聯發科投入前瞻領域研究，近期再傳突破性成果，將機器學習導入晶片設計，運用強化學習（reinforcement learning）讓機器透過自我不斷探索和學習，預測出晶片中最佳電路區塊的位置（location）與形狀（shape），能大幅縮短開發時間並建構更強大性能的晶片，成為改變遊戲規則的重大突破。
這項 AI 先進技術注入創新的演算法，針對極複雜的晶片設計，決定出最佳的電路配置， 除了可決定區塊（block）最佳的位置，還能調整出最佳的形狀，將機器學習應用在優化設計、減少錯誤，探索未知上，協助工程師們用更少的時間，產出更佳的成果。該技術將於 11 月在台灣舉辦的 IEEE 亞洲固態電路研討會 A-SSCC（Asian Solid-State Circuits Conference）發表，同時也將申請國際專利。
隨著晶片複雜性不斷升高，如何讓數量龐大的組件處於最佳位置且功能正常，是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。早期電路區塊佈局需仰賴人力及專案實務經驗，往往需要耗時數週才能產出方案給晶片系統開發者使用。
聯發科透過跨部門合作，運用 AI 機器學習演算法，可將時間縮短至一天甚至數個小時，就能預測出最佳化的電路區塊佈局，其效益不只遠超越人工方式，更能透過 GPU 加速（GPU acceleration），提供多達數十項可行的開發方案，釋放出研發人力的時間及心力投注在其他更複雜的系統架構上。
此外，聯發科還運用模型的預先訓練技術，讓機器持續隨著專案演化，將一代優於一代的精神應用在聯發科技的晶片開發上。
聯發科晶片設計研發本部群資深副總經理蔡守仁表示，聯發科本次突破性的發展，將 AI 和 EDA 結合出機器最佳化的電路區塊佈局擺放，協助研發人員提高效率並自動執行最佳化任務。該技術正逐步整合導入聯發科技全線開發的設計流程中，包括用於手機、電視、網通等的晶片，將有效提升研發能量，縮短研發時程，協助公司及客戶快速搶占市場先機。
