康奈尔大学研究人员在芯片上构建了第一个“微波大脑”
康奈尔大学的研究人员开发了一种低功耗微芯片，他们称之为“微波大脑”，这是第一个利用微波物理学同时计算超快数据信号和无线通信信号的处理器。 今天在杂志上进行了详细介绍自然电子，该处理器是第一个真正的微波神经网络，完全集成在硅微芯片上。 它为无线电信号解码、雷达目标等任务执行实时频域计算跟踪和数字数据处理，同时功耗不到 200 毫瓦。 “因为它能够以可编程的方式在宽频段上瞬时失真，所以它可以重新用于多种计算任务，”主要作者 Bal Govind 说，他是一名博士生，他与同样是博士生的 Maxwell Anderson 一起进行了这项研究。 “它绕过了数字计算机通常必须执行的大量信号处理步骤。” 该能力是该芯片的设计是神经网络，这是一种以大脑为模型的计算机系统，使用可调谐波导中产生的互连模式。 这使其能够识别模式并从数据中学习。 但与依赖数字作和按时钟计时的分步指令的传统神经网络不同，该网络在微波状态下使用模拟、非线性行为，使其能够处理数十 GHz 的数据流 - 比大多数数字芯片快得多。 “为了实现这一目标，巴尔放弃了许多传统的电路设计，”工程学教授艾莉莎·阿普塞尔 （Alyssa Apsel） 说，她是应用和工程物理学副教授彼得·麦克马洪 （Peter McMahon） 的共同资深作者。 “他没有试图完全模仿数字神经网络的结构，而是创造了一些看起来更像是受控频率行为的糊状物，最终可以为您提供高性能计算。” 该芯片可以执行低级逻辑功能和复杂的任务，例如识别位序列或计算高速数据中的二进制值。 它在涉及无线信号类型的多种分类任务中实现了 88% 或更高的准确率，与数字神经网络相当，但功率和尺寸仅为数字神经网络的一小部分。 “在传统的数字系统中，随着任务变得越来越复杂，您需要更多的电路、更多的功率和更多的纠错来保持准确性，”Govind 说。 “但通过我们的概率方法，我们能够保持简单和复杂计算的高精度，而不会增加开销。 研究人员表示，该芯片对输入的极高灵敏度使其非常适合硬件安全应用，例如在多个微波频率频段检测无线通信中的异常情况。 “我们还认为，如果我们进一步降低功耗，我们可以将其部署到边缘计算等应用中，”Apsel 说，“你可以将其部署在智能手表或手机并在您的智能设备上构建本机模型，而不必依赖云服务器来完成所有事情。 尽管该芯片仍处于实验阶段，但研究人员对其可扩展性持乐观态度。 他们正在尝试提高其准确性并将其集成到现有的微波和数字处理平台中的方法。 这项工作源于国防高级研究计划局和康奈尔大学支持的一个更大项目中的探索性工作纳米科学技术设施，部分由美国国家科学基金会资助。