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1月23日，在論文預(yù)發(fā)表平臺arXiv網(wǎng)站上發(fā)布的一篇文章稱，由創(chuàng)天科技、清華大學(xué)、西安電子科技大學(xué)和杭州電子科技大學(xué)聯(lián)合提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以讓人工智能（AI）在不聲不響間設(shè)計(jì)微波集成電路。

論文介紹稱，這個(gè)全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)名叫“關(guān)系歸納神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，它能夠總結(jié)和歸納微波集成電路內(nèi)在的電磁規(guī)律，并自己學(xué)會設(shè)計(jì)和調(diào)試。文章給出的結(jié)果顯示，AI設(shè)計(jì)的集成電路性能可以媲美人類設(shè)計(jì)師。

AI能學(xué)會設(shè)計(jì)集成電路，靠的是一個(gè)“基于聚類和異步的優(yōu)勢行動(dòng)者評論家算法模型”。文章介紹道，該模型包含兩部分——聚類算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，聚類算法用來對網(wǎng)格化的集成電路的設(shè)計(jì)動(dòng)作進(jìn)行劃分，即將集成電路的多個(gè)設(shè)計(jì)動(dòng)作聚成幾個(gè)典型的動(dòng)作類，類似于經(jīng)驗(yàn)豐富的集成電路模型設(shè)計(jì)師對模型的參數(shù)化設(shè)置；強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型則基于聚類算法劃分的典型動(dòng)作簇作為策略網(wǎng)絡(luò)輸出的動(dòng)作類別，預(yù)測當(dāng)前集成電路模型的設(shè)計(jì)動(dòng)作，然后再由價(jià)值網(wǎng)絡(luò)評估該設(shè)計(jì)動(dòng)作的好壞，以找出最優(yōu)策略，從而達(dá)到自動(dòng)設(shè)計(jì)微波集成電路的技術(shù)功效。

“我們設(shè)計(jì)了一個(gè)稱為關(guān)系歸納神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，它可以快速有效地學(xué)習(xí)集成電路內(nèi)部數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，從而達(dá)到設(shè)計(jì)任意復(fù)雜集成電路的目的?！毖芯咳藛T表示，在其方案中，集成電路形狀被定義為一組參數(shù)化網(wǎng)格，當(dāng)每個(gè)網(wǎng)格發(fā)生變化時(shí)，由標(biāo)準(zhǔn)的CAE軟件包計(jì)算出結(jié)果，然后使用聚類算法對這些結(jié)果的變化進(jìn)行分類，最后交由強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行決策。

微波集成電路是人類工程師的智力勞動(dòng)，對于工程師來說，設(shè)計(jì)過程需要利用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)工具發(fā)現(xiàn)問題、解決問題進(jìn)而尋找最優(yōu)解決方案，這個(gè)過程繁瑣而枯燥，需要通過綜合各種方案分析、設(shè)計(jì)、優(yōu)化去逼近最優(yōu)解決方案。因此，如何使人類工程師徹底擺脫這項(xiàng)繁瑣的優(yōu)化設(shè)計(jì)工作，是一項(xiàng)非常有意義的挑戰(zhàn)。

文章的第一作者Liu Jie是創(chuàng)天科技AI實(shí)驗(yàn)室的研究員，他同時(shí)還是該項(xiàng)目人工智能算法設(shè)計(jì)與開發(fā)技術(shù)負(fù)責(zé)人。