Elektronički mozak, računalni mozak, digitalni mozak, no jeste li čuli za "mikrovalni mozak"? Upravo su to razvili istraživači sa Sveučilišta Cornell.
POGODIO SVE BROJEVE
Netko je večeras postao bogatiji za čak 87 milijuna eura!
zračni udari
Amerika izvela nove napade na Iran
prekinut promet
Kaos na D-1! Sudar teretnog vozila i više automobila, dignut helikopter hitne pomoći
I prije nego što pomislite da se radi o mozgu za mikrovalnu pećnicu, dopustite da pojasnimo. "Mikrovalni mozak" naziv je za prvi procesor koji računa i na ultrabrzim podatkovnim signalima i na bežičnim komunikacijskim signalima koristeći fiziku mikrovalova.
Kako su opisali u svom radu objavljenom u časopisu Nature Electronics, ovaj je procesor prava mikrovalna neuronska mreža i potpuno je integrirana na silicijskom čipu. Ističu kako obavlja izračunavanje u frekvencijskoj domeni u stvarnom vremenu za zadatke poput dekodiranja radio signala, praćenja radarskih ciljeva i digitalne obrade podataka. A najbolja stvar? Sve to radi uz potrošnju energije manju od 200 milivata.
Budući da može trenutno izobličavati signal na programabilan način u širokom frekvencijskom pojasu, može se prenamijeniti za nekoliko računalnih zadataka, rekao je glavni autor Bal Govind, doktorand koji je proveo istraživanje s drugim doktorandom Maxwellom Andersonom. Zaobilazi velik broj koraka obrade signala koje digitalna računala inače moraju obaviti.
Dizajn čipa u obliku neuronske mreže omogućuje mu prepoznavanje uzoraka i učenje iz podataka. No, za razliku od tradicionalnih neuronskih mreži, koje se oslanjaju na digitalne operacije i upute korak po korak, tempirane satom, ova mreža koristi analogno, nelinearno ponašanje u mikrovalnom režimu što joj omogućuje obradu tokova podataka mnogo brže od većine digitalnih čipova.
Čip može obavljati i logičke funkcije niske razine i složene zadatke poput identificiranja nizova bitova ili brojanja binarnih vrijednosti u brzim podacima. Postigao je točnost od 88% ili više na više zadataka klasifikacije koji uključuju vrste bežičnih signala, usporedivo s digitalnim neuronskim mrežama, ali s znatno manjom snagom i veličinom.
U tradicionalnim digitalnim sustavima, kako zadaci postaju složeniji, potrebno je više sklopova, više snage i više ispravljanja pogrešaka kako bi se održala točnost. Ali s našim probabilističkim pristupom, u mogućnosti smo održati visoku točnost i kod jednostavnih i kod složenih izračuna, bez dodatnih troškova, ističu znanstvenici.
Dodaju kako iznimna osjetljivost čipa na ulazne podatke, čini ga prikladnim za sigurnosne primjene poput detekcije anomalija u bežičnoj komunikaciji.
Također mislimo da ako dodatno smanjimo potrošnju energije, možemo ga primijeniti u aplikacijama poput rubnog računarstva (edge computing, op. a.). Mogli biste ga primijeniti na pametnom satu ili mobitelu i izgraditi izvorne modele na svom pametnom uređaju umjesto da se za sve morate oslanjati na cloud poslužitelj, ističu.
No, prije nego što mogu početi razmišljati o različitim načinima primjene, čip mora izaći iz eksperimentalne faze i dokazati svoju skalabilnost.