ハードウェア設計が超人的になっても、ものづくりはまだまだ難しい
Superhuman Hardware Design Is the Easy Part
a16zの記事は、AIがCAD生成やPCB設計で急速に進歩している一方、現実世界とのインターフェースが「損失を伴う」ため、設計後の工程が大きな壁になると指摘する。COTS部品の調達、CAMへの変換、公差の積み上げ、外部ベンダーとの連携、量産時のばらつき管理まで、各段階が独立した難題だ。物理世界のデータは不均一で疎で高コスト、しかも遅延や定性的情報を伴うため、モデルが設計を一発でこなせても製造可能性の確保には程遠いと論じる。
デジタルと物理世界のインターフェースは損失を伴う。このため、ビットのデジタル世界から原子の物理世界へ変更を「書き込む」ことも、物理世界の測定値をコンピュータへ「読み込む」ことも難しい。
HNでの議論
34- PowerElectronix
ここは同意しかねる。非常に大きな解空間を高速に探索する（ブルートフォース計算でも、洗練されたアルゴリズムでも、あるいはその両方でも）だけで多くのことができると証明されてきたが、ハードウェアの解空間はそう簡単に探索できるものではない。
信号整合性が重要でなく、高周波スイッチングが不要で、電力密度が中程度の多くのアプリケーションでは、確かにそうだ。誰でもできるし、AIにだってできる。しかしそういうケースではPCBを作る必要すらない。部品をブレッドボードに突っ込んで動かせばいい。
探索空間に変数を追加し始めると（EMI干渉、配線インピーダンスの整合、熱管理、機械的整合性など）、探索空間は膨大になり、非専門家は迷子になる。
将来の安価な計算能力でこれを克服できるか？ 私はそれに賭けない。
- xnorswap
1915年の万国博覧会で蒸気機関車を展示したというのは、何十年も前からある技術なのに時代錯誤だなと感じた。
現実はもっと面白い。それはサザン・パシフィック鉄道の最初の蒸気機関車、CPハンティントン（1863年製造）の展示だったのだ。
つまり、1915年の万国博覧会がサザン・パシフィック鉄道の最初の蒸気機関車を展示したというのは事実だが、それが当時の新技術だったかのように示唆するのは非常に誤解を招く。
- num42
ハードウェアは難しい！ - よく言われる言葉
F1レースカーに使われる高精度ボルトを作るには、非常に多くのプロセスが関わっている。まあ、ハードウェアは常に物理法則に縛られていて、加速するのは難しい。将来はAIがロボティクスを通じてこれをやるかもしれない。私はまだロボティクスにおけるChatGPTの瞬間を待っている。
ボルトの一生（2016年）：
https://www.youtube.com/watch?v=iptAkpqjtMQ
Dan Gelbartが最近ポッドキャストに出演し、精密工学に関する貴重な洞察を共有していた。本当に素晴らしかった！
タイトル：Solving Impossible Problems for Fun and Profit - Dan Gelbart
- klik99
またしても「こうなるかもしれない」と「今こうである」を混同している。
「超人的なハードウェア設計は簡単な部分だ」と言っておきながら、その後で「超人的なハードウェアエンジニアがまもなく登場する」と述べている。最初の例は「Vibe hardware is here」というツイートで、ハードウェアのブレンダーアニメーションが表示され、正しく見えるが、実際に作られたわけでも、何らかの形で確認されたわけでもない：https://x.com/eminimnim/status/2098072497182666987?s=20 - 記事自体がまだ設計面はできないと認めている。つまり、理論上は実際のハードウェア設計が簡単な部分であり、説得力のある（しかしそれ自体は非常に優れていて実際に印象的な！）3Dモデル以上のことすらまだできないのだ。
むしろ、LLMにハードウェアを設計させようとしている方法を示すものに興味がある。実際よりもはるかに進んでいるかのように示唆する投資家向けプロパガンダには興味がない。
- t9ejrmdkdldk
> 7月にドローンを火だるまにし、8月には再組み立てして隣人の屋根に墜落させた、
ドローンは武器と同じように扱うべきだ！厳格なライセンスと強制保険を！