所謂AIにハードウェア設計させたら〇〇効率Upの類の様です。
「Project Speedrun」と名付けられたこのプロジェクトは、Quilter社の社内AIシステムの強力な支援を受けて開発されたカスタムLinuxシングルボードコンピュータを中心としています。同社によると、設計プロセス全体における人間の関与はわずか38.5時間で、残りはAIが1週間かけて処理しました。従来のワークフローでは、これほど複雑なプロジェクトは通常、約3ヶ月と400時間以上のエンジニアリング時間を要します。
この結果が特に印象的だったのは、デュアルPCBシステムが即座に動作したことです。電源を入れると、ボードは1回目の試行でDebian Linuxを起動しました。これは、熟練したハードウェアエンジニアでさえもほとんど期待できない結果です。テストに参加したあるエンジニアは、デバッグサイクルを一切行わずにシステムが起動した時、信じられないといった反応を示したそうです。
Quilter社によると、その核となる利点は、ハードウェア開発における最大のボトルネックの一つであるPCB設計実行をAIがいかにして解消するかにあるという。通常、エンジニアはセットアップ、実行、そしてクリーンアップという3段階の反復プロセスを慎重に管理しなければならない。配線、部品配置、そして物理的制約の充足といった実行フェーズは、開発時間の大部分を占め、人為的ミスが発生しやすい。
AIが実行作業を担うことで、エンジニアはより高度な意思決定と改良に集中できます。Quilter社によると、システムは必要に応じて3つの段階すべてを管理することも可能ですが、最大のメリットは、AIが機械的な重労働を担い、人間が意図を導くことで得られるとのことです。
GPTスタイルのシステムのような大規模言語モデルとは異なり、QuilterのAIは既存の人間が設計した回路基板で学習されたわけではありません。物理法則に直接反して設計を最適化することで学習されました。同社は意図的に人間の例を避け、現実世界のPCB設計には非効率性や誤りが多く含まれており、それらを模倣するように学習されたAIの限界となる可能性があると主張しました。
今のところ、その賭けは成功しているようだ。最初の起動が成功したことは、AIが人間主導の設計でよくある反復的な試行錯誤なしに、電気的、タイミング、電力的制約を満たすレイアウトを生成したことを示唆している。
キルターのCEO、セルゲイ・ネステレンコ氏は、長期的な目標は人間のエンジニアに匹敵するだけでなく、それを凌駕することだと述べています。彼は、AI主導のPCB設計は、最終的には人間が決して考えつかないようなレイアウトやアーキテクチャを探索し、パフォーマンスと効率性を向上させる可能性があると主張しています。
引用おわり（機械翻訳）。
自画自賛な処があるとはいえ大したものですね（びっくり）。
現場のエンジニアとしては設計検証データ（所謂DVTの類）のデータと計測と報告書作成迄、AIに丸投げ出来るとエンジニアの生産性向上に大いなる寄与とエンジニアの無能化（AIに指示は出せるが自分では何も出来ず、スキルもAIを超えられない皮肉：）の両方を獲得するのでしょうか。
＃AI技術って素晴らしい（ディストピアでしょうか？ いやそんなことは・・・）？
とはいえ当方もゴミムシの様な案件（道楽という意味に於いて）でgemini3頼みで本人の無能化促進の真っ最中だったりしますが（笑えません）・・・
