（来自：Nature）
不同元件在计算机芯片上的布局，是决定芯片整体性能的关键。设计计算机芯片的物理布局既复杂又耗时，难度非常大，需要专业人类设计工程师付出大量工作。而尽管已为此进行多年的尝试，芯片布局规划一直都无法实现自动化，需要设计工程师们花费数月的努力才能生产可供规模制造的布局。
在位于美国加州的Google研究院内，人工智能专家阿泽利亚·米尔侯赛尼、安娜·戈迪耶及其同事最新的研究表明，机器学习工具已经可以用来加速这一名为“布局规划”的流程。
研究团队将芯片布局规划设计成一个强化学习问题，并开发了一种能给出可行芯片设计的神经网络。他们训练了一个强化学习智能体，让这个智能体把布局规划看作一种棋盘游戏：元件是“棋子”，放置元件的画布是“棋盘”，“获胜结果”则是根据一系列评估指标评出的最优性能（评估基于一个包含1万例芯片布局的参考数据集）。
研究人员指出，这种方法能在6小时内设计出与人类专家不相上下或是更好的可行芯片布局，有望为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。
美国加州大学圣迭戈分校科学家安德鲁·康在一篇同时发表的新闻与观点文章中写道，“开发出比当前方法更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方法，有助于延续芯片技术的‘摩尔定律’”。这里的摩尔定律，是指每块芯片的元件数量大约每两年会翻一番。
安德鲁·康同时表示，在这一研究中，团队展示的布局规划方案已经被用来设计Google的下一代AI处理器，这也显示出其设计质量可用于大规模生产。
总编辑圈点
在不到6小时的时间里，一个深度学习强化方法，可以自动生成芯片设计的所有关键指标，包括功耗、性能和芯片面积，且给出的布局图都优于或可与人类设计的芯片布局图相比肩。这无疑是人工智能助力人类实现更好、更快、更强目标的范例。
有意思的是，这个人工智能现在又被拿去设计下一代人工智能，这让我们看到一种共生关系——更强大的人工智能设计硬件，正在推动人工智能的进步。
科技日报 北京 6月9日电（记者张梦然）
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