普林斯頓大學用 AI 加速射頻晶片設計

射頻積體電路（RFIC）是無線通訊、雷達與衛星系統的核心元件，但其電磁模擬與布局設計高度複雜，傳統流程往往耗時數月。普林斯頓大學團隊導入機器學習，盼縮短反覆試算週期，提升晶片研發效率。

普林斯頓大學最新研究結合強化學習與擴散模型，可預測電磁行為並自動生成電路布局，將原需數月的設計與模擬流程壓縮至約6分鐘。報導未揭露發表日期與投入金額；團隊也強調，最終驗證及除錯仍須由人類工程師完成。