Pesquisadores da Universidade Cornell desenvolveram um microchip de baixo consumo de energia que eles chamam de “cérebro de micro-ondas”, o primeiro processador a computar tanto em sinais de dados ultrarrápidos quanto em sinais de comunicação sem fio, aproveitando a física das micro-ondas.
Detalhado hoje na revista Nature Electronics, o processador é a primeira rede neural de micro-ondas verdadeira e está totalmente integrada em um microchip de silício. Ele realiza computação em tempo real no domínio da frequência para tarefas como decodificação de sinais de rádio, rastreamento de alvos de radar e processamento de dados digitais, tudo isso consumindo menos de 200 miliwatts de energia.
“Como consegue se distorcer de maneira programável em uma ampla faixa de frequências instantaneamente, pode ser reaproveitado para várias tarefas de computação”, disse Bal Govind, autor principal e doutorando que conduziu a pesquisa com Maxwell Anderson, também doutorando. “Isso permite contornar um grande número de etapas de processamento de sinal que os computadores digitais normalmente precisam realizar.”
Essa capacidade é possibilitada pelo design do chip como uma rede neural, um sistema computacional modelado no cérebro, utilizando modos interconectados produzidos em guias de onda ajustáveis. Isso permite que ele reconheça padrões e aprenda com os dados. Mas, ao contrário das redes neurais tradicionais que dependem de operações digitais e instruções sequenciais cronometradas por um clock, essa rede utiliza comportamentos analógicos e não lineares no regime de micro-ondas, permitindo que lide com fluxos de dados na faixa das dezenas de gigahertz – muito mais rápido do que a maioria dos chips digitais.
“Bal descartou muitos dos designs convencionais de circuitos para alcançar isso”, disse Alyssa Apsel, professora de engenharia, que foi coautora sênior junto com Peter McMahon, professor associado de física aplicada e engenharia. “Em vez de tentar imitar exatamente a estrutura das redes neurais digitais, ele criou algo que se parece mais com uma mistura controlada de comportamentos de frequência, que pode, em última instância, proporcionar computação de alto desempenho.”
O chip pode realizar tanto funções lógicas de baixo nível quanto tarefas complexas, como identificar sequências de bits ou contar valores binários em dados de alta velocidade. Ele obteve precisão de 88% ou mais em várias tarefas de classificação envolvendo tipos de sinais sem fio, comparável a redes neurais digitais, mas com uma fração do consumo de energia e do tamanho.
“Em sistemas digitais tradicionais, à medida que as tarefas se tornam mais complexas, você precisa de mais circuitos, mais energia e mais correção de erros para manter a precisão”, disse Govind. “Mas com nossa abordagem probabilística, conseguimos manter alta precisão tanto em cálculos simples quanto complexos, sem essa sobrecarga adicional.”
A sensibilidade extrema do chip a entradas o torna bem adequado para aplicações de segurança em hardware, como detecção de anomalias em comunicações sem fio em várias faixas de frequências de micro-ondas, de acordo com os pesquisadores.
“Também acreditamos que, se reduzirmos ainda mais o consumo de energia, poderemos implantá-lo em aplicações como computação de borda,” disse Apsel. “Você poderia implantá-lo em um smartwatch ou um celular e construir modelos nativos em seu dispositivo inteligente, em vez de depender de um servidor em nuvem para tudo.”
Embora o chip ainda seja experimental, os pesquisadores estão otimistas quanto à sua escalabilidade. Eles estão experimentando maneiras de melhorar sua precisão e integrá-lo em plataformas de processamento de micro-ondas e digitais existentes.
O trabalho surgiu de um esforço exploratório dentro de um projeto maior apoiado pela Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa e pela Cornell NanoScale Science and Technology Facility, que é financiada em parte pela Fundação Nacional de Ciências.