康奈爾大學的研究人員開發了一種低的微芯片，他們稱之為“微波大腦”，這是第一個通過控制微波爐的物理學來計算非常快的數據信號和無線通信信號的處理器。
今天的詳細信息 天然電子產品處理器是第一個真實的微波神經網絡，並完全包含在矽微芯片中。它是針對各種任務（例如解碼無線電信號，跟踪目標雷達和所有數字數據處理）的真實時間頻域計算的，同時使用少於200毫升器。
“由於它可能會在廣泛的頻率中廣泛廣泛的程序中扭曲，因此可以為許多計算機進行回收。”它跨越了數字計算機必須照常執行的大量信號處理程序。 ”
該芯片作為神經網絡的設計可以實現該功能，該網絡是一種計算機系統，它通過使用可調波管中的連接模式在大腦上模擬。這有助於識別表格並從數據中學習。但是，與一次依賴數字操作和步驟的傳統神經元不同，該網絡在微波處理方面使用模擬和非線性行為，從而使流媒體可以比大多數數字芯片更快地管理Gigahertz的數據。
“ BAL，拋出很多一般的電路以實現這一目標，” Alyssa APSER Engineering教授，他是應用物理與工程學副教授Peter McMahon的作家。 “他沒有試圖肯定地模仿數字神經網絡的結構，而是創造了似乎具有更多控制行為的東西。
芯片可以同時執行低級別和復雜的工作功能，例如在高速數據中指定一點或計數二進制功能。它已經成功或超過88％。與數字神經網絡相比，許多與無線信號有關的分類的精度。但是有一部分能量和大小
Govind說：“在傳統的數字系統中，隨著工作更加複雜，您需要使用更多的電路，更多的能量和更多的錯誤來保持準確性，但是使用可能的方法，我們可以保持一個簡單而復雜的計算而不會增加成本。”
輸入芯片的嚴重敏感性適用於硬件安全應用程序，例如像研究人員所說，在許多微波頻率中檢測無線通信。
APSEL說：“我們仍然認為，如果我們減少更多能源的使用，我們可以應用於Edge Computing等應用程序。” “您可以申請智能手錶或移動電話，並在智能設備上創建網絡模型，而不是依靠雲服務器來完成所有內容。”
儘管芯片仍在進行實驗，但研究人員對靈活性很樂觀。他們正在嘗試如何提高精度並與微波和數字處理平台結合使用。
所述工作是由一項大型項目中的調查引起的，該項目得到了由國家科學基金會資助的Cornelnanoscan的先進研究和技術機構的支持。
