在一个安静的康奈尔大学实验室中，研究人员将锤子带到了数十年的数字巡回赛大会上。结果是一种硅芯片，它不像是时钟驱动的处理器，而更像是活体大脑而不是神经元，它使用了受控的微波能量爆发。
被称为微波大脑这个实验处理器可以一次兼顾两个工作：对超快数据流进行处理，无线通话，全部在足够小的足迹内进行智能手表。而且它仅在200毫瓦时就可以做到这一点，这是可比数字神经网络消耗的功能的一小部分。
它如何工作
秘密在于放弃分步数字方法。传统芯片通过二进制逻辑门与时钟同步。相反，康奈尔（Cornell）的设计将信息推向可调的微波波指导，让图案出现并在无需等待或瓶颈的几十吉赫兹（Gigahertz）实时识别。
每个波导的作用都像物理神经元，在其中微波信号的幅度，相和频率可以形成以表示数据特征。这些特征在模拟域中相互作用并互相干扰，在信号被数字化之前产生了丰富的图案。这种物理混合和传播实质上是在数字网络通常通过多个软件层实现的特征提取和转换。
芯片设计使用微波的自然行为来处理传入的数据流，将一种直接构建到硬件中的AI框架。它没有将值存储在内存中并反复执行大量计算，而是让微波网络本身处理繁重。小型可调节组件（例如电子调谐器和信号变速器）可以随时更改芯片内部的路径，从而可以在不同的AI任务之间切换，而无需从头开始重新训练。
它需要什么
在测试中，芯片分类的无线信号精度为88％或更高，与较大的数字模型的性能相匹配。至关重要的是，这种准确性在简单和复杂的工作中保持稳定，没有额外的电路和误差校正数字系统通常需要。
由于硬件对信号行为的变化自然敏感，因此其用途超出了AI计算。它可以注意无线流量，跟踪雷达目标或解码拥挤的无线电通道的异常情况。通过进一步的改进，团队认为它甚至可以坐在个人设备内，运行本地AI模型而不会依靠云服务器。
“微波大脑”仍处于原型形式。尽管如此，在DARPA和国家科学基金会的支持下，康奈尔团队已经致力于扩展并将其集成到现有的微波和数字系统中。如果他们成功，那么计算和通信硬件之间的界线可能很快就会在一个时代模糊您的手机处理器也是其天线，并且您的手表会思考而无需打电话回家。
跟随汤姆在Google新闻上的硬件在您的提要中获取我们的最新新闻，分析和评论。确保单击“关注”按钮。