工程研究人員已經證明（AI）可以在數小時內設計複雜的無線芯片，這是人類花費數週完成的壯舉。
芯片設計不僅證明了更有效的效率，而且AI採用了一種根本不同的方法 - 人類電路設計師的設計非常不可能。研究人員在2024年12月30日發表的一項研究中概述了他們的發現。
該研究集中在毫米波（MM-WAVE）無線芯片上，該芯片由於其複雜性和小型化的需求而面臨的一些最大挑戰。這些芯片用於5G調製解調器，現在通常在手機中發現。
製造商目前依靠人類專業知識，定制電路設計和既定模板的組合。然後，每個新設計都基於反複試驗，經歷了一個緩慢的優化過程，因為它通常是如此復雜，以至於人類無法完全理解芯片內部發生的事情。這會根據以前的工作導致謹慎的迭代方法。
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但是，在這種情況下，普林斯頓工程和印度技術研究所的研究人員認為，基於深度學習的AI模型可以使用逆設計方法 - 一種指定所需的輸出並離開算法來確定輸入和參數。
AI還將每個芯片視為單個偽像，而不是需要組合的現有元素的集合。這意味著已建立的芯片設計模板，那些沒有人理解的模板，但可能隱藏了效率低下的模板。
芯片設計的未來？
在這個實驗中，最終的結構“看起來隨機形狀”，首席作者說Kaushik Sengupta，普林斯頓的電氣和計算機工程教授。 “人類無法真正理解他們。”
當Sengupta'Steam製造芯片時，他們發現AI創作的性能水平超出了現有設計的水平。
儘管研究結果表明，這種複雜的芯片的設計可以移交給AI，但Sengputa渴望指出，陷阱仍然是“仍然需要人類設計師糾正”。特別是，該算法產生的許多設計都無法正常工作 - 相當於““由當前的生成AI工俱生產。
Sengputa說：“關鍵是不是用工具代替人類設計師。” “關鍵是通過新工具提高生產力。”
可以開發迭代設計的速度也打開了新的可能性。一些芯片設計可以針對能源效率，而有些芯片設計可以直接性能或擴展頻率範圍。
無線芯片越來越重要，對小型化的需求不斷增長，因此這項研究是一個寶貴的一步。但是Sengupta表示，如果他的團隊的方法可以擴展到電路設計的其他部分，它可能會改變我們將來設計電子產品的方式。 “就未來的未來而言，這只是冰山一角。”
