コーネル大学、マイクロ波物理学を応用した低消費電力チップ「マイクロ波脳」を発表

コーネル大学の研究チームは、マイクロ波物理学の原理を応用した低消費電力の集積回路「マイクロ波脳」チップを開発した。この成果は2025年8月14日付の学術誌『Nature Electronics』で詳述されており、本デバイスは世界で初めて、超高速のデータ信号と無線通信信号を同時に処理できる真のマイクロ波ニューラルネットワークとして位置づけられている。

このシリコンベースのマイクロチップは、周波数領域における計算をリアルタイムで実行する能力を持つ。具体的には、無線信号の復号化、レーダーターゲットの追跡、およびデジタルデータ処理などが可能である。特筆すべきは、そのエネルギー効率であり、消費電力は200ミリワット未満に抑えられている。この技術は、エッジコンピューティング分野における高速化と省電力化の需要に応え、現代の計算インフラストラクチャのボトルネック解消に貢献する可能性を秘めている。

チップのアーキテクチャは、学習能力を持つニューラルネットワークとして構成されており、調整可能な導波路内に生成される相互接続されたモードを利用している。従来のデジタルシステムがクロック同期した段階的な論理演算に依存するのに対し、この設計はマイクロ波領域におけるアナログかつ非線形な挙動を活用する。これにより、データフローを数十ギガヘルツの帯域で処理でき、既存のデジタルチップを上回る速度を実現する。研究者らは、この物理ベースの確率的アプローチにより、従来のデジタルシステムで不可避であった広範な回路オーバーヘッド、高いエネルギー消費、およびエラー訂正の必要性を回避できると結論付けている。

この研究は、国防高等研究計画局（DARPA）およびコーネル大学のナノスケール科学技術施設による支援を受けた、より大規模なプロジェクト内での探索的取り組みから生まれた。標準的なCMOS製造プロセスを用いて実現されているため、商業的なスケーラビリティへの道筋が示唆されている。実験では、このチップは複数の無線信号分類タスクにおいて88パーセント以上の精度を達成し、これは同等のデジタルニューラルネットワークの性能に匹敵する。

リードオーサーである博士課程の学生バール・ゴビンド氏と、マックスウェル・アンダーソン氏らは、この設計が従来の回路設計の多くを排除した結果であると述べている。彼らのアプローチは、周波数挙動の制御された「混濁」を受け入れることで、複雑なマイクロ波物理学から高性能な計算を引き出すという、計算パラダイムにおける根本的なアーキテクチャシフトを体現している。この技術は、ウェアラブルデバイスへの展開も視野に入れられており、通信と計算のハードウェアの境界を曖昧にし、将来的にはプロセッサがアンテナの役割も兼ねる統合システムの実現が期待されている。