Искусственный интеллект может значительно улучшить конструкцию чипов, но его способность создавать структуры, которые человеческий разум не может полностью понять, ставит под сомнение безопасность и надежность таких технологий.
Основные вопросы и принципы обсуждались в исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications.
Ученые из Принстонского университета и Индийского технологического института Мадраса сделали революционный шаг в проектировании электронных чипов методом обратного проектирования с использованием нейронных сетей. Такой подход позволяет искусственному интеллекту создавать чипы, которые не только более эффективны и производительны, чем традиционные, но также могут иметь конструкцию, которую люди не могут до конца понять.
Традиционный дизайн чипа: медленный и шаблонный
Разработка электронных микросхем традиционно основывалась на известных схемах и конструкциях, уже доказавших свою эффективность. Инженеры вручную уточняют эти модели, улучшая их посредством итеративного моделирования и тестирования. Это занимает много времени и требует высокой квалификации специалистов.
Однако в рамках нового исследования ученые решили использовать возможности искусственного интеллекта для ускорения процесса разработки беспроводных чипов.
Нейронные сети: скорость и эффективность
Инженеры обучили нейронные сети понимать сложную взаимосвязь между геометрией чипа и его электромагнитным поведением. Это позволило ИИ предсказать, как будет работать новая структура, даже если она была совершенно нового типа и не была создана по традиционным шаблонам.
Таким образом, нейронные сети могут создавать компактные антенны, работающие на двух разных частотах, повышая эффективность многодиапазонных устройств. Всего за несколько минут модель синтезировала фильтры с точными характеристиками полосы пропускания — задача, которая обычно занимает дни или даже недели.
Вопросы доверия и безопасности
Однако этот новый подход к созданию чипов поднимает серьезные вопросы о доверии к искусственному интеллекту и возможных рисках. В случае проектов, которые люди не могут понять или предсказать, возникает вопрос: как можно гарантировать их безопасность, особенно в случае сбоев или непредсказуемых ошибок?
Это может стать серьезной проблемой, когда речь идет о критически важных областях, таких как медицинское оборудование или транспортные системы, где сбои или уязвимости могут иметь катастрофические последствия. Также есть проблема устранения неполадок: Если конструкция чипа сложна и не поддается логическому объяснению, даже опытным инженерам будет сложно выяснить, что именно стало причиной проблемы.
