وبينما يحتاج العقل البشري إلى شهور لتصميم هذه الشرائح، فإن خوارزمية التعلم المعزز (RL) قادرة على تصنيعها خلال ست ساعات فقط.
وكتب الباحثون في الدراسة: "يصبح وكيل RL أفضل وأسرع في تحسين تخطيط الأرضية لأنه يضع عددا أكبر من قوائم الشبكات. ويبدو أنه يمكن أن تولد مخططات لأرضية رقاقات يمكن مقارنتها أو متفوقة على الخبراء البشريين في أقل من ست ساعات، بينما يستغرق البشر شهورا لإنتاج مخططات مقبولة للمسرعات الحديثة".
وأعطى باحثو غوغل البرنامج 10000 مخطط أرضي لشريحة لتحليلها، ثم توصلوا إلى كيفية الخروج بمخططات أرضية لا تستخدم مساحة وأسلاكا وطاقة كهربائية أكبر من تلك التي صممها البشر.
مخطط أرضية الرقاقة هو المكان الذي تم فيه وضع أجزاء مثل وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات والذاكرة على السيليكون.
ومنذ الستينيات، كانت هناك ثلاث طرق مختلفة لكيفية وضع هذه الأجزاء على السيليكون: الأساليب القائمة على التقسيم، والنهج العشوائي، والمحللات التحليلية.
ولم يحقق أي منها مستوى الأداء البشري، لكن نظام RL قادر على القيام بذلك بسهولة إلى حد ما.
