Nova metoda zasnovana na neuronskim mrežama uspešno je dizajnirala bežične čipove koji premašuju trenutne standarde. Koristeći konvolucionu neuronsku mrežu (CNN), ovaj proces analizira željene karakteristike čipa i unazad kreira optimalne dizajne. Dok je mnogo diskursa o veštačkoj inteligenciji preuveličano, ovo istraživanje je recenzirano i javno dostupno u uglednom časopisu. Računarski čipovi igraju ključnu ulogu u modernom životu, pokrećući sve, od vozila do pametnih telefona i praćenja životinja. Potražnja za inovativnim dizajnom čipova dovela je do trenda korišćenja tehnologije veštačke inteligencije za unapređenje efikasnosti. Istraživači, predvođeni elektroinženjerom Kaushikom Senguptom sa Univerziteta Princeton, demonstriraju kako AI može da dizajnira i testira nove računarske čipove, ističući da imaju za cilj da dopune - a ne da zamene - ljudsku kreativnost. Sengupta, koji je nedavno dobio IEEE stipendiju za svoje istraživanje bežičnih čipova, deli ovo revolucionarno delo u multidisciplinarnom časopisu Nature Communications umesto da ga obezbedi u okviru nekog privatnog startapa.

Međutim, istraživački tim priznaje značajna ograničenja u dizajnu pomoću AI, primećujući da ljudski inženjeri možda nikada ne će u potpunosti razumeti složenost dizajna čipova generisanih veštačkom inteligencijom, što ih potencijalno može učiniti teškim za razumevanje ili popravku. Usvajanjem filozofije obrnutog dizajna, istraživači počinju od složenih detalja i željenih ishoda, omogućavajući AI da istražuje neobične konfiguracije koje ljudski inženjeri možda previdi. Korišćenjem CNN-ova, tim može brzo generisati inovativne dizajnerske paradigme koje mogu inspirisati dalju ljudsku kreativnost. Sengupta objašnjava da tradicionalni procesi dizajniranja uključuju sistematsko sastavljanje kola korak po korak, dok pristup AI omogućava haotičniji i preklapajući proces dizajniranja, predstavljajući širi spektar mogućnosti. Iako AI može nadmašiti ljude u specifičnim zadacima, može takođe generisati neverovatne rezultate koji zahtevaju ljudsku intervenciju. Senguptin konačni cilj je unapređenje ljudske produktivnosti, a ne zamenjivanje dizajnera, omogućavajući im da se fokusiraju na inovativne ideje dok AI preuzima rutinske zadatke. Spajanjem ljudske intuicije i mogućnosti AI, potencijal za proboje u dizajnu čipova je ogroman, osiguravajući da nove tehnologije budu i inovativne i dostupne za buduće nadogradnje ili popravke.