei Chip: Le Prospettive di Heather Gorr di MathWorks”
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“Come l’Intelligenza Artificiale Rivoluzionerà il Design dei Chip: Le Prospettive di Heather Gorr di MathWorks”
Indice
Come l’Intelligenza Artificiale Cambierà il Design dei Chip
La fine della Legge di Moore è imminente. Gli ingegneri e i designer possono fare solo tanto per miniaturizzare i transistor e inserirne il maggior numero possibile nei chip. Perciò si stanno rivolgendo ad altri approcci al design dei chip, incorporando tecnologie come l’IA nel processo.
Samsung, ad esempio, sta aggiungendo l’IA ai suoi chip di memoria per abilitare l’elaborazione in memoria, risparmiando così energia e accelerando il machine learning. Parlando di velocità, il chip AI TPU V4 di Google ha raddoppiato la sua potenza di elaborazione rispetto alla sua versione precedente.
Ma l’IA offre ancora più promesse e potenzialità per l’industria dei semiconduttori. Per capire meglio come l’IA sta per rivoluzionare il design dei chip, abbiamo parlato con Heather Gorr, product manager senior per la piattaforma MATLAB di MathWorks.
Come viene attualmente utilizzata l’IA per progettare la prossima generazione di chip?
Heather Gorr: L’IA è una tecnologia così importante perché è coinvolta nella maggior parte del ciclo, compreso il processo di progettazione e produzione. Ci sono molte applicazioni importanti qui, anche nell’ingegneria dei processi generali dove vogliamo ottimizzare le cose. Penso che la rilevazione dei difetti sia una delle più importanti in tutte le fasi del processo, specialmente nella produzione. Ma anche pensando in anticipo nel processo di progettazione, [l’IA gioca ora un ruolo significativo] quando si progettano le luci e i sensori e tutti i diversi componenti. C’è molta rilevazione delle anomalie e mitigazione dei guasti che è davvero importante considerare.
Quindi, pensando alla modellazione logistica che si vede in qualsiasi settore, c’è sempre un tempo di inattività pianificato che si vuole mitigare; ma si finisce anche per avere un tempo di inattività non pianificato. Quindi, guardando a quei dati storici di quando hai avuto quei momenti in cui magari ci è voluto un po’ più del previsto per produrre qualcosa, puoi dare un’occhiata a tutti quei dati e utilizzare l’IA per cercare di identificare la causa prossima o vedere qualcosa che potrebbe saltare fuori anche nelle fasi di elaborazione e progettazione. Pensiamo spesso all’IA come uno strumento predittivo, o come un robot che fa qualcosa, ma molte volte ottieni molte informazioni dai dati attraverso l’IA.
Heather GorrMathWorks
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