Per decenni, la progettazione di circuiti integrati a radiofrequenza è stata descritta come un'"arte oscura", un'abilità acquisita solo attraverso anni di scrupolosa esperienza. Ora, i ricercatori dell’Università di Princeton affermano che l’intelligenza artificiale sta imparando quest’arte, e in alcuni casi superando gli umani che una volta ne detenevano il monopolio.
In un articolo pubblicato da IEEE Spectrum il 24 giugno 2026, il team ha spiegato in dettaglio come i metodi di apprendimento automatico vengono utilizzati per generare circuiti integrati a radiofrequenza (RFIC) – i minuscoli chip che consentono a telefoni, automobili e satelliti di inviare e ricevere segnali wireless – da zero. Alcuni dei layout risultanti, notano i ricercatori, "assomigliano più all'arte moderna che ai layout dei circuiti", tuttavia i loro prototipi fisici hanno superato i circuiti all'avanguardia progettati dall'uomo in termini di prestazioni. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra aggiornamenti sull'intelligenza artificiale.
Il risultato, però, non è puramente estetico. L’intelligenza artificiale ha concepito progetti funzionanti in tempi di ordine di grandezza inferiori a quelli necessari a un ingegnere umano.
Perché la progettazione dei chip RF è così difficile
A differenza delle unità di elaborazione centrale (CPU) e dei chip grafici (GPU) presenti nei computer, i chip RF non possono essere progettati attraverso un processo algoritmico standardizzato. La progettazione RFIC è un esercizio di ingegneria su più domini fisici contemporaneamente.
Le equazioni di Maxwell governano il modo in cui i campi elettromagnetici interagiscono con i dispositivi attivi e passivi su un chip. Allo stesso tempo, le leggi della termodinamica determinano il modo in cui il calore viene generato e rimosso durante il funzionamento, mentre i meccanismi dell’espansione termica determinano con quale affidabilità un chip e il suo involucro sopravvivono agli sbalzi di temperatura. Tenendo conto di tutti questi vincoli simultaneamente, lo spazio di progettazione diventa quasi impossibile e ogni decisione implica priorità concorrenti.
Il risultato è che il completamento di un singolo nuovo progetto di chip RF può richiedere anni e decine o centinaia di milioni di dollari.
Le frequenze in gioco
La posta in gioco è alta perché i chip RF sono alla base di quasi tutte le tecnologie wireless. I tipici transistor di una CPU si surriscaldano a frequenze operative di pochi gigahertz. I chip RF, al contrario, funzionano a frequenze molto più elevate: 28 e 39 gigahertz per i segnali 5G, da 26,5 a 40 gigahertz e oltre per le comunicazioni satellitari e 77 gigahertz per i radar automobilistici.
Per sopravvivere a quelle frequenze, i chip RF gestiscono abilmente l'energia del segnale attraverso un'attenta progettazione elettromagnetica. Ciò assume la forma di intricate reti di elementi metallici: geometricamente regolari, spesso simmetrici e così elaborati da poter assomigliare a una filigrana simile a un pizzo. Queste strutture passive, come induttori e linee di trasmissione, dominano lo spazio del chip, occupando molto più spazio dei transistor stessi.
Come l'intelligenza artificiale affronta il problema
Secondo il rapporto IEEE Spectrum, il gruppo di Princeton ha iniziato a esplorare la progettazione RF basata sull’intelligenza artificiale circa sette anni fa, sulla scia della vittoria di AlphaGo di DeepMind sul campione mondiale di Go Lee Sedol nel 2016. Questa svolta ha spinto il team a chiedersi se all’intelligenza artificiale potesse essere insegnata anche “l’arte oscura” della progettazione RF.
La risposta, sempre più spesso, è sì. I ricercatori utilizzano l'apprendimento per rinforzo combinato con la progettazione inversa per creare rapidamente RFIC da zero. Invece di partire da un modello umano, il sistema apprende quali strutture producono il comportamento elettromagnetico desiderato.
Più recentemente, i modelli di diffusione – la stessa famiglia di intelligenza artificiale generativa alla base della moderna sintesi di immagini – sono stati utilizzati per generare rapidamente nuovi layout RF. Questi modelli possono produrre progetti deliberatamente insoliti o più interpretabili dall’uomo e hanno raggiunto prestazioni record riducendo drasticamente i tempi di progettazione.
Un esempio concreto illustra il cambiamento. Un ingegnere che progetta un amplificatore di potenza da 28 gigahertz per un telefono a onde millimetriche 5G dovrebbe tradizionalmente iniziare da modelli stabiliti e seguire modelli simmetrici e comprensibili. Liberata da questi vincoli, l’intelligenza artificiale può esplorare progetti che un essere umano non disegnerebbe mai e che non devono essere comprensibili per l’uomo per funzionare.
Cosa verrà dopo
I ricercatori avvertono che il campo non è ancora al punto di una progettazione RF completamente automatizzata con pulsante. I progressi futuri, sostengono, dipenderanno da set di dati di progettazione di chip di grandi dimensioni e condivisi e da ecosistemi più aperti, in modo che i sistemi di intelligenza artificiale possano apprendere comportamenti elettromagnetici e circuitali universali piuttosto che modelli ristretti e specifici di laboratorio.
Se questi elementi costitutivi andassero a buon fine, le implicazioni si estenderebbero ben oltre i chip radio. Il team di Princeton suggerisce che la progettazione abilitata all’intelligenza artificiale potrebbe diventare il futuro di tutta la progettazione RF – e forse molto di più, puntando verso le tecnologie wireless di prossima generazione tra cui veicoli autonomi diffusi, comunicazioni quantistiche, servizi mobili 6G e reti satellitari avanzate.
Per un settore in cui un singolo ciclo di progettazione può consumare anni e budget a nove cifre, anche ridurre una frazione di quel tempo potrebbe essere trasformativo. E poiché i circuiti progettati dall’intelligenza artificiale superano sempre più le loro controparti create dall’uomo, l’antica “arte oscura” dell’ingegneria RF potrebbe finalmente trasformarsi in una scienza.
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