【產(chǎn)通社，6月3日訊】在無線技術(shù)的前沿管理信號的專用微芯片是令人震驚的小型化和工程作品。它們的設(shè)計也很困難且昂貴�，F(xiàn)在，普林斯頓工程學(xué)院和印度理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)利用AI邁出了關(guān)鍵的一步，以削減設(shè)計新無線芯片和發(fā)現(xiàn)新功能的時間和成本，以滿足對更好的無線速度和性能不斷增長的需求。

在12月30日發(fā)表在《自然通訊》上的一篇文章中，研究人員描述了他們的方法，其中AI根據(jù)設(shè)計參數(shù)在微芯片中創(chuàng)建復(fù)雜的電磁結(jié)構(gòu)和相關(guān)電路。過去需要數(shù)周的高技能工作現(xiàn)在可以在幾個小時內(nèi)完成。更重要的是，新系統(tǒng)背后的AI產(chǎn)生了奇怪的新設(shè)計，具有不同尋常的電路模式。首席研究員Kaushik Sengupta表示，這些設(shè)計缺乏直觀性，不太可能由人類思維開發(fā)出來。但即使是最好的標(biāo)準(zhǔn)芯片，它們也經(jīng)常提供明顯的改進(jìn)。

普林斯頓大學(xué)（Princeton University）電氣與計算機(jī)工程教授、NextG聯(lián)合主任Sengupta說：“我們正在研發(fā)復(fù)雜、形狀隨機(jī)的結(jié)構(gòu)，當(dāng)與電路連接時，它們會產(chǎn)生以前無法實(shí)現(xiàn)的性能。人類無法真正理解它們，但它們可以更好地工作。”

NextG是普林斯頓大學(xué)開發(fā)下一代通信的行業(yè)合作項(xiàng)目。這些電路可以設(shè)計為更節(jié)能的操作，或者使它們在目前不可能的巨大頻率范圍內(nèi)運(yùn)行。此外，該方法在幾分鐘內(nèi)合成了固有的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，而傳統(tǒng)算法可能需要數(shù)周時間。在某些情況下，新方法可以創(chuàng)建無法用當(dāng)前技術(shù)合成的結(jié)構(gòu)。

印度理工學(xué)院馬德拉斯分校電氣工程副教授、合著者Uday Khankhoje表示，這項(xiàng)新技術(shù)不僅提高了效率，而且有望為工程師無法應(yīng)對的設(shè)計挑戰(zhàn)提供新的方法。他說：“這項(xiàng)工作展示了一個令人信服的未來愿景。AI不僅可以加速耗時的電磁模擬，還可以探索迄今為止尚未探索的設(shè)計空間，提供令人驚嘆的高性能器件，這些器件與通常的經(jīng)驗(yàn)法則和人類直覺背道而馳�！�

無線芯片是標(biāo)準(zhǔn)電子電路（如計算機(jī)芯片中的電子電路）和電磁結(jié)構(gòu)（包括天線、諧振器、信號分離器、組合器等）的組合。這些元件的組合被放在每個電路塊中，經(jīng)過精心手工制作和共同設(shè)計，以實(shí)現(xiàn)最佳運(yùn)行。然后，這種方法被擴(kuò)展到其他電路、子系統(tǒng)和系統(tǒng)，使設(shè)計過程變得極其復(fù)雜和耗時，特別是對于無線通信、自動駕駛、雷達(dá)和手勢識別等應(yīng)用背后的現(xiàn)代高性能芯片。

Sengupta說：“經(jīng)典設(shè)計謹(jǐn)慎地將這些電路和電磁元件一塊一塊地放在一起，這樣信號就按照我們希望它在芯片中流動的方式流動。通過改變這些結(jié)構(gòu)，我們引入了新的特性。以前，我們做這件事的方式有限，但現(xiàn)在選擇要大得多�！�

很難理解無線芯片設(shè)計空間的廣闊。Sengupta說，先進(jìn)芯片中的電路非常小，幾何形狀非常詳細(xì)，芯片的可能配置數(shù)量超過了宇宙中的原子數(shù)量。一個人無法理解這種復(fù)雜程度，所以人類設(shè)計師不會嘗試。他們自下而上構(gòu)建芯片，根據(jù)需要添加組件，并在構(gòu)建過程中調(diào)整設(shè)計。

Sengupta說，AI從不同的角度應(yīng)對挑戰(zhàn)。它將芯片視為單個工件。這可能會導(dǎo)致奇怪但有效的安排。他說，人類在AI系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用，部分原因是AI既可以做出有效的安排，也可以做出錯誤的安排。AI有可能產(chǎn)生幻覺，至少目前是這樣。這需要一定程度的人為監(jiān)督。

Sengupta說：“有些陷阱仍然需要人類設(shè)計師來糾正。重點(diǎn)不是用工具取代人類設(shè)計師。重點(diǎn)是用新工具提高生產(chǎn)力。人類思維最好用于創(chuàng)造或發(fā)明新事物，而更平凡、更實(shí)用的工作可以轉(zhuǎn)移到這些工具上�！�

研究人員利用AI發(fā)現(xiàn)和設(shè)計了復(fù)雜的電磁結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)與電路共同設(shè)計，以創(chuàng)建寬帶放大器。Sengupta表示，未來的研究將涉及將多個結(jié)構(gòu)連接起來，并用AI系統(tǒng)設(shè)計整個無線芯片。

他說：“現(xiàn)在，這已經(jīng)顯示出希望，人們將更加努力地思考更復(fù)雜的系統(tǒng)和設(shè)計。就該領(lǐng)域的未來而言，這只是冰山一角�！�

這篇題為“Deep-learning Enabled Generalized Inverse Design of Multi-Port Radio-frequency and Sub-Terahertz Passives and Integrated Circuits”的文章于2024年12月30日發(fā)表在《自然通訊》雜志上。查詢進(jìn)一步信息，請訪問官方網(wǎng)站https://engineering.princeton.edu/news/2025/01/06/ai-slashes-cost-and-time-chip-design-not-all，以及https://www.nature.com/articles/s41467-024-54178-1。（Robin Zhang，產(chǎn)通數(shù)造）