康奈爾大學的研究人員最近開發出一款名為「微波大腦」的低功耗微晶片，這是一款能夠利用微波物理學同時處理超快速數據信號和無線通信信號的處理器。這款處理器完全整合在硅微晶片上，並被視為首款微波神經網絡。它在 200 毫瓦特的功率下，能夠實時計算，例如無線電信號解碼、雷達目標追蹤及數字數據處理等任務。
該研究的主要作者 Bal Govind 表示，由於這款晶片能夠瞬時以可編程的方式在廣泛的頻率範圍內進行變形，因此它可以重新用於多種計算任務。另一位博士生 Maxwell Anderson 討論了這款微晶片處理多個信號的能力，他指出這款晶片能夠省略數字計算機正常需要進行的大量信號處理步驟。
這款微晶片的運作方式類似於受腦啟發的網絡，使用特殊的波導將其各部分連接起來，以識別模式並從數據中學習。與常規的數字晶片逐步處理指令的方式不同，這款晶片使用快的模擬信號，工作頻率在微波範圍內，能夠以十幾吉赫茲的速度處理數據，這比大多數數字晶片的速度快得多。工程學教授 Alyssa Apsel 提到，Bal Govind 拋棄了許多傳統的電路設計以實現這一目標，並表示這款晶片的結構更像是一種可控的頻率行為混合體，最終能夠提供高性能的計算。
這款晶片能夠處理從基本邏輯運算到像是識別比特序列或在快速移動數據中計算二進制值等更高級的任務。在測試中，它在多個分類無線信號類型的任務中達到 88% 或更高的準確率，這與數字神經網絡的性能相匹配，但使用的功率和空間卻少得多。Govind 解釋道，傳統數字系統在任務變得越來越複雜時，需要更多的電路、更多的功率和更多的錯誤校正來保持準確性，但這款晶片的概率方法使其在簡單和複雜計算中都能維持高準確率，且不需要額外的開銷。
由於這款晶片對來自信號的靈敏度極高，研究人員認為它非常適合用於硬件任務。它可以檢測不同微波頻率帶中的無線通信異常活動。Apsel 還表示，如果能進一步減少功耗，這款晶片可以應用於邊緣計算等領域。「它可以部署在智能手錶或手機上，在智能設備上構建本地模型，而不必依賴雲伺服器來處理所有事務。」目前這款晶片仍處於實驗階段，但研究人員對其可擴展性持樂觀態度，並已在改進其準確度，以便整合進現有的微波和數字處理平台。該研究已發表在《Nature Electronics》期刊上。
