`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Поведение муравьев дает ключ к проблемам контроля микрочипов

0 
 

Хорошо известная способность муравьев находить оптимальную дорогу к источникам пищи, подсказала профессору электротехники из Virginia Tech неожиданный путь решения одной из настоятельных проблем микроэлектроники — контроля соответствия микросхем их спецификациям.

Сложность верификации растет экспоненциально с уменьшением размеров микросхем и уже достигла уровня, когда, по данным International Technology Roadmap for Semiconductors, специалистов по контролю требуется гораздо больше, чем конструкторов и проектировщиков чипов.

Недостаточно проверенная конструкция подвергает риску как надежность системы, так и ее безопасность. Обычная же стратегия последовательной проверки всех состояний электронной цепи на основе небольшой абстрактной модели, предусматривающая формальное или полуформальное обучение, с ростом сложности схем утрачивает практичность и ведет к неприемлемому росту затратности проектов.

Идея профессора Со Сяо (So Hsiao) заключается в одновременном многопотоковом контроле с использованием стратегий коллективного интеллекта, разработанных в его лаборатории на базе многочисленных абстрактных моделей, с использованием параллельных вычислений и графических ускорителей.

Метод Ant Colony Optimization начинается с автоматического генерирования стимулов на схеме для создания возможных векторов движения. В этих направлениях рассылаются группы интеллектуальных агентов. Подобно муравьям они отмечают свой путь феромонами, привлекающими других агентов. Со временем феромоны испаряются, а их обновление происходит на наиболее часто используемых траекториях и отражает коллективный опыт большого количества агентов.

Процедура повторяется многократно. На последующих этапах самые эффективные пути исключают из анализа, так что он распространяется на все более редко посещаемые ответвления.

Вычислительная эффективность такого подхода, по словам Сяо, выше, чем у других методов, и обеспечивает охват намного большей процентной доли возможных состояний за гораздо меньшее время.

Национальный научный фонд (NSF) выделил профессору Сяо грант в размере 418 тыс. долл. на дальнейшее развитие его идей, которые в перспективе должны позволить интегрировать больше функций и возможностей во все более миниатюрные модели электронных устройств.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT