De la smartphone-uri și modemuri până la radare de trafic aerian, aproape orice infrastructură de comunicații folosește cipuri wireless. Iar acum, AI-ul a dezvoltat un microcip „extraterestru” funcțional, dar care nu poate fi înțeles.
Până acum, aceste microcipuri au fost proiectate de oameni, dar acest lucru s-ar putea schimba. O echipă internațională de cercetători în inginerie a demonstrat o abordare revoluționară a dezvoltării de microcipuri wireless, bazată pe Inteligență Artificială. Un studiu arată modul în care învățarea profundă (deep learning) a fost utilizată pentru a dezvolta un microcip „extraterestru” funcțional, dar despre care cercetătorii recunosc că nu îi înțeleg pe deplin mecanismul.
Studiul a fost publicat în revista Nature Communications.
„Designurile par create aleatoriu. Oamenii pur și simplu nu le pot înțelege”, a declarat Kaushik Sengupta, inginer la Princeton și autor principal al studiului.
Într-adevăr, imaginile cipurilor au un aspect straniu, aproape extraterestru. Acest lucru nu este chiar surprinzător: unii cercetători, cum ar fi Avi Loeb, de la Harvard (SUA), au sugerat că Inteligența Artificială ar trebui privită mai degrabă ca o formă de inteligență străină, decât ca o imitație a cogniției umane. De altfel, mulți experți susțin că nici măcar cei care construiesc AI-ul de astăzi nu înțeleg pe deplin cum funcționează acesta.
În testele efectuate, modelul de deep learning a generat structuri electromagnetice optimizate, care s-au dovedit mai performante decât cele proiectate de oameni. Cercetătorii au descoperit că modelul i se potrivește bine unei abordări inverse de proiectare, pornind de la rezultatul dorit și lucrând înapoi pentru a completa detaliile, scrie Futurism.
Această descoperire ar putea avea un impact major asupra viitorului cipurilor wireless pe unde milimetrice, o industrie evaluată la 4,5 miliarde de dolari, despre care se estimează că își va tripla valoarea în următorii șase ani.
Metoda actuală de proiectare a acestor cipuri este laborioasă, bazându-se pe expertiză, șabloane testate și multe încercări și erori. Procesul poate dura zile sau chiar săptămâni, iar geometria extrem de complexă a cipurilor este greu de înțeles chiar și pentru inginerii care le creează.
Sengupta subliniază că AI-ul nu este un substitut pentru inginerii umani, ci un instrument menit să le îmbunătățească productivitatea. De altfel, algoritmul de deep learning a generat atât modele eficiente, cât și designuri defectuoase, necesitând intervenție umană pentru corectare.
„Există capcane care necesită în continuare intervenția unui designer uman. Scopul nu este să înlocuim inginerii cu unelte, ci să le oferim instrumente care să le îmbunătățească productivitatea. Mintea umană este cea mai potrivită pentru a crea și a inova, iar munca repetitivă și utilitară poate fi delegată către aceste instrumente”, explică Sengupta.
Deocamdată, modelul AI generează doar structuri electromagnetice mici, dar în viitor, cercetătorii ar putea folosi această tehnologie pentru a dezvolta circuite din ce în ce mai complexe, combinând aceste structuri într-un mod modular.
Această descoperire reprezintă un pas important pentru cercetare, dar ridică și o întrebare îngrijorătoare: cât de curând vom începe să folosim tehnologii proiectate de AI fără a înțelege pe deplin cum funcționează acestea?
Trucul simplu care reduce consumul de energie al centrelor de date cu 30%
Test de cultură generală. Ce sunt criptomonedele?
De ce vor oamenii de știință să-i provoace durere Inteligenței Artificiale?