TUNNE TEADLAST | Töökindla arvutusriistvara keskuse juht Maksim Jenihhin

Forte ja Eesti ülikoolide rubriigi „Tunne teadlast“ selles osas tutvustab end Tallinna Tehnikaülikooli Töökindla arvutusriistvara keskuse juht Maksim Jenihhin, kes peab oma valdkonna suurimaks väljakutseks täna seda, et füüsilised kiibid suudaksid veatult teenindada tehisintellekti.

Lühiankeet:

Nimi: Maksim Jenihhin

Amet (-d): kaasprofessor tenuuris, Töökindla arvutusriistvara keskuse juht

Peamised tegevussuunad: nanoelektroonika, kiipide ja arvutisüsteemide töökindlus ja energiatõhusus

ETIS: https://www.etis.ee/CV/Maksim_Jenihhin/est

Milline on praegu käsil olev uurimisprobleem ja miks sellega tegelemine oluline on?

Meie teadusvaldkonna kõige kuumemaks väljakutseks on Edge-AI kiipide töökindlus ja energiatõhusus. Viimastel aastatel on tehisintellektil (AI) põhinevad rakendused laienenud mitmesugustesse, k.a. ohutuse kriitilistesse valdkondadesse, sealhulgas avalikud teenused, kommunikatsioon, transport, tervishoid ja turvalisus. See trend seab tarkvara ja riistvara komponentidele uusi nõudmisi suurema töökindluse, arvutusvõimsuse ja tõhusama ressursikasutuse osas. Väga hiljuti on AI arendamise maastik läbi teinud märkimisväärse muutuse, mida iseloomustab AI sulandumine servandmetöötlusega (Edge AI), kus andmed töödeldakse võrgu servas asuvates seadmetes. Prognooside kohaselt töödeldakse 2025. aastaks üle 55% kõigist andmetest Edge AI abil. See tehnoloogia toob uusi võimalusi, kuid nõuab lahendusi piiratud arvutus- ja energiavarude, olemasolevate AI algoritmide piirangute ning mälu haldamise ja juurdepääsu probleemide tõttu.

Füüsiliste kiipide töökindlus töökäigus esinevate rikete, nagu kiirgusest põhjustatud pehmed vead, nanoelektroonika vananemine ja mürasest keskkonnast tingitud häired, vastu moodustab mistahes usaldusväärse AI-tehnoloogia esimese ja kõige olulisema tasandi. Lisaks viivad kasvavad tõhususe nõuded spetsialiseeritud kiipide vajaduseni. TalTech on tugeva uurimisasutusena Euroopa esirinnas elektroonikakomponentide ja -süsteemide töökindluse ja testimise alal. Ning Eesti üldine tehnoloogiapotentsiaal pakub võimalusi spetsialiseeritud kiipide arendamiseks, mis toetaksid Euroopa Liidu ambitsioone toota laiemat valikut võimsaid kiipe.

Septembris algavad kaks europrojekti minu koordineerimisel: TIRAMISU ja TAICHIP. Mõlemas ühinevad Euroopa tippülikoolid ja ettevõtted jõud, et Edge-AI kiipide töökindluse ja energiatõhususe tõsta uuele tasemele.

Mis on teie teadusvaldkonnas seni suurimat ühiskondlikku mõju avaldanud saavutus?

Selle kohta mullu kirjutas Mikk Raud oma artiklis „Eestil on aeg oma kiibipotentsiaal ellu äratada“, et kiibid „moodustavad tänase tehnoloogiale tugineva eluviisi ja maailmamajanduse vundamendi“. Kooliaastate alates mind vaimustasid teadlased ja insenerid kes juba rohkem kui poolesajandi jooksul tagavad elektroonika kiipide arendust Moore’i seaduse järgi. Intel Corporationi kaasasutaja Gordon Moore ennustas 1965. aastal, et ühel kiibil olevate transistoride arv kahekordistub ligikaudu iga kahe aasta järel, samal ajal kui tootmiskulud jäävad samaks või vähenevad. See trend kehtib tänase päevani ning selle tulemusena suureneb arvutusvõimsus eksponentsiaalselt, võimaldades kiiret tehnoloogilist arengut ja innovatsiooni kõikides meie elu valdkondades. Samas meie eeldame, et arvutusvõimsuse kasv ei too kaasa arvutustulemustes usaldatavuse langetust ning väga keerulistel tehnoloogiatel ja väga pisikestel nanotransistoritel põhinevad kiibid on endiselt „root of trust“.

