美国康奈尔大学研究团队开发出一种低功耗微芯片，被称为“微波大脑”配资推荐网，这是首个能够利用微波物理原理同时处理超快数据信号和无线通信信号的处理器。相关成果发表在最新一期《自然·电子学》上。
该芯片可在功耗低于200毫瓦的情况下，实时执行频域计算，适用于无线电信号解码、雷达目标跟踪以及高速数字数据处理等任务。芯片主要开发者表示，由于其具备在宽频带上以可编程方式瞬时调控微波信号的能力，因此可以灵活应用于多种计算场景。这一设计跳过了传统数字计算机在处理类似任务时所需的大量信号预处理和转换步骤，从而大幅提升了效率。
这一突破性能力源于芯片本身的神经网络架构。受大脑启发，该神经网络通过可调谐波导构建出复杂的互连模式，具备识别模式和从数据中学习的能力。与依赖时钟同步和逐级执行数字指令的传统神经网络不同，该芯片在微波频段下以模拟方式运行，利用非线性物理行为直接处理信号，能够应对高达数十千兆赫兹的数据流，速度远超大多数现有数字芯片。
为了实现这一目标，此次设计中摒弃了许多传统电路设计原则。团队没有试图复制数字神经网络的结构，而是设计出一种更像受控频率“混沌系统”的结构，最终却能实现高性能的计算功能。
该芯片既能执行基本逻辑运算，也能完成复杂任务，例如识别特定的比特序列或计算高速数据流中的二进制值。在多种涉及无线信号类型的分类任务中，其准确率达到88%以上，与传统数字神经网络相当，但所消耗的功率和占用的空间仅为后者的极小一部分。
团队强调，在传统数字系统中配资推荐网，随着任务复杂度上升，必须增加电路规模、功耗和纠错机制来维持精度。而新方法基于概率性计算，能够在不增加系统开销的前提下，在简单和复杂任务中都保持高准确率。
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