Inženjerski istraživači su pokazali da umjetna inteligencija (AI) može dizajnirati složene bežične čipove u samo nekoliko sati—zadatak koji obično ljudima oduzima nedjelje da ga završe. Dizajni čipova generirani od strane AI-a ne samo da su pokazali veću efikasnost, već su također usvojili suštinski drugačiju metodologiju—onu koju ljudski dizajner krugova vjerojatno ne bi mogao zamisliti. Istraživači su dokumentovali svoje rezultate u studiji objavljenoj 30. decembra 2024. godine u časopisu Nature Communications. Ovo istraživanje je bilo fokusirano na bežične čipove na milimetarskim talasima (mm-Wave), koji predstavljaju značajne izazove za proizvođače zbog svoje složenosti i potrebe za miniaturizacijom. Ovi čipovi su ključne komponente 5G modema, koji su sada standard u pametnim telefonima. Trenutno, proizvođači zavise od kombinacije ljudske stručnosti, prilagođenih dizajna krugova i uporabljenih šablona. Svaki novi dizajn se zatim podvrgava dugom procesu optimizacije koji se oslanja na pokušaje i greške, često zbog složene prirode čipova, koji mogu biti teški za potpuno razumijevanje ljudima. To rezultira konzervativnim, iterativnim pristupom baziranim na prethodnim uspjesima. U ovoj studiji, međutim, istraživači sa Prinston inženjeringa i Indijskog instituta tehnologije su hipotezirali da modeli AI dubokog učenja mogu primijeniti strategiju obrnutog dizajna—onu koja definiše željeni ishod i omogućava algoritmu da deducira potrebne ulaze i parametre. AI tretira svaki čip kao kohezivnu jedinicu umjesto kao skup postojećih komponenti koje treba sastaviti.

Kao rezultat toga, tradicionalni šabloni dizajna čipova, koji često sadrže neefikasnosti i loše su razumljivi, se odbacuju. Budućnost dizajna čipova? U ovoj studiji, generisane strukture "izgledaju nasumično oblikovane, " objasnio je vodeći autor Kaushik Sengupta, profesor elektrotehnike i računarstva na Princetonu. "Ljudi ih ne mogu potpuno razumjeti. " Kada je Senguptin tim izradio čipove, otkrili su da su dizajni generisani AI-em postigli nivoe performansi koji nadmašuju one postojećih modela. Dok ova otkrića sugeriraju da bi AI mogao potencijalno preuzeti dizajn tako složenih čipova, Sengupta je naglasio da izazovi ostaju, zahtijevajući intervenciju ljudskih dizajnera. Konkretno, mnogi od dizajna koje je proizveo algoritam naišli su na neuspjehe—slično "halucinacijama" koje se vide kod trenutnih generativnih AI alata. "Cilj nije zamijeniti ljudske dizajnere alatima, " primijetio je Sengupta. "Riječ je o povećanju produktivnosti kroz nove alate. " Brzi razvoj iterativnih dizajna također otvara nove puteve. Neki dizajni čipova se mogu fokusirati na energetsku efikasnost, dok drugi prioritetiziraju performanse ili proširene frekvencijske opsege. Kako bežični čipovi postaju sve značajniji, potaknut povećanom potražnjom za miniaturizacijom, ovo istraživanje predstavlja značajan napredak. Sengupta je sugerirao da ako se njihova metoda može primijeniti na druge aspekte dizajna krugova, to bi moglo revolucionizirati način na koji se elektronika razvija u budućnosti. "Ovo je tek početak onoga što nas čeka u ovom polju. "