KI entwirft Funkchip-Designs, die Menschen nicht einmal vorstellen konnten
Princeton University (Sengupta Lab)
Forscher der Princeton University haben KI beigebracht, hochfrequente integrierte Schaltungen (RFICs) mittels Verstärkungslernen, Reverse Engineering und generativen Modellen zu entwerfen. Der neue Ansatz ermöglicht die Erstellung von Chips mit Rekordleistung innerhalb von Stunden statt Monaten, wobei einige Designs an abstrakte Kunst erinnern, aber dennoch menschengemachte Gegenstücke übertreffen.
Eine Forschergruppe der Princeton University unter der Leitung von Professor Kaushik Sengupta hat maschinelle Lernmethoden entwickelt, um Hochfrequenz-Integrierte Schaltungen (RFIC) zu entwerfen – Schlüsselkomponenten für 5G-Geräte, autonome Fahrzeuge und Satellitenkommunikation. Traditionell gelten RFIC als „dunkle Kunst“: Ihr Design erfordert jahrelange Erfahrung und dauert Jahre, während die Entwicklungskosten zig- und hundert Millionen Dollar erreichen. Die Wissenschaftler setzten Reinforcement Learning und inverses Design ein, um RFIC-Topologien automatisch von Grund auf zu synthetisieren, ohne auf vorgefertigte Vorlagen zurückzugreifen. Darüber hinaus nutzten sie Diffusionsmodelle, die ungewöhnliche, aber effiziente elektromagnetische Strukturen erzeugen können, die in ihrer Leistungsfähigkeit die besten von Menschen geschaffenen Exemplare übertreffen. Die Entwurfszeit verkürzte sich um Größenordnungen – von Monaten auf Stunden. Für weitere Fortschritte sind jedoch offene Datensätze und Ökosysteme erforderlich, damit KI universelle Gesetze der Elektromagnetik und des Schaltkreisverhaltens erlernen kann.
Quelle: IEEE Spectrum AI —
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