弥合半导体创新领域中学术界与产业界的鸿沟

每一项技术突破的背后，都离不开大学和研究机构内开展的前沿研发工作。半导体领域也不例外，因为人们对优化性能、提高power 和降低成本的持续追求，要求我们在科学与工程的交叉领域不断进行创新。

事实上，这些学术界与工业界的合作有着深厚的渊源，可以追溯到 20 世纪 40 年代。在普渡大学，物理学家卡尔-拉克-霍罗维茨（Karl Lark-Horovitz）领导了锗晶体的开创性工作，推动了雷达技术整流器技术的发展，并为晶体管的发明奠定了重要基础。

通过其“大学合作计划”，格罗方德正致力于弥合学术界与创新之间的鸿沟，以power 芯片创新浪潮。格罗方德的大学合作网络涵盖了与全球80多所顶尖高校的合作，涉及110多位教授和600多名学生，通过推动创新，不断拓展半导体研发的边界。

普林斯顿实验室孕育的前瞻性研究

普林斯顿大学电气与计算机工程系教授考希克·森古普塔（Kaushik Sengupta）便是这一领域的典范。在实验室的四壁之内，森古普塔教授及其由博士生和博士后组成的、思想多元化的团队，正全力投入下一代尖端无线传感通信技术的研发。 他们开创性地研发出首款支持人工智能的射频和毫米波芯片，因此于2022年荣获了备受瞩目的IEEE IMS先进实践论文奖[1]，并于2023年在 《IEEE固态电路杂志》上摘得最佳论文奖[2]。

这项技术是汽车雷达、自主系统和机器人等关键应用的核心，森古普塔和他的团队致力于研究智能环境的未来，以及促成这些进步的幕后无线接口。在像 ChatGPT 这样的人工智能工具成为主流之前，这个团队正在研究人工智能射频集成电路 (RFIC)，准备彻底改变这个行业。

人工智能在重新定义射频电路设计方面的飞跃

传统上，设计这些电路是一门艺术，需要丰富的经验和反复的设计过程，可能需要几个月的时间。"射频集成电路设计是电路和电磁学的交叉点。Sengupta 解释说："由于必须在这多个维度之间跳跃，设计过程变得非常复杂。此外，这些电路的工作频率非常高，即使是最小的寄生元件也非常重要。

受到蛋白质折叠等其他科学领域人工智能进步的启发，Sengupta 教授和他的团队开始研究如何利用人工智能对设计过程进行算法化，从而改变这种模式。他们希望通过在经过整理的数据集上训练定制的人工智能算法，识别出新的、未被发现的射频电路和电磁无源器件，实现射频集成电路的快速端到端设计，将设计时间从数月缩短到数天。

GF芯片：将研究转化为现实

就在这时，Sengupta 教授的研究团队向 GF 提出了他们富有远见的想法。GF 认识到这一方法的新颖性，并通过提供其性能最佳的硅锗技术来支持这项研究，特别是 Sengupta 教授的人工智能驱动射频集成电路设计方法与 GF 的参考设计团队的努力相辅相成，后者专注于应用人工智能和 ML 来加快设计生产力并提高下一代射频解决方案的质量。

通过“GlobalShuttle 多项目晶圆计划”，GF正助力全球初创企业、研究人员和系统创新者，以更高效、更经济的方式将差异化的芯片设计变为现实。 通过将多个项目整合到单个晶圆上，GlobalShuttle 凭借其可扩展性和灵活性降低了定制芯片的门槛，使合作伙伴能够将设计构想变为现实，同时避免了测试芯片带来的成本限制。该计划使普林斯顿大学的研究人员得以验证其设计概念的可行性，并获得了继续开展研究的资助。

由人工智能生成的电路设计开辟了新天地

这一成果堪称革命性，因为该团队成功利用GF的硅锗9HP平台，制造出了首个基于深度学习的高频发射系统。这些由人工智能设计的电路具有极其复杂的结构，超出了该领域传统的认知范畴。 “这些AI算法生成的电磁结构看起来就像非常复杂的二维码，”森古普塔教授说道。仅凭肉眼观察，无人能知其功能。然而，一旦将这些电路元件组装起来，整个电路便能表现得极其出色。 “这实现了射频电路和射频无源元件的通用化。我们现在只需弄清楚这些有源器件如何与无源元件连接。”此后，该团队展示了多项进展，包括基于人工智能的多端口结构、无源元件、天线[3]的合成，甚至实现了电路与无源元件协同设计的端power [4]。

通过这些努力，这些人工智能设计电路的可行性引起了学术界、工业界和政府同行的极大关注。该项目发表了大量论文，更值得一提的是，它被选为三个 "AIDRIFC "获奖者之一，获得了国家半导体技术中心（NSTC）3000 万美元的资助。从最初的求知欲到现在的研究领域，几个领先的研究小组展示了最先进的人工智能射频集成电路。

致敬那些推动行业未来发展的人们

森古普塔教授及其团队的成功只是学术界与产业界之间有意义的合作如何加速半导体创新的一个例子。这不仅仅是一个关于为研究人员提供创新所需的工具和支持的故事。这是一个聚焦于人们共同创新，突破可能极限的故事。

如今，电路设计已不再是一门孤立的学科。它与封装、机械工程、化学工程、算法信号处理等学科相互交叉。与半导体行业的许多其他领域一样，电路设计已发展成为一个多元化、多学科的领域。要想不断进步，就必须培养一批能够推动行业发展的优秀人才。

随着 GF 大学合作计划的不断发展，它不仅为突破性创新提供了动力，还培养了下一代工程师，以应对未来的挑战。

参考文献：

[1] Z. Liu、E. A. Karahan 和 K. Sengupta， “基于深度学习的 30–94 GHz Psat、3dBSiGe 反向设计，支持多 Gb/s 速率下的多频段并行工作”，载于《IEEE 微波与无线器件快报》，第 32 卷，第 6 期， 第724–727页，2022年6月，doi: 10.1109/LMWC.2022.3161979

[2] E. A. Karahan、Z. Liu 和 K. Sengupta， “基于深度学习的逆向设计毫米波无源器件与Power ”，载于《IEEE 固态电路杂志》，第 58 卷，第 11 期， 第3074–3088页，2023年11月，doi: 10.1109/JSSC.2023.3276315。

[3] Karahan, E.A., Liu, Z., Gupta, A.等.基于深度学习的多端口射频和亚太赫兹无源器件及集成电路的通用逆向设计。《自然-通讯》 15, 10734 (2024)。https://doi.org/10.1038/s41467-024-54178-1.

[4] J. Zhou, E. A. Karahan, S. Ghozzy, Z. Liu, H. Jalili 和 K. Sengupta, “25.3 基于人工智能的射频集成电路设计空间探索与端到端综合：利用强化学习和逆向方法实现 30 至 120 GHz 毫米波/亚太赫兹功率放大器”，2025年IEEE国际固态电路会议（ISSCC），美国加利福尼亚州旧金山，2025年，第1-3页，doi: 10.1109/ISSCC49661.2025.10904600。