工程研究人員最近發(fā)現(xiàn)，人工智能能在短短幾小時(shí)內(nèi)搞定復(fù)雜的無線芯片設(shè)計(jì)，這活兒要是交給人類，得花上好幾周。令人驚訝的是，AI不僅效率高得離譜，它設(shè)計(jì)出的芯片還比我們現(xiàn)有的更強(qiáng)。更別提它的路子野得讓人摸不著頭腦——人類電路設(shè)計(jì)師壓根兒想不到這種招數(shù)。這項(xiàng)成果刊登在2024年12月30日的《自然通訊》期刊上，著實(shí)讓人眼前一亮。
研究的焦點(diǎn)是毫米波無線芯片，這種芯片因?yàn)閺?fù)雜度和小型化的需求，成為制造商頭疼的大難題。你可能已經(jīng)在手機(jī)的5G模塊里見過它們的身影。通常，廠商得靠人類經(jīng)驗(yàn)、定制設(shè)計(jì)和一些老模板慢慢打磨芯片。優(yōu)化過程既慢又費(fèi)勁，基本靠試錯(cuò)推進(jìn)，因?yàn)樾酒瑑?nèi)部的運(yùn)作常常復(fù)雜到連設(shè)計(jì)者自己都搞不清楚。這就導(dǎo)致大家傾向于小心翼翼地沿用過去管用的套路，一步步調(diào)整。
然而，Princeton Engineering 和 Indian Institute of Technology 的研究團(tuán)隊(duì)卻突發(fā)奇想：能不能讓基于深度學(xué)習(xí)的AI用一種“逆向設(shè)計(jì)法”來干這活兒？這種方法先定好想要的結(jié)果，然后讓算法自己去琢磨輸入和參數(shù)該怎么弄。結(jié)果證明，這想法真是妙不可言。
AI的特別之處在于，它把每個(gè)芯片當(dāng)成一個(gè)整體來看待，而不是拼湊一堆現(xiàn)成的零件。這意味著那些沒人完全搞懂、可能還藏著低效設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)模板，直接被它扔到了一邊。最終設(shè)計(jì)出來的結(jié)構(gòu)呢？用研究帶頭人、Princeton 電氣與計(jì)算機(jī)工程學(xué)教授 Kaushik Sengupta 的話說，就是“形狀像是隨手捏出來的”，人類壓根兒看不明白。
他們把AI設(shè)計(jì)的芯片做出來一測(cè)，效果讓人瞠目結(jié)舌，性能直接甩開現(xiàn)有設(shè)計(jì)好幾條街。Sengupta 的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這些“怪胎芯片”不僅能用，還能輕松超越傳統(tǒng)極限。
這是否意味著復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)以后都可以丟給AI了呢？Sengupta 趕緊澄清：“沒那么簡(jiǎn)單。”他坦言，AI的作品里還是有些隱患，得靠人類設(shè)計(jì)師來收拾爛攤子。比如，算法吐出的不少設(shè)計(jì)壓根兒沒法用，頗有點(diǎn)像當(dāng)下生成式AI常犯的“幻覺”毛病?！拔覀兊哪繕?biāo)不是讓工具取代人，而是用新工具幫人干得更好、更快?！彼f。
這種方法帶來的好處還不止于此。AI迭代設(shè)計(jì)的速度快得驚人，簡(jiǎn)直為芯片定制開了扇新窗。比如，有的芯片可以主打節(jié)能，有的追求極致性能，還有的能拓展頻率范圍，隨你挑。想想看，無線芯片的需求正水漲船高，小型化的壓力也越來越大，這研究無疑是往前邁出的關(guān)鍵一步。
Sengupta 對(duì)未來充滿期待。他覺得，如果團(tuán)隊(duì)的方法能推廣到電路設(shè)計(jì)的其他部分，整個(gè)電子行業(yè)的玩法都可能被改寫?！斑@只是冰山一角，未來的潛力還多著呢?！彼f這話時(shí)，眼里似乎閃著光。
本文譯自 Live Science，由 BALI 編輯發(fā)布。
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