Pesquisadores da Universidade Cornell desenvolveram um microchip de baixo consumo energético que chamam de “cérebro de micro-ondas”, sendo o primeiro processador capaz de computar tanto sinais de dados ultrarrápidos quanto sinais de comunicação sem fio, aproveitando a física das micro-ondas.
Detalhado hoje na revista Nature Electronics, o processador é a primeira verdadeira rede neural de micro-ondas e está completamente integrado em um microchip de silício. Ele realiza computações 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 milliwatts de energia.
“Como é capaz de distorcer de maneira programável ao longo de uma ampla faixa de frequências instantaneamente, pode ser reaproveitado para várias tarefas computacionais,” disse Bal Govind, autor principal e estudante de doutorado que conduziu a pesquisa junto com Maxwell Anderson, também estudante de doutorado. “Ele contorna um grande número de etapas de processamento de sinal que computadores digitais normalmente têm que 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 passo a passo sincronizadas por um relógio, esta rede utiliza comportamento analógico e não linear no regime de micro-ondas, permitindo lidar com fluxos de dados na faixa das dezenas de gigahertz – muito mais rápido do que a maioria dos chips digitais.
“Bal descartou muitos conceitos de design de circuitos convencionais para alcançar isso,” disse Alyssa Apsel, professora de engenharia, que foi co-autor 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 assemelha mais a uma mistura controlada de comportamentos de frequência que pode, em última análise, fornecer uma 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 alcançou uma precisão de 88% ou superior em várias tarefas de classificação envolvendo tipos de sinais sem fio, comparável às redes neurais digitais, mas com uma fração do poder e 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 extrema sensibilidade do chip a entradas o torna muito adequado para aplicações de segurança em hardware, como a 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 em 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. Estão experimentando maneiras de melhorar sua precisão e integrá-lo em plataformas de processamento de micro-ondas e digitais existentes.
O trabalho emergiu 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 National Science Foundation.
