Istraživači sa Univerziteta Cornell predstavili su revolucionarni čip nazvan „mikrotalasni mozak“ – prvi procesor sposoban da obrađuje i ultrabrze podatke i bežične komunikacione signale koristeći principe mikrotalasne fizike.

Iako ime zvuči neobično, ovaj čip nije “mikrotalasna” za mozak, već mikrotalasna neuronska mreža potpuno integrisana na silicijumskoj pločici. Kako navode u radu objavljenom u časopisu Nature Electronics, procesor može da vrši obradu u frekvencijskom domenu u realnom vremenu za zadatke poput dekodiranja radio signala, praćenja radarskih meta i digitalne obrade podataka – pri potrošnji manjoj od 200 milivata.

 

Brža i efikasnija obrada podataka

 

Glavni autor, doktorand Bal Govind, objašnjava da čip može trenutno i programabilno mijenjati oblik signala kroz širok frekvencijski opseg, preskačući brojne korake obrade koje tradicionalni digitalni računari zahtijevaju.

Za razliku od klasičnih neuronskih mreža koje rade digitalno i korak-po-korak, ova mreža koristi analogno, nelinearno mikrotalasno ponašanje, što joj omogućava mnogo bržu obradu tokova podataka.

Čip može izvoditi jednostavne logičke funkcije, ali i složene zadatke poput prepoznavanja nizova bitova ili brojanja binarnih vrijednosti u velikim brzinama. Tokom testiranja postigao je 88% ili veću tačnost u klasifikaciji različitih bežičnih signala – usporedivo s digitalnim mrežama, ali uz znatno manju potrošnju i dimenzije.

 

Primjene i budućnost “mikrotalasnog mozga”

 

U klasičnim digitalnim sistemima složeniji zadaci traže više sklopova, veću potrošnju i dodatnu korekciju grešaka. Međutim, zahvaljujući probabilističkom pristupu, istraživači zadržavaju visoku preciznost i kod jednostavnih i kod složenih kalkulacija – bez dodatnih troškova.

Zbog izuzetne osjetljivosti na ulazne podatke, čip bi mogao igrati važnu ulogu u sigurnosnim aplikacijama, poput otkrivanja anomalija u bežičnoj komunikaciji. Tim vjeruje da bi uz dalju optimizaciju potrošnje energije mogao postati ključan u edge computing primjenama – gdje bi pametni satovi ili telefoni mogli samostalno pokretati AI modele, bez oslanjanja na cloud servere.

Ipak, prije komercijalne primjene, ovaj čip mora proći izvan laboratorije i dokazati skalabilnost u masovnoj proizvodnji.