В ново проучване американски и индийски учени предлагат проектиране на микросхеми с използване на алгоритъм за дълбоко обучение на ИИ, а след това да се създадат схеми и компоненти.

Използвайки изкуствен интелект, изследователите от Принстънския университет и Индийския технологичен институт в Мадрас демонстрираха метод, наречен „обратно инженерство“. Той предлага учените първоначално да започнат от желаните свойства на материалите и след това да разработят базирана на тях конструкция. 

Има няколко чипа, направени с помощта на този алгоритъм, които са много ефективни, но никой всъщност не разбира защо са толкова ефективни. Както посочва водещият автор на изследването, професор по електротехника и компютърно инженерство от Принстън Каушик Сенгупта, хората не разбират как работи, но тези чипове са способни да работят по-ефективно. 

Подходът, базиран на изкуствен интелект, е фокусиран върху разработването на безжични чипове, използвани във високочестотните приложения като 5G мрежи, радарни системи и автономни превозни средства. Обикновено инженерите започват с готови шаблони и ръчно оптимизират или подобряват проектите чрез итеративно моделиране и тестване. Това изисква много време и усилия, както и високо ниво на експертиза, което ограничава възможността за ускоряване на процеса на подобряване на чиповете. 

Американски и индийски изследователи са обучили конволюционни невронни мрежи да разбират сложната връзка между геометрията на микрочиповете и електромагнитните процеси в тях. ИИ-моделите са способни да предскажат как ще се представи предложената конструкция, работейки с вид материал, който не се използва често.

Проучването предлага редица приложения — от прости еднопортови антени до сложни многопортови радиочестотни структури, като филтри или делители на мощност. Компактни антени, проектирани с изкуствен интелект, работещи на две различни честоти, подобряват производителността на многолентовите устройства. 

Само за минути, изкуственият интелект синтезира филтри с прецизни честотни характеристики, които преди биха отнели дни или седмици. Възможността за бързо разработване на високопроизводителни схеми би могла да ускори напредъка в телекомуникациите, автономните системи и други индустрии. Този подход позволява на инженерите да се съсредоточат върху иновациите, а не върху рутинната оптимизация.

Най-интересното тук обаче са новите видове конструкции, които изкуственият интелект предлага. Тези решения са значително различни от предлаганите от хората.

„Създаваме сложни структури с произволни форми и когато са свързани към електрически вериги, те постигат непостижима досега производителност. В класическите конструкции тези вериги и електромагнитни елементи са внимателно сглобени заедно, парче по парче, така че сигналът да преминава през чипа по желания от нас начин. Чрез промяна на тези структури добавяме нови свойства. Преди имахме ограничен набор от опции, но сега те са много по-широки“ — казва професор Каушик Сенгупта. 

Безжичните чипове представляват комбинация от стандартна електроника (като компютърни чипове) и електромагнитни компоненти, като антени или разделители на сигнали. Въпреки че това изследване се фокусира върху радиочестотите и субтерахерцовите честоти, принципите на проектиране, базирано на изкуствен интелект, могат да бъдат разширени до компютърни чипове и дори квантови изчисления.

Ясно е, че изкуственият интелект ще играе все по-важна роля в разработването на микрочипове. Учените обаче все още не разбират какво ръководи ИИ при разработването на собствени проекти. Това затруднява инженерите да разберат и предскажат поведението на такива системи, което може да доведе до непредсказуеми повреди или уязвимости, особено в критични области.

Освен това, поправянето на грешки и отстраняването на уязвимости може да е по-трудно, отколкото в проектираните от хората системи. На практика, прекомерното разчитане на изкуствен интелект може да подкопае фундаменталните знания и умения на човешките разработчици, създавайки празнина в експертизата в случай на технологична повреда или недостъпност.