IA diseña chip “alienígena” que funciona, pero los expertos no pueden explicar por qué

Comparta este Artículo en:

Desde teléfonos inteligentes hasta módems y radares de tráfico aéreo, será difícil encontrar infraestructura de comunicaciones que no utilice chips inalámbricos.

Hasta ahora, estos chips han sido diseñados por humanos, pero eso podría cambiar: un equipo internacional de investigadores de ingeniería ha demostrado un enfoque innovador para el diseño de microchips inalámbricos impulsado por IA.

El trabajo describe cómo se utilizó el aprendizaje profundo para idear nuevos diseños de chips, y aunque los chips parecen funcionar, los investigadores afirman no estar completamente seguros de cómo.

Los diseños “parecen tener formas aleatorias“, declaró el investigador principal, Kaushik Sengupta, ingeniero eléctrico de Princeton.

“Los humanos no pueden comprenderlos realmente”.

De hecho, las fotos de los chips tienen un diseño un tanto alienígena.

Esto no es del todo sorprendente; Investigadores como Avi Loeb, de Harvard, han sugerido que la IA podría entenderse mejor como una inteligencia extraterrestre que como una imitación de nuestra propia cognición. (Después de todo, argumentan los expertos, ni siquiera quienes desarrollan la IA actual comprenden del todo su funcionamiento).

En las pruebas, el modelo de aprendizaje profundo generó estructuras electromagnéticas altamente optimizadas que, al ser probadas, superaron a sus contrapartes diseñadas por humanos.

Los investigadores descubrieron que su modelo se adaptaba bien a un enfoque de diseño de síntesis inversa, que básicamente parte del resultado deseado y permite que el modelo trabaje a la inversa para completar los espacios en blanco.

Y en la práctica, es un posible referente para el futuro de los chips inalámbricos de ondas milimétricas, una industria de 4.500 millones de dólares que se espera que triplique su tamaño en los próximos seis años.

El enfoque actual para diseñar estos chips es tedioso y se basa en una combinación de conocimiento experto, plantillas probadas en campo y el clásico método de ensayo y error.

Ese proceso suele llevar de días a semanas de síntesis, emulación y pruebas reales, e incluso así, a los humanos les cuesta comprender la geometría astronómicamente compleja de los chips que producen.

Sengupta insiste en que se trata de una herramienta, no de la solución definitiva para la ingeniería de hardware, especialmente porque el algoritmo de aprendizaje profundo detectó diseños defectuosos con la misma eficacia que produjo diseños efectivos.

“Existen dificultades que aún requieren que los diseñadores humanos corrijan“, declaró Segupta en un artículo sobre la investigación.

“El objetivo no es reemplazar a los diseñadores humanos con herramientas. El objetivo es mejorar la productividad con nuevas herramientas.

La mente humana se utiliza mejor para crear o inventar cosas nuevas, y el trabajo más mundano y utilitario se puede delegar en estas herramientas“.

El resultado actual del modelo de IA son pequeñas estructuras electromagnéticas, pero de cara al futuro, es probable que los investigadores utilicen estos y otros hallazgos similares para desarrollar circuitos cada vez más complejos encadenando estas estructuras más pequeñas.

Es un hallazgo emocionante para los investigadores, pero plantea una posibilidad alarmante: que muy pronto podríamos estar usando tecnología diseñada con IA sin entender muy bien cómo funciona.

Fuente: Nature communications