ინჟინერიის მკვლევარებმა აჩვენეს, რომ ხელოვნური ინტელექტი (AI) შეუძლია ზუსტად მოაწარმოოს კომპლექსური უსადენო ჩიპები რამდენიმე საათში—პროცესი, რომელიც ჩვეულებრივ ადამიანებს კვირები სჭირდება. AI-ს მიერ შექმნილ ჩიპების დიზაინებმა ახალი ეფექტურობა აჩვენა, ხოლო采用了一种根本上不同的方法论—ერთ-ერთი, რასაც ადამიანური სილიკონური დიზაინერი სავარაუდოდ ვერ მოიფიქრებდა. მკვლევარებმა თავიანთი შედეგები დოკუმენტირებულნი მოაქვთ 2024 წლის 30 დეკემბერს გამომცემლობა Nature Communications-ში გამოქვეყნებულ კვლევაში. ეს კვლევა მიკრონულ-მილიმეტრიან (mm-Wave) უსადენო ჩიპებზე იყო ორიენტირებული, რაც უდაო სირთულეებს უქმნის მწარმოებლებს მათი კომპლექსურობის და მინიატურიზაციის საჭიროების გამო. ეს ჩიპები არის მნიშვნელოვანი კომპონენტები 5G მოდემებისთვის, რაც ახლა სტანდარტულია სმარტფონებში. ამ ეტაპზე მწარმოებლები დაიწყებენ რაციონალიზე ადამიანური ექსპერტიზის, შეუსაბამო სილიკონური დიზაინების და დამყარებული შაბლონების კომბინაციას. ყოველი ახალი დიზაინი შემდეგ ხვდება ხანგრძლივ ოპტიმიზაციის პროცესს, რაც ძირითადად მცდელობასა და შეცდომაზე დაყრდნობილია, ხშირად ჩიპების კომპლექსური ბუნების გამო, რაც ადამიანებისთვის სრულად გასაგები შეიძლება არ აღმოჩნდეს. ეს იწვევს კონსერვატიული, განმეორებითი მიდგომის მიღებას წინა წარმატებების საფუძველზე. ამ კვლევაში, გამომდინარე იქიდან, რომ პრინცეტონულ ინჟინერიასა და ინდოეთის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მკვლევრებმა ჰიპოთეზირეს, რომ ღრმა სწავლის AI მოდელები შეიძლება მართონ წინა დიზაინის სტრატეგიის—ერთ-ერთი, რაც განსაზღვრავს არსებითი შედეგის მიღწევას და საშუალებას აძლევს ალგორითმებს განუსაზღვრონ საჭირო შედეგები და პარამეტრები. AI მოიხმობს თითოეულ ჩიპს როგორც ერთიანი სახის ერთეულს, აირჩიებს ასაწყობად საჭირო ტრადიციული ოჯახის ჩიპების დიზაინების, რომლებიც ხშირად შეიცავენ არასამწუხარო და არც ისე გასაგებს, ავრცელებს. ჩიპის დიზაინის მომავალზე? ამ კვლევაში, შექმნილი სტრუქტურები "სხვადასხვა ფორმით გამოიყურება, " განმარტა მთავარი ავტორი კაუშიკ სენგუპტა, პრინცეტონის ელექტრონიკისა და კომპიუტერული ინჟინერიის პროფესორი. "ადამიანები მათ სრულად ვერ ხვდებიან. " როცა სენგუპტას გუნდმა ჩიპები დაამზადა, აღმოაჩინეს, რომ AI-ს მიერ შექმნილი დიზაინები მიაღწიეს ეფექტურობის დონეებს, რომლებიც გადააჭარბებს უკვე არსებულ მოდელებს. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ ეს აღმოჩენები მიუთითებს იმაზე, რომ AI შესაძლოა შეასრულოს ასეთი კომპლექსური ჩიპების დიზაინის პასუხისმგებლობა, სენგუპტამ ხაზგასმით აღნიშნა, რომ კვლავაც გამოწვევები რჩება, რაც საჭიროებს ადამიანური დიზაინერების ჩარევას.

კონკრეტულად, ალგორითმით შექმნილ დიზაინების უმეტესობა ჩავარდა—ამჟამინდელი გენერატიული AI ინსტრუმენტების მსგავსად, რაც "ჰალუცინაციებს" ჰგავს. "მიზანი არ არის, რომ ადამიანური დიზაინერები ჩანაცვლდნენ ინსტრუმენტებით, " აღნიშნა სენგუპტამ. "ძენაზე ახალი ინსტრუმენტების საშუალებით პროდუქტიულობის გაზრდა. ” შეუდგენელი დიზაინების სწრაფი განვითარება ახალ შესაძლებლობებსაც აჭარბებს. ზოგი ჩიპის დიზაინი საშუალებას აძლევს ენერგიის ეფექტურობაზე, ხოლო სხვები მკაცრ შესრულებას ან ორწრიული სიხშირეების გაფართოებას აჯანჯლებს. როგორც უსადენო ჩიპების მნიშვნელობა იზრდება, მათი მინიატურიზაციის საჭიროების ზრდასთან ერთად, ეს კვლევა მნიშვნელოვან პროგრესს გამოხატავს. სენგუპტამ გაამახვილა ყურადღება იმაზე, რომ თუ მათი მეთოდი შეიძლება გამოიყენებოდეს სილიკონური დიზაინის دیگر ასპექტებზე, ეს მოვლენავს ელექტრონიკის განვითარების ახალ ფორმებზე მომავალში. "ეს მხოლოდ დაწყებაა იმასთან, რაც წინ გველის ამ სფეროში. "