Первый в истории "микроволновый мозг" создали в США: в разы быстрее обычных процессоров

Это первая в истории настоящая микроволновая нейронная сеть, размещенная на кремниевом чипе. Исследователи назвали разработку "микроволновым мозгом", подробности о ней передает прес-служба Корнеллского университета.

Новый чип способен совершать вычисления как на сверхбыстрых сигналах данных, так и на сигналах беспроводной связи, используя физику микроволн. Это позволяет в реальном времени выполнять такие задачи, как декодирование радиосигналов, отслеживание целей радиолокационными станциями и цифровая обработка данных, потребляя при этом менее 200 милливатт мощности.

Высокоскоростные приложения, такие как радиолокационная съемка, требуют очень быстрой обработки данных. Микроволны, работающие в аналоговом спектре, могут обеспечить нужную скорость, поэтому ученые обратились к этому новому подходу к вычислениям.

Как объяснил ведущий автор исследования Бал Говинд, "микроволновый мозг" не нуждается в большом количестве этапов обработки, как обычные цифровые компьютеры, поскольку мгновенно программно меняет сигнал широком диапазоне частот. Так происходит потому, что система смоделирована по принципу работы мозга и использует взаимосвязанные узлы, генерируемые в настраиваемых волноводах.

"Микроволновый мозг" распознает закономерности и учится на основе данных. В отличие от традиционных нейронных сетей, которые опираются на цифровые операции и пошаговые инструкции, синхронизированные с часами, эта сеть использует аналоговое, нелинейное поведение в микроволновом режиме, что позволяет ей обрабатывать потоки данных в десятки гигагерц – гораздо быстрее, чем большинство цифровых чипов.

Сейчас технология находится на экспериментальном уровне, но исследователи верят в ее успех. Они экспериментируют, пытаясь повысить точность чипа и интегрировать в существующие микроволновые и цифровые платформы обработки данных.

Недавно компания NTT Research представила новый чип для дронов. Он позволит аппаратам с искусственным интеллектом работать эффективнее и тратить при этом меньше энергии.