Los diseños basados en inteligencia artificial redefinen el futuro de la tecnología de chips inalámbricos

La IA reduce drásticamente el tiempo y el coste de diseño de los chips, al tiempo que posibilita novedosos diseños de alto rendimiento en tecnología inalámbrica, lo que ofrece un potencial sin precedentes.

El estudio ha demostrado cómo las herramientas de diseño basadas en IA, como POLYGON, han redefinido la creación de chips inalámbricos con una eficiencia sin precedentes.
El estudio ha demostrado cómo las herramientas de diseño basadas en IA, como POLYGON, han redefinido la creación de chips inalámbricos con una eficiencia sin precedentes.
Lee Bell
Lee Bell Meteored Reino Unido 4 min

La creciente demanda de tecnología inalámbrica más rápida está impulsando la innovación en el diseño de chips, pero el proceso es tradicionalmente costoso, lleva mucho tiempo y es muy complejo.

Sin embargo, investigadores de Ingeniería de Princeton y del Instituto Indio de Tecnología han desarrollado un método innovador que utiliza inteligencia artificial (IA) para acelerar y simplificar el proceso.

Es más, se dice que sus hallazgos podrían ayudar a reformular el futuro de la comunicación inalámbrica.

Chips más allá de la intuición humana

Los chips inalámbricos, esenciales para aplicaciones como los vehículos autónomos y el reconocimiento de gestos, combinan circuitos electromagnéticos y electrónicos. El diseño de estos elementos ha sido durante mucho tiempo una tarea laboriosa que requería semanas de trabajo meticuloso por parte de los ingenieros.

Sin embargo, el nuevo método de IA reduce drásticamente este plazo, según los investigadores, completando los diseños en horas e introduciendo estructuras novedosas y eficientes.

El investigador principal del estudio, Kaushik Sengupta, explicó que los diseños generados por IA a menudo desafían la lógica humana pero aún así superan a los chips tradicionales.

"Estamos creando estructuras que son complejas y parecen de formas aleatorias y, cuando se conectan con circuitos, crean un rendimiento que antes no se podía lograr", dijo Sengupta. "Los humanos no pueden entenderlas realmente, pero pueden funcionar mejor".

Estos diseños pueden mejorar la eficiencia energética o permitir que los chips funcionen en un rango más amplio de frecuencias, ampliando los límites de lo que la tecnología actual puede lograr.

Los investigadores demostraron que POLYGON ha abierto nuevos horizontes en el diseño de chips, ofreciendo soluciones de alto rendimiento que superan las capacidades humanas.
Los investigadores demostraron que POLYGON ha abierto nuevos horizontes en el diseño de chips, ofreciendo soluciones de alto rendimiento que superan las capacidades humanas.

El coautor del estudio, Uday Khankhoje, dijo que el trabajo presenta una "visión convincente del futuro" y agregó: "La IA no solo impulsa la aceleración de simulaciones electromagnéticas que consumen mucho tiempo, sino que también permite la exploración de un espacio de diseño hasta ahora inexplorado y ofrece impresionantes dispositivos de alto rendimiento que van en contra de las reglas habituales y la intuición humana".

Una alianza entre humanos e IA

A pesar de los avances, la supervisión humana sigue siendo vital, afirman los científicos. Sengupta destacó la importancia de equilibrar los diseños generados por IA con la experiencia humana para corregir errores y garantizar que la tecnología funcione de manera eficaz. “El objetivo no es reemplazar a los diseñadores humanos con herramientas”, explicó. “El objetivo es mejorar la productividad con nuevas herramientas”.

Los investigadores utilizaron su sistema de IA para diseñar amplificadores de banda ancha, un componente clave de los chips inalámbricos. Se demostró que estos diseños superan a los métodos convencionales y demuestran el potencial para integrar la IA en sistemas más complejos en el futuro.

De cara al futuro, Sengupta se muestra entusiasmado por el potencial de la IA en este campo. “Esto es solo la punta del iceberg de lo que depara el futuro”, afirmó.

Referencia de la noticia:

Deep-learning enabled generalized inverse design of multi-port radio-frequency and sub-terahertz passives and integrated circuits, published in Nature Communications, December 2024.