Cornell Mikrodalga Beyin Çipi Hesaplama Paradigmalarını Yeniden Tanımlıyor

Cornell Üniversitesi araştırmacıları, mikrodalga fiziğinin temellerinden yararlanarak hem ultra hızlı veri sinyallerini hem de kablosuz iletişim sinyallerini işleyebilen, “mikrodalga beyin” olarak adlandırdıkları düşük güçlü bir mikroçip geliştirdi.

Bu çip, entegre silikon mikroçip sinir ağı olarak, 14 Ağustos 2025 tarihinde yayımlanan bilimsel dergi Nature Electronics'te ayrıntılı olarak tanıtıldı. Cihaz, radyo sinyali kod çözme, radar hedef takibi ve dijital veri işleme gibi görevler için gerçek zamanlı frekans alanı hesaplamaları gerçekleştirebilme yeteneğine sahiptir. Bu yenilikçi işlemcinin en dikkat çekici özelliklerinden biri, tüm bu karmaşık işlemleri 200 miliwattın altında bir güç tüketimiyle gerçekleştirmesidir.

Çip, geleneksel dijital sistemlerin aksine, ayarlanabilir dalga kılavuzlarında üretilen birbirine bağlı modları kullanarak bir sinir ağı mimarisi üzerine kurulmuştur. Bu yapı, mikrodalga rejimindeki analog ve doğrusal olmayan davranışlardan faydalanarak veri akışını saniyede onlarca gigahertz hızında yönetebilmektedir. Araştırmacılar, çeşitli kablosuz sinyal sınıflandırma görevlerinde yüzde 88 veya daha yüksek doğruluk oranı elde edildiğini rapor etmiştir.

Bu çalışma, Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) ve Ulusal Bilim Vakfı'nın kısmi fon desteğiyle Cornell'in NanoScale Bilim ve Teknoloji Tesisi'nde yürütülen keşif niteliğindeki çabaların bir ürünüdür. Projede Cornell Üniversitesi araştırmacılarının yanı sıra Bal Govind ve Maxwell Anderson gibi doktora öğrencileri de yer almıştır. Geliştirilen bu yaklaşım, geleneksel dijital sistemlerde yaygın olan kapsamlı devre yükünü ve yüksek enerji tüketimini, fizik tabanlı olasılıksal bir yöntemle aşmaktadır.

Çipin standart CMOS üretim süreçleriyle uyumlu olması, ticari ölçeklenebilirlik için sağlam bir yol haritası sunmaktadır. Tamamen entegre bir mikrodalga sinir ağı çipinin ortaya çıkışı, hesaplama paradigmalarında önemli bir mimari değişimi temsil etmektedir. Saniyede onlarca gigahertz hızında çalışırken minimum güç tüketimi sağlaması, mevcut dijital sinyal işleme ve yapay zeka donanımlarındaki darboğazlara doğrudan bir çözüm sunmaktadır.

Çipin küçük boyutu, bulut sunucularına bağlanma ihtiyacı olmadan akıllı saatler ve telefonlar gibi cihazlara yerel yapay zeka yetenekleri kazandırma potansiyelini işaret etmektedir. Araştırmacılar, Alyssa Apsel liderliğinde, güç tüketimini daha da düşürerek bu teknolojiyi kenar bilişim uygulamalarına entegre etme konusunda çalışmaktadır. Cornell araştırmacıları, çipin ölçeklenebilirliği konusunda iyimser olup, doğruluğunu artırma ve mevcut dijital işleme platformlarıyla entegrasyon yollarını araştırmaktadır.