A startup Moores Lab AI busca utilizar inteligência artificial agencial para reduzir o ciclo de design de chips, com foco inicial na verificação do design, na correção de erros e na cobertura de testes. A empresa, fundada no ano passado por especialistas da indústria de chips, afirma que suas ferramentas têm como objetivo automatizar o ciclo de design de chips de ponta a ponta e acelerar o desenvolvimento de sistemas em um chip (SoC).
Essa abordagem surge em um momento em que a crescente demanda por chips de inteligência artificial pressiona as equipes de design a entregar produtos em períodos mais curtos. A Moores Lab AI considera que construir ferramentas de inteligência artificial a partir da experiência em design de chips é diferente da abordagem de empresas que tentam desenvolver primeiro modelos de inteligência artificial e depois aplicá-los a problemas de semicondutores.
De meses a 48 horas
Segundo Shelly Henry, diretora-executiva e cofundadora da empresa, a Moores Lab AI implantou seu sistema em cerca de 10 locais, e os clientes o utilizam com diferentes tipos de unidades de propriedade intelectual. Ela afirma que os maiores ganhos de produtividade apareceram na etapa inicial de preparação da depuração.
Normalmente, as equipes precisam de três ou quatro meses para preparar o plano de testes e o ambiente de testes, executar as primeiras simulações e encontrar o primeiro erro. Já os usuários da plataforma da empresa, afirma Henry, chegam regularmente ao primeiro erro em 48 horas e depois continuam utilizando a plataforma para descobrir erros adicionais com mais rapidez.
Por que a experiência humana continua sendo necessária?
O material não apresenta a inteligência artificial como uma alternativa autossuficiente aos engenheiros de chips. Henry afirma que fornecer uma especificação a um modelo de linguagem grande ou a um agente de inteligência artificial pode levar à perda de 20% a 30% de seus detalhes precisos. Em uma indústria na qual não é possível corrigir o chip depois de fabricado, um único erro pode se transformar em um problema de 10 milhões de dólares, porque a solução pode exigir a reconstrução de todo o conjunto de chips.
Por esse motivo, a empresa concentra-se na verificação e trabalha para dividir o complexo ciclo de design entre várias especialidades, incluindo engenharia de design, arquitetura, verificação, teste de manufaturabilidade, planejamento físico e síntese. De acordo com o material, cerca de 200 engenheiros de diferentes especialidades participam do desenvolvimento de um único chip, o que torna a coordenação dos agentes entre essas áreas um desafio de engenharia por si só.
O que muda na prática?
O resultado mais importante até agora não é a comprovação da capacidade dos agentes de produzir um chip completo sem intervenção, mas a redução do tempo necessário para chegar ao primeiro ciclo útil de testes e depuração. Isso pode ajudar as equipes de design a detectar defeitos iniciais antes que o custo do projeto se acumule, mas não elimina a necessidade de verificação abrangente nem de especialistas capazes de interpretar as especificações e revisar os resultados do sistema.
A Moores Lab AI também enfrenta o desafio de separar resultados mensuráveis do ruído de marketing em torno da inteligência artificial. A empresa afirma que apresenta ao cliente a execução de um projeto e compara os resultados com o que seus engenheiros realizaram no mesmo projeto antes de passar a outros trabalhos.
Essa estratégia mostra que o valor prático da inteligência artificial agencial no design de chips será medido pelo tempo necessário para chegar a resultados confiáveis e pela capacidade do sistema de lidar com os detalhes das especificações, não apenas pela geração de código ou de sugestões de design. Já a alegação de construir chips em menos de seis meses foi atribuída à empresa, e o material não apresentou detalhes independentes sobre os projetos ou as métricas de verificação que a comprovem.