ИИ создает чипы, превосходящие разработки человека

Исследователи в области инженерии продемонстрировали, что искусственный интеллект (ИИ) создает чипы всего за несколько часов, на что у людей ушли бы недели. И это не просто чудо: микросхемы оказались более эффективными, чем любые другие, созданные человеком.

ИИ применил принципиально новый подход, который вряд ли смог бы разработать человек-разработчик схем. Свои выводы исследователи опубликовали в журнале Nature Communications 30 декабря 2024 года.

Чипы миллиметрового диапазона: одна из самых сложных задач для производителей

Исследование было сосредоточено на беспроводных чипах миллиметрового диапазона (mm-Wave). Которые представляют собой одну из самых сложных задач для производителей из-за своей сложности и необходимости миниатюризации. Эти чипы используются в модемах 5G, которые сейчас широко распространены в телефонах.

Традиционно производители используют сочетание человеческого опыта, индивидуальных схем и устоявшихся шаблонов. Каждая новая схема проходит медленный процесс оптимизации методом проб и ошибок. Поскольку зачастую она настолько сложна, что человек не может до конца понять, что происходит внутри микросхемы. Это приводит к осторожному, итеративному подходу, основанному на том, что работало раньше.

Модели глубокого обучения и метод обратного проектирования

Однако в данном случае исследователи из Принстонского инженерного центра и Индийского технологического института. Предположили, что модели ИИ на основе глубокого обучения могут использовать метод обратного проектирования. Этот метод позволяет задавать желаемый результат. А алгоритм определяет входные данные и параметры, необходимые для его достижения.

ИИ также рассматривает каждый чип как единое целое, а не как набор существующих элементов, которые нужно объединить. Это означает, что устоявшиеся шаблоны проектирования чипов, которые никто не понимает, вероятно, скрывают неэффективность, отбрасываются.

Будущее дизайна микросхем: случайности и новые горизонты

В этом эксперименте получившиеся структуры «выглядят как случайные образования», — сказал ведущий автор Каушик Сенгупта, профессор электротехники и вычислительной техники в Принстоне. «Люди не могут их по-настоящему понять».

И когда команда Сенгупты изготовила чипы, они обнаружили, что созданные ИИ устройства превзошли по производительности существующие разработки.

Хотя результаты исследования позволяют предположить, что проектирование таких сложных микросхем можно доверить ИИ, Сенгупта подчеркнул, что остаются подводные камни, «которые по-прежнему требуют участия человека-проектировщика». В частности, многие проекты, созданные алгоритмом, не работали — это эквивалентно «галлюцинациям», создаваемым современными инструментами генеративного ИИ.

«Дело не в том, чтобы заменить дизайнеров-людей инструментами, — сказал Сенгупта. — Дело в том, чтобы повысить производительность с помощью новых инструментов».

Скорость, с которой можно разрабатывать итеративные проекты, также открывает новые возможности. Некоторые проекты микросхем могут быть ориентированы на энергоэффективность, другие — на производительность или расширение частотного диапазона.

Беспроводные чипы приобретают всё большее значение, а спрос на миниатюризацию постоянно растёт. Поэтому это исследование — важный шаг вперёд. Но Сенгупта сказал, что если метод его команды можно будет применить к другим частям схемы, это может изменить подход к проектированию электроники в будущем. «Это лишь верхушка айсберга с точки зрения того, что ждёт эту область в будущем».