他感受本身的大脑必定是对本身的设法有甚么曲解。
至于现阶段比较风行的所谓深度学习跟神经收集，他乃至以为没甚么太大的科技含量，其大半服从的实现，都是通过不竭的回归，不竭的点窜权重，最后给出最优解。
这一步很难，难就难在要绕过被人的专利，设想出一个新的智能芯片架构。团体架构出来了，另有各个细节部分，比如每块芯片都要去设想引脚定义、规格、服从，然后用来丰富自家的元件库。
有了EDA软件还只是起步，接下来是芯片布局设想。
排在最前面的，都是他打仗过的，比如算法导论、计算机视觉、大数据发掘这些，等等，为甚么他还需求学习大型集成电路设想？这需求把握的东西就多了，数学方面的复变函数还好说，但还触及到量子力学、数字电路、高频电路、信号与体系、质料化学、光学紧密工程、微电子加工工艺……
以是软件方面，他需求重新体系的梳理各种算法跟数学知识，比如数学方面的线性代数、概率论、拓扑学、泛函、优化论等。
宁为可不晓得他的心血来潮成了卫视台主持人感觉很有教诲意义的一幕，他只是下认识的但愿赶到图书馆，翻一翻相干的册本，深切体味一下为甚么野生智能范畴需求这么多的知识才气算入门。
当代产业是个分支极细的专项化产业体系，以天下最早进的阿斯麦光刻机为例，其部件就包含了美国Cymer的光源，德国通快的激光器，德国蔡司的光学体系，英国Edward的真空体系以及德国的静电吸盘技术，等等。
幸亏近期湍流算法项目已经不需求他经心趴在这一块了，每天反应的数据都会遵循他制定的标准上传到办事器上，一些代码细节上的调成，新配的三个研讨员跟余兴伟也足以胜任，关于湍流算法的第一篇正式论文也差未几完成，比及弥补并解释充足的数据样本以后，就能再次投稿了。
除了这些以外，另有四大核心设备镀膜机、刻蚀机、离子注入机跟最首要的光刻机。
光是这个软件就是个天坑，主框架、元器件库、工程库、各种接口、东西……
“有的话最好！我感觉这画面很有教诲意义！”
他所说的野生智能范畴，只是研讨此中一个分支，但他的大脑却仿佛但愿他成为一个全能的超人，从硬件到软件，从设想到出产全数搞定？
至于扩大到全部半导体范畴触及到的产业体系有去胶设备、热措置设备、洗濯设备、化学机器抛光机、紧密量测设备、测试机、分选机、涂胶显影、探针台……
……
这特么如何能够？
别的，他的大脑还感觉实现野生智能另有别的一条路，那就是仿造人类，通过生物质料设想一种跟人脑通信差未几形式通过神经介质来通报存储信号的野生智能实现形式，这又是一个全新的范畴，以是需求各种生物学知识跟计算机知识。
当这个设法刚从脑筋里冒出来，宁为就狠狠的甩了甩脑袋。
统统线全精通？那是疯子才该有的设法。
因为仿真环境需求大量的数据支撑，需求像英特尔、台岛积电、三星电子等等芯片制造商供应详确的数据支撑，来包管供应一个成果不会偏差太多的仿真测试。
以是他的大脑还但愿他能学习紧密光学、质料化学，微电子加工。
硬件方面他需求去设想全新的芯片，并且他的大脑以为既然要做本身的方向，现阶段的EDA软件必定是达不到要求的，以是他得重新设想，写一款设想智能芯片公用的EDA软件出来。
毕竟不成能芯片设想出来就直接拿去流片，要晓得流片是很高贵的，再有钱也禁不起这么造。