ChatGPT ha aiutato a sviluppare un processore in poche ore

I casi d’uso di ChatGPT sono sempre più bizzarri e intriganti: recentemente, ad esempio, il chatbot è stato utilizzato per dare voce agli alberi tramite un dispositivo sperimentale. In altri contesti, dove usufruire dell’IA risulta più logico e naturale, essa mostra le sue mirabolanti abilità in tempi record. Un team di ricercatori della New York State University (NYU) ha infatti progettato con successo un semiconduttore senza alcun linguaggio hardware definito. È bastato l’inglese per creare un chip perfettamente funzionante!

ChatGPT ora crea anche processori

Il chip progettato dal team di ricerca e da ChatGPT non era un processore completo, sia ben chiaro. Non si tratta di un modello pronto per competere con le soluzioni firmate Intel e AMD. Al contrario, sfrutta un’architettura basata su accumulatori, ovvero la porzione più importante delle CPU, responsabile delle attività logico-aritmetiche.

Ciò è però risultato più che sufficiente per dare vita a un chip fisico funzionante. Il professore associato Hammond Pearce ha affermato: “Questo studio ha portato a quello che crediamo sia il primo HDL completamente generato dall’intelligenza artificiale inviato per la fabbricazione in un chip fisico. Alcuni modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT di OpenAI e Bard di Google, possono generare codice software in diversi linguaggi di programmazione, ma la loro applicazione nella progettazione hardware non è stata ancora ampiamente studiata. Questa ricerca mostra che l’intelligenza artificiale può anche giovare alla fabbricazione dell’hardware, specialmente quando viene utilizzata in modo colloquiale, dove puoi avere una sorta di avanti e indietro per perfezionare i progetti”.

Essendo ChatGPT basato sull’incredibile modello di linguaggio GPT-4, forte del suo addestramento è riuscito a portare a termine questa notevole sfida. Resta ancora un grande dubbio, però: come ci si può fidare di una “scatola nera” che potrebbe includere vulnerabilità attualmente non individuate, essendo il chip appena nato? Si tratta di un quesito importante al quale manca ancora la risposta.

A prescindere da ciò, secondo i ricercatori questo caso d’uso specifico applicato in contesti reali potrebbe ridurre sensibilmente gli errori umani nella traduzione HDL, contribuire all’incremento della produttività, ridurre i tempi di progettazione e il time-to-market e consentire progetti più creativi.