ИИ открывает новые горизонты в проектировании микросхем

Исследователи из Принстонского инженерного института и Индийского технологического института использовали модели глубокого обучения для разработки беспроводных чипов для миллиметровых волн (mm-Wave). Эти чипы являются важнейшими компонентами сетей 5G и современных мобильных устройств, однако их сложная конструкция уже давно представляет собой проблему для производителей из-за необходимости предельной миниатюризации и эффективности.

Традиционное проектирование микросхем опирается на сочетание экспертных знаний, заранее подготовленных чертежей схем и процесса оптимизации методом проб и ошибок. Однако этот метод медленный, поскольку инженеры-люди должны тщательно дорабатывать каждый элемент для обеспечения производительности. В отличие от этого, подход, основанный на использовании искусственного интеллекта, позволяет отказаться от традиционных шаблонов и сосредоточиться исключительно на достижении наилучшего результата — в результате получаются конструкции, которые человек, скорее всего, не смог бы придумать.

Радикально иной подход

Вместо того чтобы строить схемы из привычных компонентов, ИИ рассматривает весь чип как единую структуру, оптимизируя каждую деталь с нуля. Этот метод, известный как инверсное проектирование, позволяет алгоритму определять входы и параметры, исходя из желаемой производительности, а не ограничиваться традиционными схемами.

По словам ведущего исследователя Каушика Сенгупты, профессора электротехники и вычислительной техники в Принстоне, созданные ИИ структуры кажутся человеческому глазу почти случайными. Они не похожи на то, что мог бы создать инженер. Однако когда команда изготовила и протестировала эти чипы, то обнаружила, что конструкции ИИ превосходят по эффективности существующие модели.

Потенциал и ограничения

Несмотря на многообещающие результаты, исследователи предупреждают, что ИИ еще не готов полностью заменить людей-дизайнеров. Некоторые из сгенерированных конструкций не смогли функционировать правильно — явление, сравнимое с «галлюцинациями», наблюдаемыми в генеративных моделях ИИ. Человеческий надзор по-прежнему необходим для доработки и исправления этих несовершенных конструкций.

Цель не в том, чтобы исключить инженеров из процесса, а в том, чтобы расширить их возможности. «Суть не в том, чтобы заменить людей-проектировщиков, а в том, чтобы предоставить им инструменты, повышающие производительность», — подчеркивает Сенгупта.

Взгляд в будущее

Возможность быстро разрабатывать и тестировать многочисленные итерации дизайна чипов открывает новые возможности. Одни чипы можно оптимизировать для повышения энергоэффективности, другие — для увеличения скорости или работы на более высоких частотах. Учитывая растущий спрос на беспроводные технологии и миниатюрную электронику, методы проектирования, основанные на искусственном интеллекте, могут вскоре стать отраслевым стандартом.

Сенгупта считает, что этот прорыв — только начало. Если подход, основанный на искусственном интеллекте, удастся распространить не только на беспроводные чипы, но и на другие компоненты, это может кардинально изменить подход к созданию электронных устройств.

Развитие ИИ-проектирования микросхем также может оказать значительное влияние на сферу образования. Традиционные учебные программы по электротехнике и вычислительной технике могут быть пересмотрены, чтобы включить обучение работе с инструментами ИИ и интерпретации нетрадиционных схем. Это подготовит будущих инженеров к сотрудничеству с ИИ и использованию его возможностей для более эффективного и инновационного проектирования.

Кроме того, ИИ-проектирование может ускорить разработку специализированных чипов для конкретных задач. Вместо того, чтобы полагаться на универсальные решения, можно будет быстро создать оптимизированные чипы для различных применений, от искусственного интеллекта на периферии до высокопроизводительных вычислений. Это откроет новые возможности для инноваций в различных секторах.

Однако важно учитывать этические аспекты использования ИИ в проектировании микросхем. Необходимо обеспечить прозрачность процесса проектирования и предотвратить предвзятость в алгоритмах ИИ. Также важно рассмотреть влияние автоматизации на рабочие места в сфере проектирования микросхем и разработать стратегии для смягчения потенциальных негативных последствий.