Ricursive Intelligence met en avant des résultats et une méthode qui bousculent les habitudes : un précédent système, AlphaChip, a déjà généré un agencement circulaire validé, et l’approche actuelle vise l’optimisation de puces entières. Les fondatrices défendent l’idée que des cycles de conception drastiquement raccourcis ouvriraient la voie à des puces sur mesure et plus sobres. Elles placent cette stratégie face à une demande de calcul que leur cofondatrice Anna Goldie dit appelée à être multipliée par 10 000 en cinq ans.
Un précédent validé et une méthode intégrale
Les fondatrices citent un jalon antérieur : AlphaChip, mis au point auparavant par le duo, a produit un agencement circulaire en forme de donut pour les composants d’une puce. Cet arrangement avait d’abord surpris des ingénieurs avant de s’avérer efficace. Ricursive indique désormais optimiser des puces entières plutôt que de les découper en dizaines de blocs, ce qui permettrait à l’IA de générer des motifs plus complexes, y compris des formes ondulées. Selon Anna Goldie et Azalia Mirhoseini, cette capacité à explorer des agencements non conventionnels peut surpasser des conceptions traditionnelles. Elles prévoient de détailler davantage ces motifs à l’avenir.
Promesse de cycles courts et de puces sur mesure
Anna Goldie souligne qu’avec des cycles de six mois, un an ou deux ans, la sélection des projets de puces reste drastique. Elle avance qu’une conception ramenée à une semaine ouvrirait la possibilité de réaliser des puces sur mesure pour des usages variés, de l’espace à la réalité augmentée et virtuelle, jusqu’à l’informatique biologique. Elle estime qu’un tel scénario devient cohérent financièrement et permettrait aussi des gains d’efficacité énergétique. Les fondatrices soutiennent plus largement que des puces conçues par IA rendraient envisageables des architectures auparavant inaccessibles.
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Le projet : une IA qui apprend à concevoir des circuits
Fondée par Anna Goldie et Azalia Mirhoseini, Ricursive Intelligence développe une IA dédiée à la conception de puces. Le système est décrit comme apprenant à chaque itération pour améliorer les versions suivantes, avec l’objectif d’automatiser et d’accélérer la phase de design. Selon Anna Goldie, cette philosophie d’un apport humain sur les idées et d’une exécution confiée à l’IA est précisément celle que l’entreprise applique à la conception matérielle.
Justification : la demande de calcul et l’usage des moyens existants
Anna Goldie anticipe, pour les cinq prochaines années, au moins 10 000 fois plus de demande de calcul, une projection qu’elle présente comme possiblement conservatrice. Elle ne vise pas un déploiement massif de centres de données à la même échelle, mais défend la conception de puces plus efficaces qui exploitent mieux la bande passante, les wafers et les fabs. Elle soutient aussi que déléguer la conception à l’IA libérerait les humains pour le développement applicatif et l’exploration de nouvelles possibilités. D’après elle, les humains apportent les idées et la créativité, l’IA assurant l’exécution, une répartition qu’elle voit à l’œuvre dans la conception de puces, le développement logiciel et au-delà. Ces positions ont été exposées sur scène lors de TechCrunch Disrupt, un mercredi.
