AI・機械学習
AIが人間には想像もできない無線チップを設計
AI Is Designing Radio Chips That Humans Couldn't Even Imagine (spectrum.ieee.org)
要約
5Gや自動運転車、衛星通信といった無線技術の進歩を妨げてきた無線周波数集積回路(RFIC)の設計は、複雑な「秘術」とされてきました。しかし、プリンストン大学の研究者たちは、強化学習と逆設計を利用してRFICをゼロから迅速に作成することに成功しています。AIによって設計されたこれらのチップは、人間のデザイナーが数桁も少ない時間で機能する設計を考案できる上、既存の最先端回路を性能面で凌駕しています。
全文翻訳
半導体 AIマガジン特集 通信
AIが人間には想像もできない無線チップを設計
AIは理解可能性と美的感覚から解放され、より速く設計する
カウシク・セングプタ
2026年6月24日
14分読了
垂直チャド・ハーゲン・グリーン
要約:RFIC設計は、5G、自動運転車、衛星通信のようなワイヤレス技術の進歩を制限する複雑な「暗黒の芸術」です。プリンストン大学の研究者たちは、強化学習と逆設計を用いてRFICをゼロから迅速に作成しています。拡散モデルは、新規または人間が解釈可能なRFレイアウトを迅速に生成し、記録的な性能を達成し、設計時間を大幅に短縮します。将来の進歩には、AIが普遍的な電磁気的および回路的挙動を学習できるように、大規模な共有チップ設計データセットとオープンなエコシステムが必要です。
過去30年間のワイヤレス技術の進歩なしに、あなたの人生を想像してみてください。
荷物をなくしましたか?AirTagが発明されていなかったとは残念です。航空会社の担当者は更新情報を提供するために電話をすると約束したので、台所の電話のそばで長く待ってください。手頃な携帯電話はありません。待っている間はラジオで流れているものを聞くしかありません。ストリーミングサービスもないからです。これは、すべての映画のプロットが台無しになっていたであろうことを言うまでもありません。
これは、ワイヤレス技術があなたの日常生活にどのように影響を与えているかを示すごく一部に過ぎません。サプライチェーン、インフラ、経済の運営に与えた影響は世界を変えるものでした。
私たちのすべてのデバイスが目立たずに情報を送受信できるようにするRFIC(radio-frequency integrated circuits)なしには、これらすべては不可能でした。
今、この技術のさらなる進化が何をもたらすかを想像してみてください。広範囲にわたる自動運転車、量子通信、6Gモバイルサービス、衛星通信です。継続的な勢いは、今日のRFチップのより新しく、より高度なバージョンにかかっています。
しかし、そこに問題があります。世界のほとんどのコンピューティングチップの設計が科学として標準化されているのに対し、RF設計は頑なに芸術の領域にとどまっています。長年の経験によってのみ習得される暗黒の芸術でさえあります。魔術師なら誰でも知っているように、暗黒の芸術は独自のスケジュールで進行します。そしてそのスケジュールは、RFチップ設計だけでなく、それに依存する他のすべての技術の進歩を妨げています。
約7年前、AlphaGoが世界囲碁チャンピオンの李世ドルに勝利した後、プリンストン大学の学生たちと私は考え始めました。AIもこの芸術を学ぶことができるだろうか?最近の成功は、かなりの程度までそれが可能であることを示唆しています。過去数年間、私たちのグループとこの分野の他のリーダーたちは、RFICを設計するための機械学習駆動のアルゴリズム的手法の開発を始めました。結果として得られたチップの中には、回路レイアウトというよりも現代美術のように見えるものもあります。しかし、多くの場合、物理的なプロトタイプは性能の面で最先端の回路を上回りました。しかし、本当の成果は、AIが機能する設計を考案するのに、人間のデザイナーが要するよりも数桁少ない時間しかかからなかったことです。
これは1つや2つのRFチップの話ではありません。AIを活用した設計は、すべてのRF設計、そしておそらくそれ以上のものの未来となる可能性があります。
RFIC設計の暗黒の芸術
では、なぜこれらのチップはすべて手作業で作成されなければならないのでしょうか?なぜRFICは、CPUやGPUのようにアルゴリズム的な合成プロセスで設計されないのでしょうか?
