Американські вчені з Університету Корнелла представили унікальний мікрочип під назвою «мікрохвильовий мозок» — компактний та енергоефективний процесор, здатний працювати як із надшвидкими потоками даних, так і з бездротовими сигналами, використовуючи фізику мікрохвиль.
Пристрій повністю інтегрований на кремнієвій підкладці та вважається першим у світі мікрохвильовим нейронним процесором. Він виконує обчислення в частотній області в реальному часі для завдань на кшталт декодування радіосигналів, відстеження цілей за допомогою радара та цифрової обробки даних, споживаючи лише близько 200 міліват.
За словами провідного автора дослідження Балa Говінда, докторанта Корнелла, головна перевага розробки в тому, що чип може програмовано змінювати свої характеристики на широкому діапазоні частот миттєво, що дозволяє застосовувати його для різних типів обчислень без фізичної перебудови апаратури.
Його колега, докторант Максвелл Андерсон, наголосив, що мікрочип здатний обробляти кілька сигналів одночасно, оминаючи значну кількість етапів цифрової обробки, які зазвичай виконують класичні комп’ютери.
Архітектура пристрою натхненна принципами роботи мозку: замість традиційної послідовної обробки команд на тактовому сигналі він використовує надшвидкі аналогові сигнали у мікрохвильовому діапазоні, що дає змогу працювати на частотах у десятки гігагерц — значно швидше за більшість цифрових чипів. Для передавання даних усередині застосовуються спеціальні хвилеводи, які з’єднують вузли мережі, дозволяючи їй виявляти закономірності та навчатися.
Професорка інженерії Алісса Апсел, співавторка роботи, підкреслила, що інженерний підхід Говінда суттєво відрізняється від класичних схем. Він не намагався буквально відтворити цифрову нейронну мережу, а створив контрольовану «суміш» частотних поведінок, що у підсумку забезпечує високу продуктивність.
У тестах мікрочип продемонстрував точність понад 88% у завданнях з класифікації типів бездротових сигналів — на рівні цифрових нейронних мереж, але з набагато меншими енергозатратами та габаритами. Завдяки ймовірнісному підходу вдається зберігати високу точність як для простих, так і для складних обчислень без значного збільшення апаратних ресурсів.
Дослідники вважають, що зі зменшенням енергоспоживання чип можна буде інтегрувати в пристрої для обчислень «на краю» — наприклад, у смартгодинники чи смартфони, які зможуть виконувати машинне навчання без підключення до хмарних серверів.
Наразі «мікрохвильовий мозок» перебуває на експериментальній стадії, однак команда вже працює над підвищенням його точності та інтеграцією у наявні мікрохвильові й цифрові платформи. Результати дослідження опубліковані в журналі Nature Electronics.