Google DeepMind ha publicado un artículo de investigación que responde a las críticas sobre su sistema de diseño de chips de inteligencia artificial AlphaChip.
La división de inteligencia artificial de Google anunció originalmente su novedoso método de aprendizaje de refuerzo para diseñar diseños de chips en 2020 y publicó un artículo al respecto en Nature en 2021.
En ese documento se afirmaba que AlphaChip era capaz de ahorrar miles de horas de esfuerzo humano para cada nueva generación del acelerador de inteligencia artificial TPU de Google, y que la empresa ya lo estaba utilizando para ayudar a diseñar sus chips tensoriales.
El trabajo se hizo de código abierto en 2022 y, desde entonces, Google lo ha utilizado para sus CPU Axion basadas en Arm, así como para otros chips internos de Google que aún no se han anunciado.
Sin embargo, en 2023 dos artículos pusieron en duda el éxito de la iniciativa: uno de Chang et al. y otro de Igor Markov. El artículo de Chang decía que no habían podido reproducir los métodos de Google, mientras que Markov, un científico de la empresa competidora Synopsys, publicó un metaanálisis que calificaba el enfoque de "falso amanecer".
Markov dijo que el análisis "demostró que el RL de Google va a la zaga de (i) los diseñadores humanos, (ii) un algoritmo bien conocido (Simulated Annealing) y (iii) un software comercial generalmente disponible, a la vez que es más lento; y en un concurso de investigación abierto de 2023, los métodos de RL no estaban entre los 5 primeros". También citó a un denunciante de Google que estaba preocupado por el artículo.
Como resultado de la creciente controversia, Nature agregó una nota del editor al artículo de Google y dijo que estaba investigando la publicación. Un experto independiente que había revisado el artículo de Google se retractó de su artículo de opinión en Nature que originalmente había elogiado el trabajo de Google.
Google afirma que el artículo de Chang falló de múltiples maneras, entre ellas, la falta de entrenamiento previo y el uso de muchos menos recursos informáticos. También afirmó que "Markov publicó acusaciones infundadas de fraude" y añadió que un investigador interno localizó al denunciante, quien admitió que, si bien sospechaba de fraude, "no tenía pruebas que respaldaran sus sospechas".
El gigante tecnológico afirma ahora que Nature completó su investigación en abril y "falló totalmente a nuestro favor", y eliminó la nota del editor en septiembre. Ese mismo mes, MediaTek anunció que utilizaría AlphaChip como parte del desarrollo de su chip.
Markov volvió a publicar y actualizó su análisis este mes, añadiendo que "no se ha abordado ninguna de las principales preocupaciones sobre el artículo de Nature". Dijo que AlphaChip no era de código abierto como se afirmaba.
En una publicación de blog sobre AlphaChip, Google afirmó que "AlphaChip ha diseñado mejores diseños de chips y ha proporcionado más espacio en el plano general, acelerando el ciclo de diseño y produciendo chips de mayor rendimiento.
"AlphaChip ha desencadenado una explosión de trabajo en IA para el diseño de chips y se ha extendido a otras etapas críticas del diseño de chips, como la síntesis lógica y la selección de macros".
Entre los nombres que figuran en el documento original se encuentra Richard Ho, el exlíder de TPU de Google que, según informó exclusivamente DCD, se trasladó a OpenAI en 2023.