کئی دہائیوں سے، ریڈیو فریکوئنسی انٹیگریٹڈ سرکٹس کو ڈیزائن کرنے کو "ڈارک آرٹ" کے طور پر بیان کیا جاتا رہا ہے - ایک ایسا ہنر جو صرف سالوں کے محنتی تجربے کے ذریعے حاصل کیا گیا ہے۔ اب، پرنسٹن یونیورسٹی کے محققین کا کہنا ہے کہ مصنوعی ذہانت اس فن کو سیکھ رہی ہے، اور کچھ معاملات میں ان انسانوں کو پیچھے چھوڑ رہی ہے جو کبھی اس پر اجارہ داری رکھتے تھے۔
24 جون 2026 کو IEEE سپیکٹرم کے ذریعہ شائع کردہ ایک خصوصیت میں، ٹیم نے تفصیل سے بتایا کہ کس طرح مشین لرننگ کے طریقے ریڈیو فریکوئنسی انٹیگریٹڈ سرکٹس (RFICs) پیدا کرنے کے لیے استعمال کیے جا رہے ہیں - وہ چھوٹی چپس جو فون، کاروں اور سیٹلائٹ کو وائرلیس سگنل بھیجنے اور وصول کرنے دیتی ہیں۔ کچھ نتیجہ خیز ترتیب، محققین نوٹ کرتے ہیں، "سرکٹ لے آؤٹ سے زیادہ جدید آرٹ کی طرح نظر آتے ہیں،" پھر بھی ان کے جسمانی نمونوں نے کارکردگی پر جدید ترین انسانی ڈیزائن کردہ سرکٹس کو بہترین بنایا ہے۔ For more context on this story, see our ongoing AI trends.
تاہم، کامیابی خالصتاً جمالیاتی نہیں ہے۔ اے آئی نے کام کرنے والے ڈیزائن کو انسانی انجینئر کی ضرورت کے مقابلے میں کم وقت کے حکم سے تیار کیا۔
کیوں آر ایف چپ ڈیزائن اتنا مشکل ہے۔
کمپیوٹرز میں پائے جانے والے سینٹرل پروسیسنگ یونٹس (CPUs) اور گرافکس چپس (GPUs) کے برعکس، RF چپس کو معیاری، الگورتھمک عمل کے ذریعے ڈیزائن نہیں کیا جا سکتا۔ RFIC ڈیزائن ایک ہی وقت میں متعدد جسمانی ڈومینز میں انجینئرنگ کی ایک مشق ہے۔
میکسویل کی مساوات اس بات پر حکومت کرتی ہیں کہ کس طرح برقی مقناطیسی فیلڈز ایک چپ پر موجود فعال اور غیر فعال آلات کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔ ایک ہی وقت میں، تھرموڈینامکس کے قوانین اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ آپریشن کے دوران حرارت کس طرح پیدا اور ہٹائی جاتی ہے، جب کہ تھرمل ایکسپینشن کے میکانکس یہ بتاتے ہیں کہ ایک چپ اور اس کی پیکیجنگ درجہ حرارت کے جھولوں کو کس حد تک قابل اعتماد طریقے سے زندہ رکھتی ہے۔ ان تمام رکاوٹوں کا بیک وقت حساب لگانا ڈیزائن کی جگہ کو تقریباً ناممکن حد تک بڑا بنا دیتا ہے، ہر فیصلے میں مسابقتی ترجیحات شامل ہوتی ہیں۔
نتیجہ یہ ہے کہ ایک نیا RF چپ ڈیزائن کو مکمل ہونے میں کئی سال اور دسیوں سے لاکھوں ڈالر لگ سکتے ہیں۔
داؤ پر لگی تعدد
داؤ پر لگا ہوا ہے کیونکہ RF چپس تقریباً ہر وائرلیس ٹکنالوجی کو زیر کرتا ہے۔ ایک عام سی پی یو کے ٹرانجسٹر صرف چند گیگا ہرٹز کی آپریٹنگ فریکوئنسیوں پر زیادہ گرم ہوتے ہیں۔ RF چپس، اس کے برعکس، بہت زیادہ فریکوئنسیوں پر کام کرتی ہیں: 5G سگنلز کے لیے 28 اور 39 گیگاہرٹز، سیٹلائٹ کمیونیکیشن کے لیے 26.5 سے 40 گیگاہرٹز اور اس سے آگے، اور آٹوموٹو ریڈار کے لیے 77 گیگاہرٹز۔
