Zintegrowana Mikrofalowa Sieć Neuronowa z Cornell Przetwarza Dane z Ekstremalną Szybkością

Naukowcy z Uniwersytetu Cornella opracowali energooszczędny mikroprocesor, określany mianem „mikrofalowego mózgu”, który stanowi pierwszą w pełni zintegrowaną architekturę sieci neuronowej na krzemowym układzie scalonym, zdolną do jednoczesnego przetwarzania ultraszybkich sygnałów danych i sygnałów komunikacji bezprzewodowej poprzez wykorzystanie fizyki mikrofal. Szczegółowy opis tej innowacji ukazał się 14 sierpnia 2025 roku w czasopiśmie „Nature Electronics”.

Urządzenie realizuje obliczenia w dziedzinie częstotliwości w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla zadań takich jak dekodowanie sygnałów radiowych, śledzenie celów radarowych oraz zaawansowane przetwarzanie danych cyfrowych. Kluczowym atutem tej technologii jest jej niski pobór mocy, utrzymujący się poniżej progu 200 miliwatów, co stanowi znaczącą przewagę nad tradycyjnymi procesorami cyfrowymi, które często wymagają co najmniej 65 W. Architektura układu opiera się na wykorzystaniu sprzężonych modów generowanych w dostrajanych falowodach, co pozwala na obsługę strumieni danych o przepustowości sięgającej dziesiątek gigaherców.

W odróżnieniu od konwencjonalnych sieci neuronowych, które polegają na operacjach cyfrowych i sekwencyjnych instrukcjach taktowanych zegarem, podejście Cornella wykorzystuje probabilistyczną metodę opartą na fizyce analogowej i nieliniowych zjawiskach w zakresie mikrofal. Ta metoda eliminuje narzut obwodowy, zużycie energii i konieczność rozbudowanej korekcji błędów charakterystyczną dla systemów cyfrowych. Badania te prowadzili doktoranci Bal Govind (główny autor) i Maxwell Anderson, pod nadzorem profesorów Alyssy Apsel i Petera McMahona.

W testach klasyfikacyjnych różnych typów sygnałów bezprzewodowych układ wykazał dokładność na poziomie 88% lub wyższym, co jest wynikiem porównywalnym do cyfrowych sieci neuronowych, ale osiągniętym przy ułamku zużycia energii. Projekt był częściowo wspierany przez Agencję Zaawansowanych Projektów Badawczych w dziedzinie Obronności (DARPA) oraz Facility NanoScale Science and Technology na Uniwersytecie Cornella, z częściowym dofinansowaniem z National Science Foundation. Ponadto, fakt, że projekt wykorzystuje standardowe procesy produkcyjne CMOS, sugeruje realną ścieżkę do komercyjnej skalowalności tego paradygmatu obliczeniowego.

Wysoka czułość układu czyni go również atrakcyjnym dla zastosowań w zakresie bezpieczeństwa sprzętowego, na przykład do wykrywania anomalii w komunikacji bezprzewodowej na wielu pasmach mikrofalowych. Możliwość programowalnego zniekształcania szerokiego pasma częstotliwości w sposób natychmiastowy pozwala na wielokrotne wykorzystanie układu do różnych zadań obliczeniowych, omijając wiele kroków przetwarzania sygnału nieodzownych dla komputerów cyfrowych.