En la reciente conferencia Design Automation Conference, los expertos discutieron el desarrollo de sistemas multiagente en el diseño de chips. Matt Graham, director senior del grupo de gestión de productos de verificación de software en Cadence, explicó que la arquitectura de los sistemas multiagente está evolucionando hacia una organización horizontal: «Se está volviendo mucho más plana que un ejército. Si me hubieras preguntado hace un año, habría dicho que sí, es una gran jerarquía de agentes. Pero estamos pasando a un conjunto plano de habilidades, capacidades, funciones. Todo esto se organiza en agentes dinámicos que trabajan según la tarea». Alexander Petr, director senior y gestor de cartera en Keysight EDA, ofreció una comparación con una orquesta: «Es mejor compararlo con una orquesta. Tienes un director y grupos de músicos que tocan ciertos instrumentos. Pueden tocar solos o juntos, de manera sincrónica o asincrónica para lograr ciertas melodías, y luego vuelven a tocar juntos». Satyash Balasubramanian, jefe de producto para EDA AI en Siemens EDA, agregó: «Incluso si el sistema es plano, lo clave – es que cada uno conoce su papel y cómo se relaciona con todos los demás. Todos conocen el objetivo final. Nada está aislado». Balasubramanian señaló la creciente popularidad de los llamados «agentes sin cabeza» sin un único agente principal que controle todas las acciones. «Esto es popular en el software y está llegando al hardware. Estamos construyendo capacidades de agente a partir de motores físicos y deterministas, y esto será un agente por sí mismo. Puede comunicarse con otros agentes, entender diferentes formatos y diseños».
Anand Thiruvengadam, director ejecutivo y jefe de gestión de productos de AI en Synopsys, destacó la importancia de la flexibilidad de tales sistemas: «No será una estructura rígida. Habrá flujo y reflujo, puede cambiar según la complejidad de los comandos. La fluidez es muy importante. Tendrás una capa que organiza y llama a los recursos según sea necesario para ejecutar». Harrison Balisteri, líder de desarrollo de negocios y asociaciones estratégicas en ChipAgents, enfatizó la importancia de la gestión del contexto: «Si todos los agentes desarrollan las mismas hipótesis para el problema, no importa cuántos agentes despliegues o cuán bueno sea tu agente evaluador. Esto es mucho en términos de gestión del contexto y del contexto local frente al global». Los ponentes discutieron la cuestión de la precisión en el diseño de chips. Balasubramanian aclaró: «En el diseño de chips, el 99,99% de precisión – es un fracaso. Todo lo que se necesita es un picosegundo, y tienes una violación completa». Petr agregó que los enfoques deterministas y matemáticamente optimizados siguen siendo críticos: «Hemos pasado décadas optimizando motores de modelado para obtener resultados deterministas. Y mi optimizador basado en matemáticas sigue siendo más rápido y preciso». Thiruvengadam llamó la atención sobre el problema de la «marcha de los nueves»: para alcanzar el 100% de precisión al reemplazar herramientas deterministas con modelos probabilísticos, se requiere superar el umbral del 99,99999% para el hardware.
El desafío principal – es el control del consumo de tokens y la protección de la propiedad intelectual. Graham señaló la necesidad de barreras de protección en la infraestructura: «Esto es parte de la preparación antes del despliegue. En el diseño de IC, hay infinitos problemas, por lo que debe haber barreras en el tiempo, la cantidad de tokens y la cobertura de la herramienta». Según Balasubramanian, el derecho de propiedad intelectual – es un problema serio: «El derecho de propiedad intelectual – es uno de los mayores problemas que escucho. Todo lo que se necesita es un solo fragmento de código protegido que entre en tu base de código, y si no lo verificas, sufrirás pérdidas». También señaló que cada sugerencia – es propiedad intelectual: «Cualquier sugerencia que des – es tu intelecto. Estás contando a las personas el algoritmo para resolver ciertos problemas». Petr agregó el aspecto legal: «La ley de derechos de autor de EE. UU. no nos permite proteger con derechos de autor el código creado por IA. Esto significa que cada chip diseñado por IA no está protegido por derechos de autor». Balisteri propuso una solución: usar un modelo propio desplegado localmente. «Si el diseño nunca sale de tu entorno, de facto sigue siendo tuyo. No está protegido por derechos de autor como tal, pero nadie más puede acceder a él». También señaló que el modelo de ChipAgents utiliza un 40% menos de tokens al realizar las mismas tareas, lo que resuelve el problema del costo de desplegar sistemas de agentes en el diseño de chips.
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