الذكاء الاصطناعي يصمم شرائح راديو بطرق لم يتخيلها البشر

Группа исследователей из Принстонского университета под руководством профессора Каушика Сенгупты разработала методы машинного обучения для проектирования радиочастотных интегральных схем (RFIC) — ключевых компонентов устройств 5G, автономного транспорта и спутниковой связи. Традиционно RFIC считаются «тёмным искусством»: их проектирование требует многолетнего опыта и занимает годы, а стоимость разработки достигает десятков и сотен миллионов долларов. Учёные применили обучение с подкреплением и обратное проектирование (inverse design) для автоматического синтеза топологий RFIC с нуля, без опоры на готовые шаблоны. Кроме того, они использовали диффузионные модели, способные генерировать необычные, но эффективные электромагнитные структуры, которые превосходят по характеристикам лучшие образцы, созданные людьми. Время проектирования сократилось на порядки — с месяцев до часов. Однако для дальнейшего прогресса необходимы открытые наборы данных и экосистемы, чтобы ИИ мог изучать универсальные законы электромагнетизма и поведения схем.