Programación genética a nivel de semiconductor

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Estaba leyendo un artículo antiguo muy probable sobre el trabajo de Adrian Thompsons sobre el uso de la programación genética para generar soluciones de circuitos para tareas simples como la diferenciación de frecuencia.

Esto me hizo preguntarme,

Cada compuerta en un circuito es solo una colección de transistores, por lo que podría haber optimizaciones de nivel de transistor eficientes, que en realidad no tienen ningún equivalente de compuerta que puedan ser detectados por los GP o algún otro grupo de algoritmos inteligentes.

Y al obtener un nivel realmente bajo, los transistores son solo colecciones de bloques de semiconductores dopados con el cableado colocado adecuadamente. Si tuviéramos diseños óptimos a nivel de transistores, ¿podrían ser, en principio, lo suficientemente rápidos y eficientes para que podamos explorar el espacio de maneras de apilar diferentes configuraciones de solo alambre y materiales dopados para hacer un trabajo, incluso transistores en lugar de complejos ricos de varios tipos? ¿Bloques de material interactuando, en este punto, de formas no triviales?

    
pregunta frogeyedpeas

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