最初のマイクロ波駆動プロセッサが構築されました

からの研究者チーム コーネル大学 は、古典的なデジタル回路ではなくマイクロ波をベースにした世界初のマイクロチップを開発し、データの処理方法に根本的に異なるアプローチをもたらしました。その結果、より高速で、より効率的で、非常にエネルギー効率の高いシステムが実現します。

このニュース テクノロジー 雑誌に掲載された研究で説明されている ネイチャーエレクトロニクス そして最初の完全に機能するものを提示します マイクロ波ニューラルネットワーク (MNN) チップ形式。その革新的な点は、マイクロ波、つまり電磁スペクトルのアナログ信号を使用して、これまで何百万ものデジタル計算が必要だった演算を実行できることです。これにより、携帯電話よりも少ないエネルギー消費でありながら、従来の CPU を上回るパフォーマンスを実現できます。

捜査部長は、 バル・ゴビンドコーネル大学の博士課程の学生である彼は、このシステムについて次のように説明しています。広範囲の周波数にわたって信号をプログラム的に歪めることができるため、さまざまなコンピューティング タスクに適応できます。»。簡単に言えば、このプロセッサは従来のコンピュータに必要な多くのデジタル処理ステップを回避し、最終結果を大幅に高速化します。

新しいプロセッサの中心となるのは、マイクロ波を使用してデータを処理するアナログ ニューラル ネットワークです。これらの波は一種の周波数の「櫛」、つまりスペクトル線の間に規則的な間隔のパターンを形成し、これにより非常に正確な測定が可能になります。動作原理は、人工知能ニューラル ネットワークが大規模なデータ セット内のパターンを検出する方法を思い出させますが、ここでのみ処理がデジタルではなく電磁的に行われます。

このシステムは、調整可能な導波管内に接続された電磁ノードで構成されます。これらのノードは、パターンを認識して新しいデータに適応することを「学習」し、本質的にアナログ脳として機能します。研究者らが説明しているように、 MNN 幅広い周波数範囲内の信号の特性を捕捉して処理できるため、速度と精度の両方を実現できます。

テスト中に、マイクロ波チップは単純な論理演算と複雑な計算の両方を処理できることが証明されました。バイナリ シーケンスを認識し、88% の成功率で高速データ ストリームのパターンを検出できました。多くの場合、従来のデジタル プロセッサよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。

その主な強みはマイクロ波の速度にあります。家庭用プロセッサは通常 2.5 ～ 4 GHz で動作しますが、 MNN 数十ギガヘルツのオーダーでデータを処理し、 つまり、1 秒あたり最大 200 億回のオペレーション。この高周波アナログ処理への切り替えにより、レーダー画像処理や次世代無線通信などのアプリケーションにとって重要な信号をリアルタイムで処理できるようになります。

この研究の共著者は、 アリッサ・アプセル、そのディレクター 電気・コンピュータ工学部 コーネル大学では、チームが従来の回路設計の原則の多くを放棄したと指摘しています。

デジタル ニューラル ネットワークの動作方法をコピーしようとするのではなく、制御された周波数の「カオス」のように見えながら、高い計算パフォーマンスを提供するものを作成しました。

このアプローチは絶対精度ではなく確率に基づいているため、プロセッサは複雑なエラー修正や追加の回路を必要とせずに、高レベルの正しい結果を維持できます。したがって、消費電力が大幅に削減され、速度が向上します。

新しいチップのエネルギー効率は、おそらく最も印象的な機能です。消費電力は 200 ミリワット未満、つまり 1 ワットの 5 分の 1 未満で、その電力は一般的な携帯電話の電力に相当します。比較のために、一般的なコンピュータ プロセッサには少なくとも 65 ワットが必要です。

これは、この技術が低消費電力が重要な小型デバイスやウェアラブルに応用できる可能性があることを意味します。研究者らは、MNN はエッジ コンピューティング アプリケーション、つまりデータを中央サーバーに送信せずにデバイス上で直接処理することで、待ち時間を短縮し、セキュリティを向上させるのに最適であると考えています。同時に、このテクノロジーは人工知能システムの動作を強化し、最小限のエネルギー要件で高い計算能力を提供する可能性があります。

コーネル大学の科学者たちは、導波管の数を減らし、チップをよりコンパクトにすることを目指して、すでに設計の改善に取り組んでいます。より小型のチップは、相互接続された周波数「コム」を利用して、より豊富なスペクトル出力とより優れたニューラル ネットワーク トレーニングを提供する可能性があります。

MNN が商業的に実行可能なテクノロジーに発展すれば、コンピューティングの新時代の到来をもたらす可能性があります。それは、数十ギガヘルツの速度で動作し、消費電力が最小限で、クラウドに依存せずに「考える」ことができるデバイスです。

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