2025年7月22日
半導体イノベーションにおける産学連携のギャップを埋める
あらゆる技術革新の背後には、大学や研究機関における最先端の研究開発があります。半導体も例外ではなく、性能の最適化、電力効率の最大化、コスト削減といった絶え間ない要求に応えるためには、科学と工学の融合における絶え間ないイノベーションが不可欠です。
実際、こうした産学連携のルーツは深く、1940年代にまで遡ります。パデュー大学では、物理学者のカール・ラーク＝ホロヴィッツ氏がゲルマニウム結晶に関する先駆的な研究を主導し、レーダー技術用整流器技術を発展させ、トランジスタの発明に不可欠な基盤を築きました。
GlobalFoundriesは、大学パートナーシッププログラムを通じて、産学連携のギャップを埋め、次世代の半導体イノベーションを推進しています。 GFの大学ネットワークは、世界中の一流機関に所属する80以上の大学、110人以上の教授陣、600人以上の学生との連携で構成されており、半導体研究開発の可能性の限界を押し広げるイノベーションを推進しています。
プリンストン大学の研究所で生まれた先見性のある研究
その輝かしい例の一つが、プリンストン大学の電気・コンピュータ工学教授であるカウシク・セングプタ氏です。研究所という壁の中で、セングプタ教授と、知的に多様な博士課程およびポスドク課程の学生たちは、次世代の最先端の無線センシング通信に全力で取り組んでいます。AI対応の無線およびミリ波周波数チップを初めて実現した彼らの画期的な取り組みは、2022年に権威あるIEEE IMS Advanced Practice Paper Award [1]、2023年にはIEEE Journal of Solid-State Circuits [2]の最優秀論文賞を授与しました。
この技術は、自動車レーダー、自律システム、ロボット工学といった重要なアプリケーションの中核を成しており、セングプタ氏と彼のチームは、インテリジェント環境の未来と、これらの進歩を支える無線インターフェースの研究に専心しています。ChatGPTのような人工知能ツールが主流になる以前、このチームはAI対応の無線周波数集積回路（RFIC）の開発に取り組んでおり、業界に革命をもたらす可能性を秘めていました。
RF回路設計を再定義するAIの飛躍
従来、これらの回路の設計は一種の芸術であり、豊富な経験と、数ヶ月かかることもある反復的な設計プロセスを必要としていました。「RFIC設計は、回路と電磁気学の交差点に位置しています。これらの複数の次元を行き来する必要があるため、非常に複雑な設計プロセスになります」とセングプタ氏は説明します。さらに、これらの回路は非常に高い周波数で動作するため、ごく小さな寄生成分でさえも非常に大きな影響を与えます。
タンパク質フォールディングなどの他の科学分野におけるAIの進歩に着想を得たセングプタ教授とチームは、AIを活用して設計プロセスをアルゴリズム化することで、このパラダイムをどのように変革できるかを模索しました。厳選されたデータセットを用いてカスタムAIアルゴリズムを学習させることで、未発見のRF回路や電磁受動部品を特定し、RFICのエンドツーエンド設計を迅速に実現し、設計期間を数ヶ月から数日へと短縮することを目指しました。
研究を現実のものにするGFチップ
セングプタ教授の研究チームは、先見性のあるアイデアをGFに持ちかけました。GFはこのアプローチの斬新さを認識し、最高性能のシリコンゲルマニウム技術を提供することで研究を支援しました。特に、セングプタ教授のRFIC設計におけるAI主導の手法は、AIとMLの適用による設計生産性の向上と次世代RFソリューションの品質向上に注力するGFのリファレンスデザインチームの取り組みを補完するものでした。
GFは、GlobalShuttleマルチプロジェクト・ウェーハ・プログラムを通じて、世界中のスタートアップ企業、研究者、システムイノベーターが、差別化されたチップ設計をより効率的かつ低コストで実現できるよう支援しています。GlobalShuttleは、複数のプロジェクトを単一のウェーハに集約することで、拡張性と柔軟性を備えたカスタムシリコンへの障壁を下げ、パートナー企業がテストシリコンのコスト制限を回避しながら、設計ビジョンを実現できるようにします。このプログラムにより、プリンストン大学の研究者たちは、設計コンセプトの実現可能性を実証し、継続的な研究のための助成金を獲得することができました。
AIが作成した回路設計は新境地を切り開きます
その結果はまさに革命的でした。チームは、GFのシリコンゲルマニウム9HPプラットフォームを用いて、ディープラーニングを活用した初の高周波送信システムの開発に成功しました。AI設計の回路は、この分野の従来の理解を覆す極めて複雑な構造を特徴としています。「これらのAIアルゴリズムから生成された電磁気構造は、非常に複雑なQRコードのように見えました」とセングプタ教授は述べています。見ただけでは、それが何をするのか誰にも分からない
出典: 元記事を読む
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