החוקרים שואפים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לשנות את התהליכים הללו, לפרוס את הטכנולוגיה כדי לחקור עיצובים לא קונבנציונליים ולמטב אותם הרבה יותר מהר. כלי הבינה המלאכותית יאיצו את שלבי התכנון והאופטימיזציה המוקדמים. בכך תתאפשר "סימולציית הזהב"
מעגלים משולבים בתדרי רדיו (RFIC) הם קריטיים לקידום יכולות תקשורת – כמו המעבר מרשתות 5G ל-6G – וליישומים טכנולוגיים רבים אחרים. אבל גם שבבים אלה קשים מאוד לתכנון.
צוות רב-אוניברסיטאי עם מעורבות רבה של מובילי התעשייה פועל לשנות זאת. הצוות, בראשות חוקרים מאוניברסיטת טקסס באוסטין, מתכנן להטמיע בינה מלאכותית בתהליך התכנון של שבבים RFIC כדי להפחית את הקושי בייצור השבבים החשובים הללו.
"פרודוקטיביות התכנון היא בעיה עצומה עבור RFICs; ברוב המקרים, לוקח לפחות חודשים לתכנן שבב בודד", אמר דיוויד פאן, פרופסור במחלקה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש משפחת צ'נדרה בבית הספר להנדסה קוקרל והחוקר הראשי של הפרויקט. "המטרה שלנו היא לשפר משמעותית את פרודוקטיביות התכנון על ידי צמצום זמן הפיתוח והעלות באמצעות זרימת תכנון בסיוע בינה מלאכותית, תוך הורדת מחסום הניסיון בביצוע תכנוני RFIC."
כדי לתמוך במחקר זה, הצוות קיבל מענק של 9.6 מיליון דולר, למשך 30 חודשים, מ-Natcast, עמותה המפעילה את המרכז הלאומי לטכנולוגיית מוליכים למחצה (NSTC). המרכז הוא קונסורציום שהוקם על ידי חוק השבבים והמדע כדי לסייע בחיזוק כל היבטי ייצור המוליכים למחצה בארצות הברית. הפרס הוא אחד משלושה, בסכום כולל של כ-30 מיליון דולר, והראשון אי פעם במסגרת תוכנית העצמת עיצוב מעגלים משולבים המונעים על ידי בינה מלאכותית בתדרי רדיו של NSTC . המרכז הוא קונסורציום שהוקם על ידי חוק השבבים והמדע כדי לסייע בחיזוק כל היבטי ייצור המוליכים למחצה בארצות הברית.
המחקר: הפרויקט, שכותרתו "GENIE-RFIC: מנוע גנרטיבי לתכנון RFIC חכם ומואץ", מכוון הן למעגלי RFIC של מוליכים למחצה מסוג סיליקון משלים (CMOS) והן למעגלים משולבים מיקרוגל (MMIC) מונוליטיים מסוג גליום ניטריד (GaN). הכלים המונעים על ידי בינה מלאכותית יבצעו עיצובים "הפוכים" מהירים המבוססים על מפרטי היעד, תוך אופטימיזציה של טופולוגיות ופרמטרים של מעגלים.
כיום, שבבי RFIC דורשים תכנון מעשי נרחב, סימולציות יקרות וגוזלות זמן ועבודה מייגעת של ניסוי וטעייה. התחום הוא מאוד מיוחד, עם מעט חוקרים החוקרים אותו ומעט חברות המסוגלות לתכנן את השבבים הללו.
החוקרים שואפים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לשנות את התהליכים הללו, לפרוס את הטכנולוגיה כדי לחקור עיצובים לא קונבנציונליים ולמטב אותם הרבה יותר מהר. כלי הבינה המלאכותית יאיצו את שלבי התכנון והאופטימיזציה המוקדמים. "סימולציית הזהב", כפי שכינה זאת דיוויד פן, עדיין תגיע בסוף כדי לסיים את העבודה ולוודא שהשבבים יתפקדו כמתוכנן.
"על ידי מינוף טכנולוגיות בינה מלאכותית וליטת מכונה, חברות ומכוני מחקר אמריקאים מוכנים לשנות את נוף תכנון ה-RFIC, לאפשר מחזורי תכנון קצרים משמעותית ולהשיג ביצועי RFIC גבוהים יותר", אמר מרקוס פאן – ללא קשר לדיוויד פאן – מנהל התוכנית של תוכנית AIDRFIC (Advanced Intelligence Artificial Radio Integrated Circuit Design Enablement) של Natcast, המממנת את פרויקט GENIE-RFIC. "השקעה זו ב-AIDRFIC מדגישה את מחויבותה של Natcast לקידום חדשנות ולהבטחת שמגזר המוליכים למחצה בארה"ב יישאר בחזית ההתקדמות הטכנולוגית בפס רחב, 5G וחומרת RF מהדור הבא".
למה זה חשוב: RFICs הם קריטיים לכל דבר, החל מתקשורת ועד מכ"ם וטכנולוגיות מהדור הבא כמו כלי רכב אוטונומיים ומחשוב קוונטי. על ידי הורדת מחסום הכניסה והאצת תהליך התכנון, RFICs יכולים להפוך לנגישים יותר לחוקרים ולחברות שאחרת לא היו בעלי המומחיות או המשאבים להשתמש בהם.
"כאשר ניתן לפתוח טכנולוגיה מרכזית כמו RFIC למוחות יצירתיים יותר, זה יכול להיות רק דבר טוב", אמר סנסן לי, פרופסור משנה במחלקה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש משפחת צ'נדרה ושותף למחקר בפרויקט. "זה אומר שניתן להשתמש בה כדי לפתור יותר בעיות ולקדם חדשנות טכנולוגית הרבה יותר מהר."
הצוות: דיוויד פן מצטרפים לעמיתים בהנדסת חשמל ומחשבים, איימי ג'אנג וסנסן לי, וכן לאדם קליוונס, פרופסור במחלקה למדעי המחשב במכללה למדעי הטבע ומנהל המכון ליסודות למידת מכונה. משתפי פעולה אקדמיים נוספים כוללים את דן ג'יאו, מאוניברסיטת פרדו; ויידונג קאו, מאוניברסיטת ג'ורג' וושינגטון; קנת' או, מאוניברסיטת טקסס בדאלאס; וטאיון צ'י, מאוניברסיטת רייס.
שותפים בתעשייה כוללים את IBM, Cadence ו-GlobalFoundries. החוקרים מפתחים חברת סטארט-אפ, CircuitGenie, כדי למסחור טכנולוגיות מתוכנית זו. מספר שותפים שאינם זוכים למימון תורמים לעבודה, ביניהם: המכון האלקטרוני של טקסס, Qorvo, NVIDIA, Boeing, Texas Instruments, Analog Devices, MediaTek ועוד.