RFICの設計は、複数の物理領域にわたるエンジニアリングの実践です。マクスウェル方程式は、異なる空間的および時間的スケールで動作し、チップが機能するためには注意深く共設計されなければならない能動および受動デバイスと電磁界がどのように相互作用するかを支配します。これらと並行して、動作中に熱がどのように生成され除去されるかを決定する熱力学の法則や、チップとそのパッケージが温度変化にどの程度確実に耐えるかを決定する熱膨張および収縮のメカニズムがあります。
AIはRFIC設計をショートカットできる
無線周波数集積回路の設計には、人間の直感と複数回繰り返される最適化ステップが必要です。マクスウェル方程式を理解することで、AIはこのプロセスをショートカットし、迅速に設計を生み出すことができるという期待があります。
これらが課すすべての物理的制約を同時に考慮すると、設計空間はほとんど不可能なくらい大きくなります。すべての決定には複雑な優先順位が伴い、それらはしばしば互いに競合し、どれか1つを最適化することを妨げます。
この問題をよりよく理解するために、関係する手順を順に見ていきましょう。そうすれば、新しいチップ設計1つに数年と数千万ドルから数億ドルかかる理由がよりよく理解できるでしょう。無線周波数集積回路の領域のほとんどは、複雑な電磁構造によって占められています。このブロードバンド電力増幅器[1]のような人間が設計したRFICは、テンプレートから始まり、対称的で理解しやすいパターンに従います。しかし、人間が設計したテンプレートの制約や、人間が電磁構造の根拠を理解する必要性から解放されると、電力増幅器IC[2-5]や低ノイズ増幅器[6]は、本当にワイルドに見えるが効率的な設計を取ることができます。SENGUPTA LAB
5Gミリ波ハンドセット用の新しい28ギガヘルツ電力増幅器を設計するエンジニアだとしましょう。(これは、電話の5G信号を増幅し、遠くの基地局で受信できるアンテナに送信するRFICの種類です)。どこから始めますか?
RFIC設計には、家を建てるのと共通する特徴がいくつかあります。家の設計図が寝室と浴室の数、それらを繋ぐ廊下を決定するように、RFICの設計図—アーキテクチャと呼ばれるもの—は、RFICが意図された機能を果たすために必要な要素の種類を確立します。部屋の代わりに、アーキテクチャには、例えば、電力増幅器に必要な増幅段の数が含まれます。廊下の代わりに、信号がこれらの段を通過するために通るべき経路が示されます。
RFICの設計図は実際にはほとんどが廊下です。インダクタや伝送線路のような受動素子は、トランジスタのような能動素子よりもはるかに多くのスペースを占めます。
その理由は次のとおりです。おそらくあなた自身も経験したことがあるように、一般的なCPUのトランジスタは、わずか数ギガヘルツの動作周波数に直面すると過熱します。RFICが動作できる周波数は、それよりも桁違いに高くなります。5G信号では28および39GHz、衛星通信では26.5〜40GHz以上、自動車レーダーでは77GHzです。この猛攻撃にさらされると、CPUのトランジスタは故障するでしょう。
RFICのトランジスタは、これらのチップが巧妙な電磁設計で信号のエネルギーを管理するため、この運命を回避します。これは、チップの領域を支配する複雑な金属要素のネットワークの形をとります。これらの構造は幾何学的に規則的で、しばしば対称的で、非常に複雑に構築されており、時にはレースのようなフィリグリーに似ています。しかし、装飾的に見えるかもしれませんが、チップの機能には不可欠です。
電気的に言えば、これらの「廊下」はチップの配管のように機能します。配管と同様に、この広範な受動素子の迷路は、電磁エネルギーがチップ内を移動すべき場所にのみ閉じ込めます。
RFIC設計における主要な課題は、これらすべての要素を組み立てて、それらが機能することを確実にすることです。家を設計図から構築することが、耐荷重梁、パイプ、外壁の正確な仕様を要求するのと同様です。RFICでは、アーキテクチャは、信号がチップ内を移動して処理されることを可能にするために、物理的に製造可能なトランジスタと受動部品を適切に接続して実現する必要があります。これらのデバイスが局所的に接続される方法を、私たちは回路のトポロジーと呼びます。
RFIC設計プロセス
その電力増幅器を作成するには、最初のステップとして候補となる回路テンプレートを特定します。これは、特定の回路トポロジーを持つ特定のアーキテクチャの目標を達成する構造の組み合わせです。長年にわたり、研究者たちは