射頻集成電路（RFIC）對于提升通信能力至關重要——想想從 5G 網(wǎng)絡到 6G 的轉(zhuǎn)變——以及許多其他技術應用。但這些芯片的設計也非常困難。

一個由多所大學組成的團隊，得到了行業(yè)領導者的深度參與，正在努力改變這一現(xiàn)狀。該團隊由德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員領導，計劃將人工智能融入射頻集成電路（RFIC）的設計過程中，以降低制造這些重要芯片的難度。

“射頻集成電路的設計效率是一個大問題；在大多數(shù)情況下，設計單個芯片至少需要幾個月的時間，”德克薩斯大學奧斯汀分校 Cockrell 工程學院 Chandra 家庭電氣與計算機工程系的教授、項目負責人 David Pan 表示?！拔覀兊哪繕耸峭ㄟ^人工智能輔助設計流程，顯著提高設計效率，減少開發(fā)時間和成本，同時降低進行射頻集成電路設計的經(jīng)驗門檻?！?/p>

為支持這項研究，該團隊獲得了 Natcast（一家運營國家半導體技術中心（NSTC）的非營利組織）提供的 960 萬美元、為期 30 個月的資助。該中心是由《芯片與科學法案》建立的聯(lián)合體，旨在幫助加強美國在半導體生產(chǎn)各方面的能力。該資助是三項總計約 3000 萬美元的資助之一，也是 NSTC 的“人工智能驅(qū)動射頻集成電路設計賦能計劃”有史以來首次資助。該中心是由《芯片與科學法案》建立的聯(lián)合體，旨在幫助加強美國在半導體生產(chǎn)各方面的能力。

研究內(nèi)容： 該項目名為“GENIE-RFIC：生成式智能快速射頻集成電路設計引擎”，旨在針對硅基互補金屬氧化物半導體（CMOS）射頻集成電路（RFIC）和氮化鎵（GaN）單片微波集成電路（MMIC）。人工智能驅(qū)動的工具將根據(jù)目標規(guī)格進行快速“逆向”設計，優(yōu)化電路拓撲和參數(shù)。

如今，射頻集成電路（RFIC）的設計需要大量手工操作，耗時長、成本高、仿真過程繁瑣且需要反復試驗。這個領域非常專業(yè)，研究該領域的研究者不多，能夠設計這些芯片的公司也屈指可數(shù)。

研究人員旨在利用人工智能來顛覆這些流程，通過部署該技術來探索非常規(guī)設計并更快地優(yōu)化它們。人工智能工具將加快早期設計和優(yōu)化步驟?！包S金仿真”，正如大衛(wèi)·潘（David Pan）所指的那樣，仍然會在最后用于最終確定工作并確保芯片按預期性能運行。

“通過利用人工智能和機器學習技術，美國公司和研究機構(gòu)正準備改變射頻集成電路（RFIC）的設計格局，實現(xiàn)大大縮短設計周期并達到更高的射頻集成電路性能，”Natcast 人工智能驅(qū)動射頻集成電路設計賦能（AIDRFIC）項目程序經(jīng)理馬庫斯·帕恩（與大衛(wèi)·帕恩無關）表示。該 AIDRFIC 項目資助了 GENIE-RFIC 項目。“這項 AIDRFIC 投資體現(xiàn)了 Natcast 推動創(chuàng)新并確保美國半導體行業(yè)在寬帶、5G 和下一代射頻硬件技術進步中保持領先地位的承諾?！?/p>

為何重要： 射頻集成電路（RFIC）對從通信到雷達再到下一代技術如自動駕駛汽車和量子計算都至關重要。通過降低進入門檻和加快設計過程，射頻集成電路可能更容易被那些原本沒有專業(yè)知識或資源的研發(fā)人員和公司所使用。

“當你能將像射頻集成電路這樣的關鍵技術向更多有創(chuàng)造力的頭腦開放時，那只能是好事，”電氣與計算機工程系的助理教授、該項目的共同首席研究員李森說。“這意味著它可以用來解決更多問題，并更快地推進技術創(chuàng)新。”

團隊： David Pan 與電氣與計算機工程領域的同事 Amy Zhang 和 Sensen Li 一同合作，以及來自自然科學學院計算機科學系教授、機器學習基礎研究所主任 Adam Klivans。其他學術合作者包括 Dan Jiao（普渡大學）、Weidong Cao（喬治華盛頓大學）、Kenneth O（德克薩斯大學達拉斯分校）和 Taiyun Chi（萊斯大學）。

行業(yè)合作伙伴包括 IBM、Cadence 和 GlobalFoundries。研究人員正在開發(fā)一家名為 CircuitGenie 的初創(chuàng)公司，以商業(yè)化該計劃的技術。一些未獲得資助的合作伙伴也在為這項工作做出貢獻，包括：德克薩斯電子研究所、Qorvo、NVIDIA、波音、德州儀器、亞德諾半導體、MediaTek 等。

什么其他 : 培訓下一代勞動力是全國半導體工作的主要部分；這個項目也不例外。奧斯汀大學將于明年秋季開始一個新的半導體科學與工程專業(yè)碩士項目。達拉斯大學、 Rice 大學和喬治華盛頓大學將開發(fā)專注于人工智能的夏季項目，為 K-12 和本科生提供各種機會，例如人工智能驅(qū)動的芯片設計營。