KI entwirft Funkchips, die Menschen sich nicht vorstellen können

Die Entwicklung von Hochfrequenz-Integrierten Schaltungen (RFICs) gilt als eine komplexe „dunkle Kunst“, die den Fortschritt in drahtlosen Technologien wie 5G, autonomen Fahrzeugen und Satellitenkommunikation einschränkt. Forscher der Princeton University nutzen nun Reinforcement Learning und inverses Design, um RFICs schnell von Grund auf zu entwickeln. Diese KI-gestützten Methoden können neuartige oder für Menschen interpretierbare HF-Layouts generieren, die Rekordleistungen erzielen und die Entwurfszeit drastisch verkürzen.

Der Artikel beschreibt, wie die drahtlose Technologie unser tägliches Leben revolutioniert hat, von AirTags bis zu Streaming-Diensten. Ohne RFICs wäre dies nicht möglich. Die Weiterentwicklung dieser Technologie verspricht autonome Fahrzeuge, Quantenkommunikation, 6G und Satellitenkommunikation. Doch der Fortschritt wird durch die manuelle, zeitaufwändige Gestaltung von RFICs behindert, die Jahre dauert und Hunderte Millionen Dollar kostet.

Die Princeton-Gruppe begann vor etwa sieben Jahren, inspiriert von AlphaGo, zu untersuchen, ob KI diese Kunst erlernen könnte. In den letzten Jahren haben sie maschinelle Lernalgorithmen entwickelt, die RFICs entwerfen. Einige der resultierenden Chips sehen aus wie moderne Kunst, übertreffen aber in vielen Fällen die Leistung handelsüblicher Schaltungen. Die KI benötigt dabei nur einen Bruchteil der Zeit eines menschlichen Designers.

Der Entwurf von RFICs ist eine multidisziplinäre Herausforderung, die Maxwell-Gleichungen, Thermodynamik und mechanische Spannungen umfasst. Der Designraum ist enorm, und jede Entscheidung beinhaltet konkurrierende Prioritäten. Der Artikel erläutert den Prozess anhand eines 28-Gigahertz-Leistungsverstärkers für 5G und vergleicht ihn mit dem Bau eines Hauses, wobei passive Elemente wie Induktivitäten den Großteil der Fläche einnehmen.

Zukünftige Fortschritte erfordern große, gemeinsam genutzte Chip-Design-Datensätze und offene Ökosysteme, damit KI universelle elektromagnetische und Schaltkreisverhalten erlernen kann. Die KI-gestützte Gestaltung könnte die Zukunft aller HF-Entwürfe sein und weit darüber hinaus Anwendung finden.