Isang bagong pamamaraan ng neural network ang matagumpay na nakadisenyo ng mga wireless chip na humihigit sa mga kasalukuyang benchmark. Sa pamamagitan ng isang convolutional neural network (CNN), sinusuri ng prosesong ito ang nais na katangian ng chip at nagtatrabaho pabalik upang lumikha ng mga optimal na disenyo. Bagaman ang maraming diskurso tungkol sa AI ay maaaring labis na pinalalaki, ang pananaliksik na ito ay na-review ng kapwa at bukas na available sa isang respetadong journal. May mahalagang papel ang mga computer chip sa makabagong buhay, pinapagana ang lahat mula sa mga sasakyan hanggang sa mga smartphone at animal tracker. Ang pangangailangan para sa makabagong disenyo ng chip ay nagdulot ng isang uso ng paggamit ng teknolohiyang AI upang mapahusay ang kahusayan. Ang mga mananaliksik, sa pangunguna ng electrical engineer na si Kaushik Sengupta mula sa Princeton University, ay nagpapakita kung paano makakapagdisenyo at makakapagsubok ng mga bagong computer chip ang AI habang binibigyang-diin na layunin nilang kumpletuhin—hindi palitan—ang pagkamalikha ng tao. Si Sengupta, na kamakailan ay ginawaran ng IEEE fellowship para sa kanyang pananaliksik sa wireless chip, ay ibinabahagi ang makabagong gawaing ito sa multidisciplinary journal na Nature Communications sa halip na ilagay ito sa isang proprietary startup.

Gayunpaman, kinikilala ng research team ang mahahalagang limitasyon sa disenyo ng AI, sinasabi na ang mga inhinyerong tao ay maaaring hindi kailanman lubos na maunawaan ang mga kumplikado ng AI-generated chip designs, na maaaring maging mahirap intindihin o ayusin. Sa paggamit ng isang inverse design philosophy, nagsisimula ang mga mananaliksik sa masalimuot na mga detalye at mga nais na resulta, na nagbibigay-daan sa AI na tuklasin ang mga hindi karaniwang configuration na maaaring balewalain ng mga inhinyerong tao. Sa pamamagitan ng paggamit ng CNNs, ang team ay mabilis na makabuo ng mga makabagong paradigma ng disenyo na makapagbibigay inspirasyon sa karagdagang pagkamalikha ng tao. Ipinaliwanag ni Sengupta na ang tradisyonal na mga proseso ng disenyo ay kinabibilangan ng sistematikong pagbuo ng mga circuit hakbang-hakbang, habang ang paraan ng AI ay nagbibigay-daan sa isang mas masalimuot at overlapping na proseso ng disenyo, na nagtatanghal ng mas malawak na hanay ng posibilidad. Bagamat ang AI ay kayang lampasan ang mga tao sa mga partikular na gawain, maaari rin itong makabuo ng mga hindi kapani-paniwala na resulta na nangangailangan ng interbensyon ng tao. Ang pangunahing layunin ni Sengupta ay palakasin ang produktibidad ng tao sa halip na palitan ang mga designer, na nagbibigay-daan para sa kanila na tumutok sa mga makabagong ideya habang ang AI ang humahawak ng mas rutin na mga gawain. Sa pagsasanib ng pananaw ng tao sa kakayahan ng AI, ang potensyal para sa mga pagbabago sa disenyo ng chip ay napakalawak, na tinitiyak na ang mga resulta teknolohiya ay parehong bago at maa-access para sa mga hinaharap na update o pagkumpuni.