Un nuovo approccio basato su reti neurali ha progettato con successo chip wireless che superano gli attuali standard. Sfruttando una rete neurale convoluzionale (CNN), questo processo analizza le caratteristiche desiderate del chip e lavora all'indietro per creare design ottimali. Sebbene parte del discorso sull'IA possa essere esagerato, questa ricerca è stata sottoposta a revisione paritaria ed è pubblicamente disponibile in una rivista rispettata. I chip per computer svolgono un ruolo essenziale nella vita moderna, alimentando tutto, dai veicoli agli smartphone fino ai tracker per animali. La domanda di design innovativi di chip ha portato a una tendenza a utilizzare la tecnologia IA per migliorare l'efficienza. I ricercatori, guidati dall'ingegnere elettrico Kaushik Sengupta dell'Università di Princeton, dimostrano come l'IA possa progettare e testare nuovi chip per computer, sottolineando che mirano a complementare—non sostituire—la creatività umana. Sengupta, recentemente premiato con una borsa di studio IEEE per la sua ricerca sui chip wireless, condivide questo lavoro innovativo nella rivista multidisciplinare Nature Communications invece di garantirlo a una startup proprietaria.

Tuttavia, il team di ricerca riconosce significative limitazioni nel design generato dall'IA, notando che gli ingegneri umani potrebbero non comprendere mai completamente le complessità dei design di chip generati dall'IA, rendendo potenzialmente difficile la loro comprensione o riparazione. Adottando una filosofia di design inverso, i ricercatori partono da dettagli complessi e risultati desiderati, consentendo all'IA di esplorare configurazioni non convenzionali che gli ingegneri umani potrebbero trascurare. Utilizzando le CNN, il team può generare rapidamente paradigmi di design innovativi che possono ispirare ulteriore creatività umana. Sengupta spiega che i processi di design tradizionali coinvolgono l'assemblaggio metodico dei circuiti passo dopo passo, mentre l'approccio dell'IA consente un processo di design più caotico e sovrapposto, presentando una gamma più ampia di possibilità. Sebbene l'IA possa superare gli umani in compiti specifici, può anche generare risultati implausibili che richiedono l'intervento umano. L'obiettivo finale di Sengupta è migliorare la produttività umana piuttosto che sostituire i designer, permettendo loro di concentrarsi su idee innovative mentre l'IA gestisce compiti più routine. Unendo l'intuizione umana con le capacità dell'IA, il potenziale per le scoperte nel design dei chip è vasto, garantendo che le tecnologie risultanti siano sia innovative che accessibili per futuri aggiornamenti o riparazioni.