根据康奈尔研究员介绍，这里创造的处理器是第一个真正的微波神经网络，它完全集成在硅微芯片上，该详细内容发表在8月11日的《自然电子》杂志上。它执行实时频域计算任务，如无线电信号解码，雷达目标跟踪和数字数据处理，同时消耗不到200毫瓦的功率。

　　“因为它能够以一种可编程的方式在宽频带上瞬间扭曲，所以它可以重新用于几个计算任务，”主要作者巴尔·戈文德说，他是一名博士生，与麦克斯韦·安德森(Maxwell Anderson)一起进行了这项研究。“它绕过了数字计算机通常必须做的大量信号处理步骤。”

　　这种能力是由芯片设计成一个神经网络实现的，这是一个以大脑为模型的计算机系统，使用可调谐波导中产生的相互连接模式。这使得它能够识别模式并从数据中学习。但不同于传统的神经网络依赖于数字操作和由时钟计时的一步一步指令，这个网络在微波状态下使用模拟的非线性行为，允许它处理几十千兆赫的数据流——比大多数数字芯片快得多。

　　工程学教授Alyssa Apsel说：“巴尔抛弃了很多传统的电路设计来实现这一目标。”Alyssa Apsel与应用与工程物理学副教授Peter McMahon共同撰写了该论文。“他并没有试图完全模仿数字神经网络的结构，而是创造了一种看起来更像是频率行为控制的混合体的东西，最终可以为你提供高性能的计算。”

　　该芯片既可以执行低级逻辑功能，也可以执行复杂任务，如识别位序列或计数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上达到或超过88%的准确率，可与数字神经网络相媲美，但功率和尺寸都只有一小部分。

　　据康奈尔研究人员称，该芯片对输入的极端灵敏度使其非常适合硬件安全应用，如在多波段微波频率的无线通信中感应异常。

　　“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程序中，”Apsel说，“你可以将其部署在智能手表或手机上，并在智能设备上构建本地模型，而不必依赖云服务器来处理所有事情。”

　　虽然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。他们正在试验提高其精度的方法，并将其集成到现有的微波和数字处理平台中。

　　这项工作是由国防高级研究计划局和康奈尔纳米科学与技术设施支持的一个更大项目的探索性努力产生的，该项目部分由国家科学基金会资助。

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