Une startup basée à Los Angeles, Quilter, a utilisé l'intelligence artificielle pour concevoir un ordinateur monocarte Linux fonctionnel en seulement une semaine, nécessitant moins de 40 heures d'intervention humaine. L'appareil, doté de 843 composants sur deux cartes de circuits imprimés, a démarré avec succès Debian Linux dès la première mise sous tension. Ce Project Speedrun démontre le potentiel de l'IA pour raccourcir drastiquement les délais de développement matériel.
Quilter, une startup fondée par des experts en aérospatiale et semi-conducteurs, a lancé le Project Speedrun pour tester si l'IA pouvait concevoir de manière autonome un dispositif électronique complexe. L'équipe a fourni des spécifications de haut niveau pour un ordinateur monocarte compatible Linux, incluant les besoins en puissance de traitement, mémoire et connectivité. Le système d'IA a ensuite sélectionné des composants à partir de bibliothèques standard, créé des schémas et optimisé une disposition à double PCB, en tenant compte de contraintes comme l'efficacité énergétique et la gestion thermique.
Les ingénieurs sont intervenus de manière minimale, principalement pour ajuster les paramètres, tandis que l'IA itérait des milliers de variations de conception. Le matériel résultant comprend un processeur adapté à Debian, une RAM suffisante, des interfaces de stockage et des ports d'extension, similaire à des appareils comme le Raspberry Pi mais avec des améliorations pilotées par l'IA pour l'intégrité du signal et la dissipation thermique. Après la fabrication et l'assemblage, qui ont pris des jours, la carte s'est allumée sans faille et a exécuté le système d'exploitation sans débogage.
Cette réalisation a compressé un processus qui prend typiquement 11 semaines aux ingénieurs en moins d'une semaine, obtenant une réduction de plus de 90 % du temps grâce à 38 heures de calcul. Les rapports de l'industrie soulignent la rareté d'un tel succès au premier passage pour des PCB complexes avec 843 composants, incluant résistances, condensateurs et circuits intégrés. L'approche de Quilter sépare le calcul principal des périphériques sur les deux cartes, permettant des tests modulaires et une intégration fluide.
Le projet a suscité des discussions sur des impacts plus larges. Il pourrait abaisser les barrières pour les startups en systèmes embarqués et IoT en permettant un prototypage rapide et en réduisant les coûts. Cependant, les experts notent des défis comme assurer la conformité réglementaire, telle que les certifications EMC, et aborder les questions de propriété intellectuelle pour les conceptions générées par IA. Les réactions de la communauté mêlent excitation pour l'innovation accélérée à des préoccupations sur un possible déplacement d'emplois pour les ingénieurs hardware, bien que Quilter insiste sur l'IA comme outil d'augmentation.
À l'avenir, la startup a levé des fonds pour étendre sa plateforme à des applications en défense et dispositifs médicaux, où un développement rapide est crucial.
