KI-gesteuerte Designs gestalten die Zukunft der drahtlosen Chiptechnologie neu

KI-gesteuerte Designs könnten die Zukunft der drahtlosen Chiptechnologie neu gestalten, behaupten Forscher.

Die Studie hat gezeigt, wie KI-gestützte Design-Tools wie POLYGON die Entwicklung drahtloser Chips mit noch nie dagewesener Effizienz neu definiert haben.
Die Studie hat gezeigt, wie KI-gestützte Design-Tools wie POLYGON die Entwicklung drahtloser Chips mit noch nie dagewesener Effizienz neu definiert haben.
Lee Bell
Lee Bell Meteored Vereinigtes Königreich 4 min

Die wachsende Nachfrage nach schnellerer Drahtlostechnologie treibt die Innovation im Chipdesign voran, aber der Prozess ist traditionell kostspielig, zeitaufwändig und hochkomplex.

Forscher von Princeton Engineering und dem Indian Institute of Technology haben jedoch eine bahnbrechende Methode entwickelt, bei der künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um den Prozess zu beschleunigen und zu vereinfachen .

Darüber hinaus heißt es, dass ihre Erkenntnisse dazu beitragen könnten, die Zukunft der drahtlosen Kommunikation neu zu gestalten.

Chips jenseits der menschlichen Intuition

Funkchips, die für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge und Gestenerkennung unerlässlich sind, kombinieren elektromagnetische und elektronische Schaltungen. Die Entwicklung dieser Elemente war lange Zeit eine arbeitsintensive Aufgabe, die wochenlange, akribische Arbeit von Ingenieuren erforderte.

Mit der neuen KI-Methode lässt sich dieser Zeitrahmen den Forschern zufolge jedoch drastisch verkürzen, da die Entwürfe innerhalb von Stunden fertiggestellt werden und gleichzeitig neue, effiziente Strukturen eingeführt werden.

Der leitende Forscher der Studie, Kaushik Sengupta, erklärte, dass KI-generierte Entwürfe oft der menschlichen Logik trotzen und dennoch die Leistung herkömmlicher Chips übertreffen.

"Wir entwickeln Strukturen, die komplex sind und wie zufällig geformt aussehen, und wenn sie mit Schaltkreisen verbunden werden, können sie bisher unerreichte Leistungen erbringen", so Sengupta. "Der Mensch kann sie nicht wirklich verstehen, aber sie können besser funktionieren.

Diese Entwürfe können die Energieeffizienz verbessern oder es den Chips ermöglichen, in einem breiteren Frequenzbereich zu arbeiten und so die Grenzen dessen zu erweitern, was die heutige Technologie leisten kann.

Die Forscher haben gezeigt, dass POLYGON neue Bereiche des Chipdesigns erschlossen hat, indem es Hochleistungslösungen jenseits menschlicher Fähigkeiten liefert.
Die Forscher haben gezeigt, dass POLYGON neue Bereiche des Chipdesigns erschlossen hat, indem es Hochleistungslösungen jenseits menschlicher Fähigkeiten liefert.

Der Mitautor der Studie, Uday Khankhoje, sagte, dass die Arbeit eine "überzeugende Zukunftsvision" darstelle, und fügte hinzu: "KI ermöglicht nicht nur die Beschleunigung zeitaufwändiger elektromagnetischer Simulationen, sondern auch die Erforschung eines bisher unerforschten Designraums: "KI ermöglicht nicht nur die Beschleunigung zeitaufwändiger elektromagnetischer Simulationen, sondern auch die Erkundung eines bisher unerforschten Designraums und liefert erstaunliche Hochleistungsgeräte, die den üblichen Faustregeln und der menschlichen Intuition zuwiderlaufen."

Eine Partnerschaft zwischen Mensch und KI

Trotz der Fortschritte bleibt die menschliche Aufsicht unerlässlich, so die Wissenschaftler. Sengupta betonte, wie wichtig es ist, KI-generierte Entwürfe mit menschlichem Fachwissen auszugleichen, um Fehler zu korrigieren und sicherzustellen, dass die Technologie effektiv funktioniert. "Es geht nicht darum, menschliche Designer durch Werkzeuge zu ersetzen", erklärte er. "Es geht darum, die Produktivität mit neuen Werkzeugen zu steigern."

Die Forscher setzten ihr KI-System zur Entwicklung von Breitbandverstärkern ein, einer Schlüsselkomponente von Funkchips. Diese Entwürfe erwiesen sich als leistungsfähiger als herkömmliche Methoden und zeigen das Potenzial für die Integration von KI in komplexere Systeme in der Zukunft.

Mit Blick auf die Zukunft ist Sengupta begeistert von dem Potenzial der KI in diesem Bereich. "Dies ist nur die Spitze des Eisbergs in Bezug auf das, was die Zukunft bringt", sagte er.

Reference of the news

Deep-learning enabled generalized inverse design of multi-port radio-frequency and sub-terahertz passives and integrated circuits, published in Nature Communications, December 2024.