במקום לתת לבני אדם לבצע אופטימיזציה של השבב – תהליך שלוקח שבועיים, לימוד מכונה יעשה זאת בארבע שעות" כך אומר מאניש פנדי, מומחה ללימוד מכונה, עמית וסגן נשיא להנדסה בסינופסיס, ופרופסור מן המניין באוניברסיטת קרנגי מלון. פנדי הרצה בפני משתתפי כנס ChipEx20109 שהתקיים בשבוע שעבר בתל אביב בארגון חברת ASG
| מאניש פנדאי, סגן נשיא להנדסה בסינופסיס, בכנס ChipEX2019. צילום: ניב קנטור |
במקום לתת לבני אדם לבצע אופטימיזציה של השבב – תהליך שלוקח שבועיים, לימוד מכונה יעשה זאת בארבע שעות. כך אומר מאניש פנדי, מומחה ללימוד מכונה, עמית וסגן נשיא להנדסה בסינופסיס, ופרופסור מן המניין באוניברסיטת קרנגי מלון. פנדי הרצה בפני משתתפי כנס ChipEx20109 שהתקיים בשבוע שעבר בתל אביב בארגון חברת -ASG
יש שלושה תחומים שבהם אני עוסק וכולם בתחום למידת המכונה. במסגרת סינופסיס, כחברה המפתחת שבבים, אנו מפתחים ארכיטקטורה לבניית שבבי למידת מכונה יעילים, וזה היה הנושא המרכזי בהרצאתי.
התחום השני הוא שימוש בתבונה מלאכותית לעיצוב מתקדם של שבבים, כלומר להשתמש בלמידת מכונה כדי לבצע אוטומציה ולהאיץ תהליכים, למשל תהליכי אימות ולהקל על השימוש במערכות. בתפקידי בקרנגי מלון אני מוביל קבוצה העוסקת ביישומי תבונה מלאכותית. אני עומד בראש מעבדה לעיבוד שפה טבעית ותבונה מלאכותית.
מה אתם חוקרים?
"בעיבוד בשפה טבעית אנחנו בעצם מסתכלים על הבעיה של מתן תשובה לשלאות פתוחות. זה תחום מחקר שאפתני מאוד. לדוגמה, היום גוגל נותן רשימת תוצאות במענה לחיפוש, אבל שימוש בתבונה מלאכותית יוכל לספק את התשובה מתוך עשרות מאמרים. פיתחנו כמה טכניקות מעניינות בתחום זה.
ומה אתה מפתח בסינופסיס?
לאחרונה השגנו תוצאות טובות לשימוש בלימוד מכונה כדי לעצב שבבים חדשים. למידת מחשב עוזרת לנו להפחית את מספר הפרמטרים, כדי לפתח שבבים מורכבים יותר ולהתאים יותר תבניות בתוך שבב. במקום לתת לבני אדם לבצע אופטימיזציה של השבב על ידי הרצה או כוונון ידני – תהליך שלוקח שבועיים, אנחנו יכולים לתת לתוכנת לימוד מכונה להשתלט והוא יוכל לעשות את אותה העבודה בריצה של כארבע שעות. זה תחום חדש למדי במחקר, ואנחנו מתכננים לפרסם מאמרים מדעיים בנושא בקרוב.
איך זה פועל?
קח את המצב לפני 20 שנה. השתמשנו בכלי CAD שאיפשרו לנו לעצב מעבדים רבי-עוצמה שבנו מחשבים חזקים יותר, ומחשבים חזקים יותר מאפשרים לך להפעיל כלים מתקדמים יותר של CAD ששימשו לבניית נוכל לבנות את הדור הבא של המעבדים. באותה דרך המחשב בעצמו מבצע את אותה משימה בלי מעורבות אנושית. ישנן קבוצות אחרות, אשר עושות מחקרים מוצלחים ופורסמו בתחום זה. אז אנחנו מאמינים שזהו תחום מחקר די מבטיח.
דיברת כל הזמן על לימוד מכונה, מה עם תבונה מלאכותית רחבה יותר?
תחום התבונה המלאכותית מכיל בתוכו גם את נושא לימוש המכונה, אבל מדובר בטווח הארוך. אני מעדיף את המושג לימוד מכונה. אנו רחוקים מאוד מתבונה כללית כמו של אדם. המחשבים אפילו הכי חזקים לא בנויים לכך. אני יודע שיש כאלה שמדברים על למידה עמוקה, שזו למידת מכונה מרובת שכבות.
אבל אם נתבונן במשימות ספציפיות, לדוגמה תמלול קובץ שמע, בחמש השנים האחרונות נעשו בטכניקות של לימוד מכונה, ונעשו קפיצות מדהימות בעיבוד שפה טבעית. לדומה העתקה של הדברים שכתב רופא. אלו דברים שאפשר לבצע באופן אוטומטי ולהחליף עבודה אנושית. אבל מרבית הדברים שאנו עושים ביום יום דורשים שיפוט. מכונה לומד עדיין לא יכולה לעשות זאת. תמיד תידרש מעורבות אנושית. אני לא חושב שנראה מכונה שיודעת להפעיל שיקול דעת בטווח הקרוב."
| {loadposition content-related} |
