Paaiškėjo, kad mikroschemų projektai ne tik efektyvesni, bet ir tai, kad dirbtinis intelektas taikė iš esmės kitokį metodą – tokį, kurį žmogus grandinių projektuotojas vargu ar būtų sugalvojęs. Tyrėjai savo išvadas pateik4 2024 m. gruodžio 30 d. žurnale „Nature Communications“ paskelbtame tyrime.
Tyrime daugiausia dėmesio skirta milimetrinių bangų belaidžio ryšio lustams, kurie dėl savo sudėtingumo ir miniatiūrizacijos poreikio kelia vienus didžiausių iššūkių gamintojams. Šios mikroschemos naudojamos 5G modemuose, dabar dažniausiai sutinkamuose telefonuose.
Šiuo metu gamintojai remiasi žmogiškųjų žinių, pagal užsakymą sukurtų schemų ir nustatytų šablonų deriniu. Kiekvienas naujas projektas vėliau pereina lėtą optimizavimo procesą, grindžiamą bandymais ir klaidomis – nes dažnai jis toks sudėtingas, kad žmogus negali iki galo suprasti, kas vyksta lusto viduje. Tai lemia atsargų, kartotinį metodą, pagrįstą tuo, kas jau veikė anksčiau.
Tačiau šiuo atveju Prinstono inžinerijos ir Indijos technologijos instituto mokslininkai iškėlė mintį, kad giluminiu mokymusi (angl. deep learning) pagrįsti dirbtinio intelekto modeliai galėtų naudoti atvirkštinį projektavimo metodą – tokį, kuris nurodo norimą išvestį ir palieka algoritmui nustatyti įvestis ir parametrus.
Be to, dirbtinis intelektas kiekvieną lustą laiko atskira esybe – o ne esamų elementų, kuriuos reikia sujungti, rinkiniu. Tai reiškia, kad nusistovėję mikroschemų projektavimo šablonai – tie, kurių niekas nesupranta, bet kurie tikriausiai slepia neefektyvumą – yra atmetami.
Mikroschemų projektavimo ateitis?
Šiame eksperimente gautos struktūros „atrodo atsitiktinės formos“, sako pagrindinis autorius ir Prinstono elektros bei kompiuterių inžinerijos profesorius Kaushikas Sengupta. „Žmonės negali jų suprasti“, – teigia jis.
O kai K. Sengupta'o komanda pagamino lustus, jie nustatė, kad dirbtinio intelekto kūriniai pasiekė našumo lygį, viršijantį esamų konstrukcijų našumą.
Nors išvados rodo, kad tokių sudėtingų lustų kūrimas galėtų būti perduotas dirbtiniam intelektui, K. Sengputa pabrėžia, kad vis dar išlieka spąstų, „kuriuos vis dar turi ištaisyti žmonės konstruktoriai“. Visų pirma, daugelis algoritmo sukurtų projektų neveikė – tai prilygsta „haliucinacijoms“, kurias sukuria dabartiniai generatyviniai dirbtinio intelekto įrankiai.
„Esmė nėra pakeisti žmogų dizainerį įrankiais, – sako tyrėjas. – Esmė – padidinti produktyvumą naudojant naujus įrankius.“
Greitis, kuriuo galima kurti iteracinius dizainus, taip pat atveria naujų galimybių. Kai kurie lustų projektai gali būti orientuoti į energijos vartojimo efektyvumą, kiti – į tiesioginį našumą arba dažnių diapazono išplėtimą, rašo „Live Science“.
Belaidžiai lustai tampa vis svarbesni, o jų miniatiūrizacijos poreikis nuolat auga, todėl šie tyrimai yra vertingas žingsnis į priekį. Tačiau K. Sengupta teigia, kad jei jo komandos metodą pavyks pritaikyti ir kitoms grandinės konstrukcijos dalims, tai gali pakeisti elektronikos projektavimo būdą ateityje. „Tai tik ledkalnio viršūnė, kalbant apie šios srities ateitį“, – sako jis.