ИИ научился создавать мощные чипы, которые люди не могут понять: чем это опасно
Разработчики чипов обычно используют уже известные конструкции, но нейросети обходятся без них, делая микросхемы быстрее и производительнее.
Искусственный интеллект может проектировать улучшенные электронные чипы, но люди не поймут, как они работают. Такой метод и проблемы, связанные с ним, ученые описали в исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications.
Обычно при разработке чипов инженеры работают с известными шаблонами и моделями, доказавшими свою эффективность. Команда из Принстонского университета и Индийского института технологий "Мадрас" предложили метод "обратного проектирования", когда модели искусственного интеллекта поручают создание микросхем с желаемыми свойствами.
Ученые сосредоточились на проектировании беспроводных чипов, которые чрезвычайно важны для высокочастотных приложений, таких как сети 5G, радиолокационные системы и передовые технологии датчиков. Они обеспечивают работу многих технологий от радиолокационных систем до автономных транспортных средств, но их разработка продвигается очень медленно.
Инженеры начинают с предопределенных шаблонов и вручную улучшают их с помощью итеративного моделирования и тестов. В итоге требуются высококвалифицированные специалисты, много времени и сил. ИИ может значительно ускорить процесс.
Исследователи обучили сверточные нейронные сети (тип модели ИИ) понимать сложную взаимосвязь между геометрией схемы и ее электромагнитным поведением. Эти модели могут предсказать, как будет работать предлагаемая конструкция, часто работая благодаря конструкции совершенно нового типа.
В рамках исследования ИИ поручили спроектировать несколько изделий: от простых однопортовых антенн до сложных многопортовых радиочастотных (RF) структур, таких как фильтры или делители мощности. Компактные антенны, разработанные им, работают на двух различных частотах, улучшая производительность многодиапазонных устройств. За считанные минуты модель синтезировала фильтры с точными характеристиками полосы пропускания, задача, которая раньше заняла бы дни или недели.
Конструкции были сложными и сильно отличались от тех, что создавал человеческий разум. Тем не менее они часто предлагали значительные улучшения. Благодаря такому подходу инженеры могут сосредоточиться на инновациях, а не на рутинных задачах. Пока ИИ не может полностью заменить людей, участие дизайнеров все еще необходимо при создании чипов.
"Люди не могут их понять, но они могут работать лучше, — заявил Каушик Сенгупта, ведущий исследователь, профессор электротехники и вычислительной техники в Принстоне. — Мы придумываем сложные структуры, которые выглядят случайными по форме, а когда они связаны с цепями, то обеспечивают ранее недостижимую производительность".
Возникает вопрос: насколько можно доверять ИИ, если он создает конструкции, работу которых люди не понимают и не способны предсказать? Вероятно, могут возникнуть непредвиденные сбои или уязвимости, а пользователи даже не будут о них знать. Это особенно опасно в случае с медицинским оборудованием, транспортными средствами и системами связи. Кроме того, в случае поломки будет очень сложно выявить и устранить ее.
Недавно стало известно, что Украина будет разрабатывать собственные чипы. 14 января Кабмин утвердил Стратегию цифрового развития инноваций до 2030 года, где производство микросхем указано одним из важных направлений. В Минцифры сообщили, что чипы пригодятся для развития обороны, автомобилестроения и сельского хозяйства.