（原标题：AI遐想了一颗东谈主类不睬解，但运转邃密的芯片）

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起首 ：现实编译自zmscience 。

时时情况下，科学家和工程师在遐想芯顷然，会使用一些家喻户晓的模式和模板。《当然通讯》发表的一项新辩论尝试了一种不同的步骤：一种基于深度学习的电路和组件遐想经过。普林斯顿大学和印度理工学院马德拉斯分校的辩论东谈主员运用东谈主工智能(AI) 展示了一种“逆向遐想”步骤，即从所需属性开赴，然后在此基础上进行遐想。

该算法创造出了一些看似运转邃密的奇特芯片。但有一个问题：莫得东谈主信得过知谈它们为若何此有用。

“东谈主类无法相识它们，但它们不错更好地责任，”首席辩论员、普林斯顿大学电气和缱绻机工程教师 Kaushik Sengupta 说。

这种东谈主工智能驱动的步骤专注于遐想无线芯片，这是一种用于5G网络、雷达系统和先进传感手艺等高频应用的缱绻机芯片。这些电路为从雷达系统到自动驾驶汽车等各个鸿沟的改进提供能源，但其开荒速率却很是冉冉。工程师们时时基于事前界说的模板，通过迭代模拟和测试手动优化或改进遐想。

这种步骤既耗时又具有挑战性，况且需要高度的专科常识，这落幕了改进的进度（以及速率）。这恰是这项新辩论的意旨地点。

往时的步骤是从下到上的，而新的步骤是从上至下的。新步骤更高效，因为你创建的系统统统按照你的意愿运转；但让它信得过发达作用却困珍摄多。

辩论东谈主员试验了卷积神经网络（CNN）——一种东谈主工智能模子——来相识电路几何形状与其电磁举止之间的复杂干系。这些模子不错瞻望拟议遐想的性能，时时适用于与咱们习尚的遐想统统不同的类型。

该辩论展示了一系列用例，肤浅单的单端口天线到复杂的多端口射频 (RF) 结构，举例滤波器或功率分派器。东谈主工智能遐想的紧凑型天线可在两个不同的频率上责任，从而晋升了多频段诞生的性能。它只需几分钟就能合成具有精准带通特点的滤波器，而这项任务往时可能需要几天以至几周的时候。

“咱们遐想的结构复杂，形状就地，但当它们与电路长入时，却能创造出前所未有的性能，”森古普塔说谈。这些遐想违背直观，与东谈主类念念维的后果千差万别。但是，它们却时时带来显赫的改进。

“传统的遐想是将这些电路和电磁元件尽心性一一组合在通盘，以便信号按照咱们期许的神气在芯片中流动。通过更正这些结构，咱们融入了新的特点，”森古普塔说谈。“往时，开户交易咱们的作念法有限，但当今遴荐的范围要大得多。”

这项辩论标记着工程鸿沟的要道时刻，东谈主工智能不仅加快了改进，更拓展了可能性的畛域。无线芯片是由圭臬电子诞生（如缱绻机芯片）和电磁元件（如天线或信号分派器）组合而成。固然这项辩论的重心是射频和亚太赫兹频率，但东谈主工智能驱动的遐想旨趣不错扩张到缱绻机芯片，以至量子缱绻。

“仍有一些颓势需要东谈主类遐想师去阅兵，”森古普塔说谈。“要道不在于用器具取代东谈主类遐想师，而在于用新器具提高坐蓐力。东谈主类的念念维最安妥用来创造或发明新事物，而那些更平素、更实用的责任不错交给这些器具去作念。”

这并非独一一项运用东谈主工智能遐想更多芯片的辩论。好意思国国度半导体手艺中心文书拨款近1000万好意思元用于资助这项辩论，普林斯顿大学牵头开展这项责任。

咱们对这些并不统统相识的遐想有多定心？若是这些遐想出了问题，会发生什么？

毫无疑问，东谈主工智能将在咱们的遐想中饰演越来越贫窭的扮装，芯片也不例外。但是，在很猛进度上，咱们仍然无法统统了解东谈主工智能是如何完成其遐想的。这使得工程师难以统统相识或瞻望这些电路在统共条目下的举止。这种“黑箱”特点可能会导致不能预见的故障或缺欠，尤其是在医疗诞生、自动驾驶汽车或通讯系统等要道应用中。

此外，若是出现空虚，跟踪和阅兵问题可能比手动遐想的系统愈加复杂。从履行层面来看，过度依赖东谈主工智能可能会侵蚀东谈主类遐想师的基础常识和妙技，一朝手艺出现故障或不能用，就会变成专科常识的缺口。毫无疑问，咱们正在走向一个全新的遐想时间。但愿在这个时间，东谈主类仍然掌控着主导权。

https://www.zmescience.com/science/ai-designs-chip-repubz/

*免责声明：本文由作家原创。著述现实系作家个东谈主不雅点，半导体行业不雅察转载仅为了传达一种不同的不雅点，不代表半导体行业不雅察对该不雅点赞同或守旧，若是有任何异议，迎接关联半导体行业不雅察。

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