Durante décadas, projetar circuitos integrados de radiofrequência foi descrito como uma “arte obscura” – uma habilidade dominada apenas através de anos de experiência meticulosa. Agora, pesquisadores da Universidade de Princeton dizem que a inteligência artificial está aprendendo essa arte e, em alguns casos, superando os humanos que antes detinham o monopólio dela.
Num artigo publicado pelo IEEE Spectrum em 24 de junho de 2026, a equipe detalhou como os métodos de aprendizado de máquina estão sendo usados para gerar circuitos integrados de radiofrequência (RFICs) – os minúsculos chips que permitem que telefones, carros e satélites enviem e recebam sinais sem fio – do zero. Alguns dos layouts resultantes, observam os pesquisadores, “parecem mais arte moderna do que layouts de circuitos”, mas seus protótipos físicos superaram em desempenho os circuitos de última geração projetados por humanos. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa atualizações de inteligência artificial.
A conquista, porém, não é puramente estética. A IA concebeu projetos funcionais em ordens de magnitude menos tempo do que um engenheiro humano exigiria.
Por que o design de chips RF é tão difícil
Ao contrário das unidades centrais de processamento (CPUs) e dos chips gráficos (GPUs) encontrados nos computadores, os chips RF não podem ser projetados por meio de um processo algorítmico padronizado. O projeto RFIC é um exercício de engenharia em vários domínios físicos ao mesmo tempo.
As equações de Maxwell governam como os campos eletromagnéticos interagem com os dispositivos ativos e passivos de um chip. Ao mesmo tempo, as leis da termodinâmica determinam como o calor é gerado e removido durante a operação, enquanto a mecânica da expansão térmica determina a confiabilidade com que um chip e sua embalagem sobrevivem às oscilações de temperatura. Levar em conta todas essas restrições simultaneamente torna o espaço de design quase impossivelmente grande, com cada decisão envolvendo prioridades concorrentes.
O resultado é que um único novo design de chip de RF pode levar anos e dezenas a centenas de milhões de dólares para ser concluído.
As frequências em jogo
Os riscos são altos porque os chips RF sustentam quase todas as tecnologias sem fio. Os transistores de uma CPU típica superaquecem em frequências operacionais de apenas alguns gigahertz. Os chips RF, por outro lado, operam em frequências muito mais altas: 28 e 39 gigahertz para sinais 5G, 26,5 a 40 gigahertz e mais para comunicações por satélite e 77 gigahertz para radar automotivo.
Para sobreviver a essas frequências, os chips RF gerenciam de forma inteligente a energia de um sinal por meio de um design eletromagnético cuidadoso. Isso assume a forma de intrincadas redes de elementos metálicos – geometricamente regulares, muitas vezes simétricos e tão elaborados que podem assemelhar-se a uma filigrana semelhante a rendas. Estas estruturas passivas, como indutores e linhas de transmissão, dominam o espaço do chip, ocupando muito mais espaço do que os próprios transistores.
Como a IA aborda o problema
De acordo com o relatório IEEE Spectrum, o grupo de Princeton começou a explorar o design de RF baseado em IA há cerca de sete anos, após a vitória do AlphaGo da DeepMind sobre o campeão mundial de Go, Lee Sedol, em 2016. Essa descoberta levou a equipe a perguntar se a IA também poderia aprender a "arte negra" do design de RF.
A resposta, cada vez mais, é sim. Os pesquisadores usam aprendizado por reforço combinado com design inverso para criar RFICs rapidamente do zero. Em vez de partir de um modelo humano, o sistema aprende quais estruturas produzem o comportamento eletromagnético desejado.
Mais recentemente, modelos de difusão — a mesma família de IA generativa por trás da síntese moderna de imagens — foram usados para gerar rapidamente novos layouts de RF. Esses modelos podem produzir projetos que são deliberadamente selvagens ou mais interpretáveis por humanos, e alcançaram desempenho recorde ao mesmo tempo em que reduziram drasticamente o tempo de projeto.
Um exemplo concreto ilustra a mudança. Um engenheiro que projetasse um amplificador de potência de 28 gigahertz para um aparelho 5G de ondas milimétricas começaria tradicionalmente a partir de modelos estabelecidos e seguiria padrões simétricos e compreensíveis. Livre dessas restrições, a IA pode explorar designs que um ser humano nunca desenharia – e que não precisam ser compreensíveis para funcionar.
O que vem a seguir
Os pesquisadores alertam que o campo ainda não está no ponto de um projeto de RF totalmente automatizado e com botão de pressão. O progresso futuro, argumentam eles, dependerá de grandes conjuntos de dados compartilhados de design de chips e de ecossistemas mais abertos, para que os sistemas de IA possam aprender comportamentos eletromagnéticos e de circuitos universais, em vez de padrões estreitos e específicos de laboratório.
Se esses blocos de construção se encaixarem, as implicações vão muito além dos chips de rádio. A equipe de Princeton sugere que o design habilitado para IA pode se tornar o futuro de todo o design de RF – e possivelmente muito mais, apontando para tecnologias sem fio de próxima geração, incluindo veículos autônomos generalizados, comunicações quânticas, serviço móvel 6G e redes avançadas de satélite.
Para uma indústria onde um único ciclo de design pode consumir anos e orçamentos de nove dígitos, até mesmo reduzir uma fração desse tempo pode ser transformador. E à medida que os circuitos concebidos por IA superam cada vez mais os seus homólogos feitos pelo homem, a antiga “arte obscura” da engenharia de RF pode finalmente estar a transformar-se numa ciência.
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