L'IA conçoit des puces radio que les humains ne pouvaient même pas imaginer

La conception de circuits intégrés radiofréquence (RFIC) est un « art obscur » complexe qui limite les progrès dans les technologies sans fil comme la 5G, les véhicules autonomes et les communications par satellite. Des chercheurs de Princeton utilisent l'apprentissage par renforcement et la conception inverse pour créer rapidement des RFIC à partir de zéro. Les modèles de diffusion génèrent rapidement des topologies RF nouvelles ou interprétables par l'homme, atteignant des performances record et réduisant considérablement le temps de conception. Les progrès futurs nécessitent de grands ensembles de données de conception de puces partagés et des écosystèmes ouverts pour que l'IA puisse apprendre les comportements électromagnétiques et de circuit universels.

Prenez un moment et essayez d'imaginer votre vie sans les avancées sans fil des trois dernières décennies. Vous avez perdu vos bagages ? Dommage que les AirTags n'aient pas été inventés. Le représentant de la compagnie aérienne a promis d'appeler avec des nouvelles, alors installez-vous pour une longue attente près du téléphone de la cuisine, car il n'y a pas de téléphones portables abordables. Vous serez coincé à écouter ce qui passe à la radio en attendant, car il n'y a pas de services de streaming. Ce n'est qu'un aperçu de l'impact des technologies sans fil sur votre quotidien. Leurs effets sur les chaînes d'approvisionnement, les infrastructures et l'économie ont transformé le monde.

Rien de tout cela ne serait possible sans les circuits intégrés radiofréquence qui permettent à tous nos appareils d'envoyer et de recevoir discrètement des informations. Imaginez maintenant ce qu'apportera l'évolution future de cette technologie : des véhicules autonomes généralisés, des communications quantiques, le service mobile 6G et les communications par satellite. La poursuite de l'élan dépendra de versions plus récentes et plus avancées des puces RF actuelles. Mais là est le problème : alors que la conception de la plupart des puces informatiques a été standardisée, la conception RF est restée obstinément dans le domaine de l'art, un art obscur maîtrisé seulement après des années d'expérience.

Il y a environ sept ans, après la victoire d'AlphaGo sur le champion du monde de Go Lee Sedol, mes étudiants à Princeton et moi-même avons commencé à nous demander : l'IA pourrait-elle apprendre cet art ? Les succès récents suggèrent que, dans une large mesure, c'est possible. Au cours des dernières années, notre groupe et d'autres leaders dans le domaine ont commencé à développer des méthodes algorithmiques basées sur l'apprentissage automatique pour concevoir des RFIC. Certaines des puces résultantes ressemblent plus à de l'art moderne qu'à des schémas de circuits. Pourtant, dans de nombreux cas, les prototypes physiques ont surpassé les circuits de pointe en termes de performances. La véritable réussite est que l'IA a mis des ordres de grandeur moins de temps à concevoir un design fonctionnel qu'un concepteur humain.

Il ne s'agit pas d'une ou deux puces RF. La conception assistée par IA pourrait être l'avenir de toute la conception RF, et peut-être bien plus encore. Pourquoi ces puces doivent-elles toutes être fabriquées à la main ? Pourquoi les RFIC ne sont-ils pas conçus avec un processus de synthèse algorithmique, comme les CPU et les GPU ? La conception des RFIC est un exercice d'ingénierie à travers plusieurs domaines physiques. Les équations de Maxwell, opérant à différentes échelles spatiales et temporelles, régissent la façon dont les champs électromagnétiques interagissent avec les dispositifs actifs et passifs. À cela s'ajoutent les lois de la thermodynamique, qui déterminent comment la chaleur est générée et évacuée pendant le fonctionnement, ainsi que la mécanique de la dilatation et de la contraction thermiques qui dictent la fiabilité de la puce et de son boîtier face aux variations de température.