ان فریکوئنسیوں کو زندہ رکھنے کے لیے، RF چپس ہوشیاری سے ہوشیار برقی مقناطیسی ڈیزائن کے ذریعے سگنل کی توانائی کا انتظام کرتے ہیں۔ یہ دھاتی عناصر کے پیچیدہ نیٹ ورکس کی شکل اختیار کرتا ہے - ہندسی طور پر باقاعدہ، اکثر سڈول، اور اس قدر وسیع وہ لیس نما فلیگری سے مشابہت رکھتے ہیں۔ یہ غیر فعال ڈھانچے، جیسے انڈکٹرز اور ٹرانسمیشن لائنیں، چپ کی رئیل اسٹیٹ پر حاوی ہیں، جو خود ٹرانجسٹروں سے کہیں زیادہ جگہ لے لیتی ہیں۔
AI کس طرح مسئلے تک پہنچتا ہے۔
IEEE سپیکٹرم کی رپورٹ کے مطابق، پرنسٹن گروپ نے تقریباً سات سال قبل AI سے چلنے والے RF ڈیزائن کی کھوج شروع کی تھی، 2016 میں ڈیپ مائنڈ کی AlphaGo کی ورلڈ Go چیمپئن Lee Sedol پر فتح کے بعد۔ اس پیش رفت نے ٹیم کو یہ پوچھنے پر اکسایا کہ آیا AI کو RF ڈیزائن کا "ڈارک آرٹ" بھی سکھایا جا سکتا ہے۔
جواب، تیزی سے، ہاں میں ہے۔ محققین شروع سے تیزی سے RFICs بنانے کے لیے الٹا ڈیزائن کے ساتھ مل کر کمک سیکھنے کا استعمال کرتے ہیں۔ انسانی ٹیمپلیٹ سے شروع ہونے کے بجائے، نظام یہ سیکھتا ہے کہ کون سے ڈھانچے مطلوبہ برقی رویہ پیدا کرتے ہیں۔
ابھی حال ہی میں، ڈفیوژن ماڈل — جدید تصویری ترکیب کے پیچھے تخلیقی AI کا وہی خاندان — تیزی سے ناول RF لے آؤٹ تیار کرنے کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ یہ ماڈل ایسے ڈیزائن تیار کر سکتے ہیں جو یا تو جان بوجھ کر جنگلی ہوں یا زیادہ انسانی تشریح کے قابل ہوں، اور انہوں نے ڈیزائن کے وقت میں زبردست کمی کرتے ہوئے ریکارڈ کارکردگی حاصل کی ہے۔
ایک ٹھوس مثال تبدیلی کی وضاحت کرتی ہے۔ 5G ملی میٹر ویو ہینڈ سیٹ کے لیے 28 گیگا ہرٹز پاور ایمپلیفائر ڈیزائن کرنے والا انجینئر روایتی طور پر قائم ٹیمپلیٹس سے شروع ہوگا اور ہم آہنگ، قابل فہم نمونوں کی پیروی کرے گا۔ ان رکاوٹوں سے آزاد ہو کر، AI ایسے ڈیزائنوں کو تلاش کر سکتا ہے جو انسان کبھی نہیں کھینچے گا — اور یہ کام کرنے کے لیے انسانی سمجھ میں آنے کی ضرورت نہیں ہے۔
آگے کیا آتا ہے۔
محققین خبردار کرتے ہیں کہ فیلڈ ابھی مکمل طور پر خودکار، پش بٹن RF ڈیزائن کے مقام پر نہیں ہے۔ ان کا کہنا ہے کہ مستقبل کی پیشرفت بڑے، مشترکہ چپ ڈیزائن ڈیٹاسیٹس اور زیادہ کھلے ایکو سسٹمز پر منحصر ہوگی، تاکہ AI سسٹم تنگ، لیب کے مخصوص پیٹرن کی بجائے عالمگیر برقی مقناطیسی اور سرکٹ رویے سیکھ سکیں۔
اگر وہ بلڈنگ بلاکس اپنی جگہ پر گر جاتے ہیں، تو مضمرات ریڈیو چپس سے بھی آگے بڑھ جاتے ہیں۔ پرنسٹن ٹیم تجویز کرتی ہے کہ AI سے چلنے والا ڈیزائن تمام RF ڈیزائن کا مستقبل بن سکتا ہے - اور ممکنہ طور پر بہت کچھ، اگلی نسل کی وائرلیس ٹیکنالوجیز بشمول وسیع خود مختار گاڑیاں، کوانٹم کمیونیکیشنز، 6G موبائل سروس، اور جدید سیٹلائٹ نیٹ ورکس کی طرف اشارہ کرتا ہے۔
ایک ایسی صنعت کے لیے جہاں ایک ہی ڈیزائن سائیکل سالوں اور نو اعداد و شمار کا بجٹ استعمال کر سکتا ہے، یہاں تک کہ اس وقت کا ایک حصہ مونڈنا بھی تبدیلی کا باعث ہو سکتا ہے۔ اور جیسا کہ AI کے ڈیزائن کردہ سرکٹس تیزی سے اپنے انسانی ساختہ ہم منصبوں کو پیچھے چھوڑ رہے ہیں، RF انجینئرنگ کا دیرینہ "ڈارک آرٹ" آخرکار سائنس میں تبدیل ہو رہا ہے۔
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
