Разрыв между скоростью развития нейросетей и выпуском новых процессоров Ricursive Intelligence хочет закрыть самими нейросетями. Стартап Анны Голди и Азалии Мирхосейни строит ИИ, который проектирует чипы, учится на каждом варианте и улучшает следующий. На TechCrunch Disrupt основательницы рассказали, что хотят сократить разработку чипа до недель, а для некоторых задач до одной недели.

Ricursive автоматизирует не один этап, а весь путь от требований конкретной нагрузки до физической топологии кристалла, пригодной для финальной производственной проверки. Система должна перебирать архитектурные варианты, оценивать результат и переносить удачные решения в новые проекты. Компания называет подход совместной эволюцией ИИ и аппаратуры.

Вместо привычного деления сложного кристалла на десятки блоков стартап хочет оптимизировать чип целиком. Такой подход позволяет искать непривычные схемы размещения элементов с округлыми и волнообразными структурами. Алгоритм выбирает геометрию по заданным ограничениям по площади, скорости и энергопотреблению, а не повторяет привычные инженерные шаблоны.

У идеи есть работающий предшественник. Голди и Мирхосейни создавали AlphaChip в Google DeepMind. Система с обучением с подкреплением за часы находила компоновки, на которые инженерам требовались недели или месяцы. Google DeepMind подтвердила, что AlphaChip применяли в нескольких поколениях TPU. Но технология автоматизировала прежде всего размещение блоков, а не полный цикл разработки.