تدعو مادة نشرها موقع Semiconductor Engineering في 27 أغسطس 2026 إلى التعامل مع إدخال الذكاء الاصطناعي في تصميم دوائر الترددات الراديوية RF باعتباره مساراً تدريجياً، لا مشروعاً يتطلب استبدال المنصة الحالية أو إعادة بناء سير العمل بالكامل. وتنطلق الفكرة من مشكلة عملية: جزء كبير من قدرة فرق RF والميكروويف يعتمد على معرفة مؤسسية متراكمة لدى مهندسين ذوي خبرة، تشمل منهجيات تصميم مضخمات القدرة، وتوصيف الأجهزة، والقرارات التي تُتخذ أثناء العمل ولم تُوثق في صورة قابلة لإعادة الاستخدام.
وبحسب المادة، فإن فقدان هذه الخبرة يطيل فترة تأهيل المهندسين الجدد، ويبطئ تقييم فضاء التصميم، وقد يؤدي إلى إعادة تصميم كان يمكن اكتشاف الحاجة إليها عبر اختبار عدد أكبر من المرشحين. لذلك لا ينبغي أن يكون السؤال الأول هو ما إذا كان الفريق سيتبنى الذكاء الاصطناعي، بل كيف يمكن بناء هذه القدرة من دون تعطيل الأدوات التي يعتمد عليها المهندسون في إنتاج تصميمات فعلية.
ثلاث مراحل يمكن تنفيذها بالتوازي
يقترح الكاتب Daren McClearnon، الذي يعرّفه المصدر بأنه مدير منتجات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في Keysight، إطاراً من ثلاث مراحل: التقاط المعرفة، وتنسيق الأدوات، وتسريع الاستكشاف. ولا يشترط هذا الإطار إكمال مرحلة قبل بدء الأخرى.
التقاط الخبرة وتحويلها إلى أصول قابلة لإعادة الاستخدام
يشير المصدر إلى أن خبرة RF لا توجد عادةً في الشيفرة وحدها، بل تتوزع بين الأدوات والمعادلات والخبرة العملية في ربط نتائج المحاكاة بما يظهر في العتاد المقاس. وفي مرحلة الالتقاط، ينبغي تحويل هذه المعرفة إلى صيغ يمكن للفريق تشغيلها ومشاركتها ثم تسليمها لاحقاً إلى وكلاء برمجيين.
- تصدير المخططات والتخطيطات إلى شيفرة Python ذات معاملات قابلة للضبط.
- تسجيل إجراءات الخبراء في صورة نصوص تنفيذية.
- تحويل مخطط تدفق المحاكاة إلى شيفرة موثقة يمكن للأنظمة القائمة على الوكلاء فهمها.
القيمة العملية لهذه الخطوة لا تكمن في استخدام نموذج لغوي بحد ذاته، بل في جعل المنهجية الداخلية مرئية وقابلة للتكرار بدلاً من بقائها في ذاكرة أفراد محددين.
من كتابة النصوص إلى تحديد الهدف
تأتي مرحلة التنسيق لتستفيد من المعرفة التي جرى التقاطها. فبدلاً من أن يكتب المهندس كل نص برمجي ويديره يدوياً، يمكنه تحديد النتيجة المطلوبة، مثل تصميم مضخم قدرة MMIC بكسب يتجاوز 20 dB وقدرة خرج تتجاوز 28 dBm، ثم يترك لنموذج لغوي متصل بالأدوات مهمة العثور على الأدوات المناسبة واستدعائها.
لا يساوي ذلك، وفق المادة، الانتقال مباشرة إلى الاستقلالية الكاملة. فالمؤسسات تقع حالياً غالباً بين البرمجة اليدوية واستخدام مساعدات تعاونية مبكرة تفهم نية المهندس مع بقاء الإشراف البشري قريباً. أما الخطوة التالية فهي وكلاء متخصصون يتولون مهام متعددة المراحل مع تفويض جزئي، اعتماداً على أساس التنسيق نفسه.
تسريع الاستكشاف مع إبقاء الفيزياء تحت المراقبة
تركز المرحلة الثالثة على زيادة عدد التصميمات التي يمكن استكشافها وتقليل زمن الانتظار. ويذكر المصدر أداتين رئيسيتين: النمذجة البديلة، التي تستبدل عمليات المحاكاة الكهرومغناطيسية الثقيلة بتقريبات سريعة قائمة على الشبكات العصبية، وقد تكون أسرع بمرتين أو ثلاث مراتب من حيث الحجم لبعض البنى؛ والتحسين المدعوم بالذكاء الاصطناعي، القادر على التعامل مع عدد أكبر من المعاملات في الوقت نفسه والعثور على حلول مناسبة باستخدام عدد أقل من المحاكاة.
لكن التسريع لا يكتسب قيمة عملية إذا كانت النتيجة غير موثوقة. وتبرز المخاطر خصوصاً في التغليف، والوصلات البينية، والاقتران، وسلامة القدرة والأرضي، والتيارات ثلاثية الأبعاد؛ وهي عوامل قد تجعل إجابة سريعة وواثقة بعيدة عن سلوك العتاد الحقيقي، ثم تصعّب تحليل السبب الجذري للأعطال. لذلك يجب مقارنة الفيزياء المستخدمة في النمذجة بالقياسات الفعلية قبل توسيع نطاق التفويض إلى النظام.
ما الذي يجب التحقق منه قبل التوسع؟
يشدد الإطار أيضاً على أهمية تتبع مصدر البيانات، لا على جودة النموذج فقط. ويحتاج الفريق إلى معرفة مصدر بيانات تدريب النموذج البديل، وكيف وُسمت ونُظفت، وما الافتراضات والقيود المعروفة فيها. هذه الشفافية هي ما يحدد حدود السرعة ويمنع تحولها إلى مخاطرة غير مرئية.
ويورد المصدر مثالاً على شركة Sphere Semi، وهي شركة تصميم RFIC واجهت مشكلة استكشاف تصميم واحد في كل مرة. واعتمدت الشركة تدفقاً معرفاً بالكامل بالشيفرة وقائماً على Python لتنفيذ مراحل التوليد والمحاكاة والترتيب والتحسين، مع تشغيل مئات إلى آلاف المرشحين عبر محاكاة مشتركة للدوائر والكهرومغناطيسية. ووفق الأرقام الواردة في المادة، حقق هذا النهج زيادة في الإنتاجية بمقدار 5 إلى 10 مرات، وتحسناً قدره 6 dB في العزل، وتقليصاً بنسبة 30% في مساحة المرشح مقارنة بعمليات التصميم اليدوية التقليدية.
قراءة certi.news: التغيير الفعلي الذي تقترحه المادة ليس استبدال المهندس بوكيل مستقل، بل نقل المعرفة المتفرقة إلى تدفقات قابلة للتنفيذ، ثم ربطها بأهداف تصميم واضحة وأدوات تحقق قابلة للقياس. وهذا يجعل التبني أقل ارتباطاً بقرار منصة واحد وأكثر ارتباطاً بجودة التوثيق والبيانات والقياسات. غير أن النتائج المذكورة تخص مثالاً واحداً كما يعرضه المصدر، ولا تثبت وحدها أن المكاسب نفسها ستتكرر في كل تصميم أو بيئة. كما تبقى أسئلة مثل قابلية تعميم النماذج البديلة وحدودها عند تغير التغليف أو البنى والبيانات بحاجة إلى تحقق خاص بكل فريق.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.