Дослідники зі США та Індії розробили новий підхід до створення мікросхем, застосувавши алгоритми глибокого навчання штучного інтелекту для проектування складних електронних схем. Вчені з Прінстонського університету та Індійського технологічного інституту Мадраса використали метод зворотного проектування, коли розробка чипів починається з бажаних характеристик матеріалів, а вже потім визначається їхня конструкція.
Про це розповідає ProIT
Інноваційний підхід до проєктування мікросхем
Завдяки цьому підходу штучний інтелект створив низку чипів, які демонструють високу ефективність, проте навіть дослідникам важко пояснити, чому саме ці рішення працюють краще. Як відзначає професор електротехніки та обчислювальної техніки Каушик Сенгупта, ці чипи функціонують помітно ефективніше за традиційні, хоча принцип їхньої роботи залишається незрозумілим для людей.
Застосування штучного інтелекту орієнтоване переважно на проєктування бездротових мікросхем для високочастотних сфер, таких як мережі 5G, радіолокаційні системи й автономний транспорт. Зазвичай інженери використовують готові шаблони та багаторазово вдосконалюють їх вручну. Однак такий процес вимагає багато часу та глибоких знань, що часто уповільнює інновації.
Нове покоління мікросхем і виклики для інженерів
Вчені навчили згорткові нейромережі аналізувати складний взаємозв’язок між геометрією мікросхем і електромагнітними процесами. Завдяки цьому алгоритми можуть прогнозувати роботу майбутньої схеми навіть із матеріалами, які раніше не застосовувалися у цій сфері. Серед запропонованих застосувань — від компактних однопортових антен до складних багатопортових радіочастотних структур, таких як фільтри та дільники потужності. Створені штучним інтелектом антени, здатні працювати на різних частотах, суттєво підвищують ефективність багатодіапазонних пристроїв.
ШІ може синтезувати фільтри із заданими характеристиками лише за кілька хвилин, тоді як традиційний підхід займав би дні або тижні. Це значно пришвидшує розвиток телекомунікаційних технологій, автономних систем і суміжних галузей, дозволяючи розробникам більше зосереджуватися на інноваціях, а не на рутинній оптимізації.
“Ми створюємо складні конструкції, що мають випадкову форму, і при з’єднанні з ланцюгами вони досягають раніше недосяжної продуктивності. У класичних конструкціях ці схеми та електромагнітні елементи обережно збираються разом, деталь за деталлю, тому сигнал проходить по чипу так, як нам потрібно. Змінюючи ці структури, ми додаємо нові властивості. Раніше у нас був обмежений набір можливостей, але тепер можливості набагато ширші”, — зазначає професор Каушик Сенгупта.
Бездротові чипи поєднують стандартну електроніку та електромагнітні елементи, такі як антени чи розгалужувачі сигналів. Хоча нинішнє дослідження зосереджене на радіочастотних і субтерагерцевих діапазонах, розроблені принципи можна адаптувати й для комп’ютерних, а у майбутньому — і квантових чипів.
Однак залишається невідомим, якими саме принципами керується ШІ під час створення нових схем. Це ускладнює для інженерів аналіз і прогнозування роботи таких систем, що може призводити до непередбачуваних збоїв або вразливостей, особливо у критичних галузях. Усунення помилок у таких мікросхемах може бути значно складнішим, ніж у традиційних, а надмірна залежність від ШІ загрожує втратою фундаментальних знань та експертності серед інженерів, що створює додаткові ризики у разі збоїв або недоступності технології.
Результати цього дослідження опубліковано у журналі Nature.