Dalla Cornell University arriva un innovativo microchip a basso consumo energetico, un vero e proprio “cervello a microonde” (microwave brain). Si tratta del primo processore capace di elaborare contemporaneamente segnali ultraveloci di dati e segnali di comunicazione wireless, sfruttando direttamente la fisica delle microonde.
Come funziona il microchip a microonde
Il nuovo microchip è progettato come una rete neurale analogica, ispirata al cervello umano, che utilizza modalità interconnesse all’interno di guide d’onda regolabili. Questo approccio gli consente di riconoscere schemi e apprendere dai dati senza affidarsi ai tradizionali processi digitali scanditi da un clock.
Invece di seguire istruzioni passo dopo passo, la rete sfrutta un comportamento non lineare nella gamma delle microonde, permettendogli di elaborare flussi di dati nell’ordine delle decine di gigahertz, superando di gran lunga le prestazioni dei chip digitali convenzionali.
Come sottolinea su Eurekalert il co-autore Alyssa Apsel, professore di ingegneria, il lavoro ha richiesto un approccio radicale: “Bal ha abbandonato gran parte del design convenzionale dei circuiti per ottenere questo risultato”.
Il risultato è un sistema che, anziché imitare pedissequamente le reti neurali digitali, si presenta come una sorta di “mosaico controllato di comportamenti in frequenza” in grado di garantire un’elaborazione ad alte prestazioni.
Prestazioni, applicazioni e prospettive future
Il processore ha dimostrato di saper gestire sia funzioni logiche di base, sia compiti complessi come identificare sequenze di bit o contare valori binari in flussi di dati ad alta velocità. Nei test, ha raggiunto un’accuratezza pari o superiore all’88% in diversi compiti di classificazione legati ai segnali wireless, risultati comparabili alle reti neurali digitali ma con un ingombro e un consumo infinitamente inferiori.
La sua estrema sensibilità agli input lo rende ideale anche per applicazioni legate alla sicurezza hardware, ad esempio nel rilevamento di anomalie nelle comunicazioni wireless su più bande di frequenza. Inoltre, se il consumo energetico sarà ulteriormente ridotto, il chip potrà essere integrato in dispositivi di edge computing come smartwatch o smartphone, permettendo l’elaborazione dei modelli direttamente sul dispositivo, senza passare necessariamente dal cloud.
Sebbene ancora in fase sperimentale, i ricercatori sono convinti della sua scalabilità e stanno lavorando per aumentarne la precisione e l’integrazione nei sistemi di elaborazione già esistenti.
Lo studio, pubblicato l’11 agosto su Nature Electronics, segna un passo decisivo nella nascita delle neural network a microonde, aprendo scenari applicativi che vanno dal tracciamento radar al decoding dei segnali radio, fino alla sicurezza delle comunicazioni. Tutto questo con un consumo inferiore ai 200 milliwatt, una soglia sorprendentemente bassa rispetto agli standard attuali.
