ITHACA / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Cornell University haben einen bahnbrechenden Mikrowellen-Chip entwickelt, der sowohl ultrafast Daten als auch drahtlose Kommunikationssignale gleichzeitig verarbeiten kann. Diese Innovation könnte die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten und kommunizieren, grundlegend verändern.
Die jüngste Entwicklung eines sogenannten “Mikrowellen-Gehirns” durch Forscher der Cornell University markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Datenverarbeitungstechnologie. Dieser neuartige Chip nutzt analoge, nichtlineare Mikrowellenphysik anstelle herkömmlicher digitaler Schaltkreise, um sowohl ultrafast Daten als auch drahtlose Kommunikationssignale in Echtzeit zu verarbeiten. Diese Technologie könnte Anwendungen von sicherem drahtlosem Sensing bis hin zu tragbarem Edge-Computing revolutionieren.
Der Chip, der als erstes echtes Mikrowellen-Neuronales Netzwerk gilt, ist vollständig auf einem Silizium-Mikrochip integriert und führt Echtzeitberechnungen im Frequenzbereich durch. Dies ermöglicht Aufgaben wie die Dekodierung von Funksignalen, die Verfolgung von Radarzielen und die Verarbeitung digitaler Datenströme, während er weniger als 200 Milliwatt Leistung verbraucht. Diese hohe Effizienz und Genauigkeit machen ihn besonders geeignet für Hardware-Sicherheitsanwendungen, wie das Erkennen von Anomalien in drahtlosen Kommunikationssignalen.
Im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzwerken, die auf digitalen Operationen und schrittweisen Anweisungen basieren, nutzt dieses Netzwerk analoges, nichtlineares Verhalten im Mikrowellenbereich. Dies ermöglicht die Verarbeitung von Datenströmen im Bereich von mehreren Gigahertz, was weit schneller ist als die meisten digitalen Chips. Diese innovative Herangehensweise könnte die Anforderungen an die Schaltkreise und den Energieverbrauch erheblich reduzieren, während die Genauigkeit bei komplexen Berechnungen erhalten bleibt.
Die Forscher sind optimistisch, dass diese Technologie skalierbar ist und arbeiten daran, ihre Genauigkeit weiter zu verbessern und sie in bestehende Mikrowellen- und digitale Verarbeitungsplattformen zu integrieren. Die Möglichkeit, die Leistungsaufnahme weiter zu reduzieren, könnte den Weg für Anwendungen wie Edge-Computing ebnen, bei denen der Chip in Smartwatches oder Mobiltelefonen eingesetzt werden könnte, um native Modelle direkt auf dem Gerät zu erstellen, anstatt auf Cloud-Server angewiesen zu sein.
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