Ipinakita ng mga mananaliksik sa inhinyeriya na kayang magdisenyo ng mga masalimuot na wireless chips ang artificial intelligence (AI) sa loob lamang ng ilang oras—isang gawain na karaniwang tumatagal ng linggo para sa mga tao. Ang mga disenyo ng chip na ginawa ng AI ay hindi lamang nagpakita ng mas mataas na kahusayan kundi nagpat adopted din ng isang pangunahing pagbabago sa metodolohiya—isang bagay na malamang na hindi maisip ng isang tao na designer ng circuit. Dokumentado ng mga mananaliksik ang kanilang mga resulta sa isang pag-aaral na nailathala noong Disyembre 30, 2024, sa journal na Nature Communications. Nakatuon ang pananaliksik na ito sa mga millimeter-wave (mm-Wave) wireless chips, na nagdudulot ng mga makabuluhang hamon para sa mga tagagawa dahil sa kanilang komplikasyon at pangangailangan para sa miniaturization. Ang mga chips na ito ay mahahalagang bahagi ng mga 5G modem, na karaniwang nasa mga smartphone ngayon. Sa kasalukuyan, umaasa ang mga tagagawa sa isang kumbinasyon ng kadalubhasaan ng tao, mga custom na disenyo ng circuit, at mga itinatag na template. Ang bawat bagong disenyo ay dumadaan sa isang mahaba at masalimuot na proseso ng optimisasyon na umaasa sa trial and error, kadalasang dahil sa kumplikadong kalikasan ng mga chips, na mahirap lubos na maunawaan ng mga tao. Nagiging dahilan ito ng isang konserbatibo at iterative na lapit na batay sa mga nakaraang tagumpay. Sa pag-aaral na ito, subalit, naghypothesize ang mga mananaliksik mula sa Princeton Engineering at Indian Institute of Technology na ang mga deep-learning AI model ay makakagawa ng isang inverse design strategy—isang estratehiya na nagpapahayag ng nais na resulta at pinapayagan ang algorithm na tukuyin ang mga kinakailangang input at parameter. Tinuturing ng AI ang bawat chip bilang isang magkakaugnay na yunit sa halip na isang koleksyon ng mga umiiral na bahagi na nangangailangan ng pagsasama-sama. Dahil dito, ang mga tradisyunal na template ng disenyo ng chip, na madalas may mga hindi epektibo at mahirap maintindihan, ay itinakwil. Ano ang hinaharap ng disenyo ng chip? Sa pag-aaral na ito, ang mga nabuo na estruktura "ay mukhang may random na hugis, " paliwanag ng pangunahing may-akda na si Kaushik Sengupta, isang propesor ng electrical at computer engineering sa Princeton.

"Hindi ito lubos na nauunawaan ng mga tao. " Nang ipineke ng koponan ni Sengupta ang mga chips, natuklasan nilang ang mga disenyo na nagmula sa AI ay nakamit ang antas ng pagganap na humihigit sa mga umiiral na modelo. Bagaman nagpapakita ang mga natuklasang ito na ang AI ay maaaring posibleng umangkop sa disenyo ng mga ganitong komplikadong chip, binigyang-diin ni Sengupta na mayroon pa ring mga hamon, na nangangailangan ng pakikialam ng mga human designer. Tinatangian ito, partikular, ng maraming disenyo na nilikha ng algorithm na nakaranas ng pagkabigo—katulad ng mga "hallucinations" na nakikita sa kasalukuyang generative AI tools. "Ang layunin ay hindi upang palitan ang mga human designer ng mga tool, " binigyang-diin ni Sengupta. "Ito ay tungkol sa pagpapahusay ng produktibidad sa pamamagitan ng mga bagong tool. " Ang mabilis na pagbuo ng mga iterative design ay nagbubukas din ng bagong mga daanan. Ang ilang mga disenyo ng chip ay maaaring nakatuon sa kahusayan sa enerhiya, habang ang iba naman ay inuuna ang pagganap o pinalawak na saklaw ng dalas. Habang ang mga wireless chip ay lumalaki sa kahalagahan, dahil sa tumataas na demand para sa miniaturization, ang pananaliksik na ito ay kumakatawan sa isang makabuluhang pagsulong. Iminungkahi ni Sengupta na kung ang kanilang paraan ay maiaangkop sa iba pang aspeto ng disenyo ng circuit, maaari itong rebolusyonahin ang paraan ng pagbuo ng electronics sa hinaharap. "Ito ay simula lamang ng kung ano ang nasa harapan sa larangang ito. "