Изследователи от САЩ са разработили микрочип с ниска консумация на енергия, който са нарекли „микровълнов мозък“ – първият процесор, способен да обработва както свръхбързи данни, така и безжични комуникационни сигнали с помощта на микровълни. Невронната мрежа, която е напълно интегрирана в силициевия микрочип, извършва изчисления в реално време и е подходяща за задачи като декодиране на радиосигнали, откриване на радиосигнали и обработка на цифрови данни, като същевременно консумира по-малко от 200 миливата енергия.

„Микровълновият мозък“, създаден от инженери от университета „Корнел“, използва свръхвисокочестотна аналогова физика вместо цифрови решения за изчисления в реално време. Дизайнът на невронната мрежа заобикаля традиционните тесни места в обработката, като постига висока точност без излишните схеми и консумацията на енергия, присъщи на цифровите системи, пише Science Daily.

Тази способност произтича от факта, че чипът е невронна мрежа – компютърна система, моделирана по начина, по който работи мозъкът – и използва взаимосвързани режими, които се генерират в настройваеми вълноводи. Това позволява на устройството да разпознава модели и да се учи от данните. Но за разлика от традиционните невронни мрежи, които разчитат на цифрови операции и инструкции стъпка по стъпка, тази мрежа използва аналоговото, нелинейно поведение на микровълните, което ѝ позволява да обработва потоците от данни на десетки гигахерци – много по-бързо от повечето цифрови устройства.

Чипът може да изпълнява логически операции на ниско ниво, както и сложни задачи, като например идентифициране на последователности от битове или преброяване на двоични стойности във високоскоростни данни. Той постига точност от 88% при задачи за класификация на типа на безжичния сигнал, което е сравнимо с това на цифровите невронни мрежи, но консумацията на енергия и размерът му са значително по-малки.

„В традиционните цифрови системи, когато задачите стават по-сложни, за поддържане на точността са необходими повече схеми, повече енергия и повече корекции на грешките“, заяви Бал Говинд, водещ автор на изследването. – Но с нашия вероятностен подход можем да поддържаме висока точност както при простите, така и при сложните изчисления, без да се налагат допълнителни разходи.“

Според изследователите изключителната чувствителност на чипа към входните данни го прави идеален за хардуерно базирани приложения за сигурност, като например безжичното откриване на аномалии в множество микровълнови честотни ленти.

Въпреки че чипът все още е във фаза на тестване, изследователите са убедени във възможността за мащабиране на неговата архитектура. Те възнамеряват да подобрят точността му и да го интегрират в съществуващите микровълнови и цифрови платформи за обработка на данни.