Mille üle Eestis või maailmas toimuvaga seoses täna kõige enam südant valutate?

Hiljutine pandeemia katkestas mitmeid tarneahelaid ning põhjustas kiibipuudust Euroopas, mis näiteks omakorda oli põhjuseks suurte autotootjate tootmise seiskamiseks. Chris Milleri raamat „Chip War“ ehk „Kiibisõda“ suurepäraselt kirjeldab ka täna toimuvat Ameerika ja Hiina jagelemist. Inimkond kardab tänapäeval veel teadmatu riske mis on seotud ülikiiresti areneva tehisintellektiga, mis kõik toimub Venemaa jätkuva Ukraina-vastase sõjategevuste taustal. Selles olukorras Eesti ja Euroopa turvaliste ja töökindlate kiibitehnoloogiate suveräänsuse küsimus on esikohal. Samas Euroopa kiibimäärus, ehk „EU Chips Act“, mis loob 43 miljardi euro suuruse strateegilise fondi, on väga õigeaegne algatus, mis soodustab suveräänsuse toetamise lahendusi.

Kuidas jõudsite teaduseni ja mis teid teaduse juures köidab?

Juhus ja inglise keele oskus. Ligi 20 aastat tagasi olin bakalaureuse lõputöö teemat otsimas. Samal ajal otsis üks ülikooli professor Raimund-Johannes Ubar huvilist Rootsi Linköpingi ülikooli kolmekuuliseks teadusrändeks. Tähtsaks tingimuseks oli hea inglise keele oskus, mis oli minul vägagi tasemel. Hiljem selgus, akadeemik Ubar oli tõsise koolkonna looja digisüsteemide testi alal. Kiipide tootmistestide optimeerimise probleem osutus väga põnevaks ning kolme kevadkuu jooksul tegime teaduskatseid kahele konverentsiteadusartiklile. Nende alusel saigi kirjutatud minu bakalaureusetöö. Olin imestunud, et masstootmisel iga kiibi füüsiliste defektide vastase testimise aja vähendamine mõni sekundi võrra, säilitades usaldust testi tulemusest, laseb vähendada kiibi omahinda mõnekümne protsendi võrra. Suveks jäin professor Ubari laborisse ning minu magistrantuuri õpingute alguseks olid veel kahe teadusartikli teadustulemused ja magistritöö sisu tuumik juba olemas. Selleks ajaks juba teadsin, et seon oma elu teadusega, kas või mõneks aastaks.

Teaduse juures köidab suhtlus väga andekate, mõtteerksate inimestega kes inspireerivad ning kelle käest pidevalt õpid midagi uut. Kiipide ja arvutussüsteemide alaline kiiretempoline areng samuti ei lase igavlema hakata.

Teadustöö tulemus, mille üle olete eriti uhke?

Olen uhke, et mul vedas panustada prof Ubari loodud struktuursete otsustusdiagrammide teooriasse, mis on märkimisväärne jälg maailma tasemel. Tänavu ilmus tema elutöö Springeri raamat „Structural Decision Diagrams in Digital Test“ minu kolleegide prof Jaan Raiki, Artur Jutmani ja minu kaasautorluses. Viimase paari aasta jooksul oleme suutnud moodusta tugevat teadusgruppi närvivõrkute ja nende mudelitel põhinevate AI-kiipide töökindluse uurimiseks.

Mida te oma teadustöös veel korda sooviks saata?

Olen nõus väitega, et teadustöö on sarnane tippspordiga – sa pead olema esimene. Sinu lahendus teadusprobleemile peab olema parim kõigest, mis oli siiani pakutud üle aega, üle maailma. Kui sa oled teine, siis tulemus ei ole publitseerimist väärt. Minu ambitsiooniks on kindlasti saada tippteadlaseks ja luua suur jätkusuutlik teadusgrupp, mis oleks tõmbekeskuseks Eesti teadusmahukale kiibindusele. Õnneks uurimisprobleeme meie kasvava tempoga arenevas maailmas jätkub.