近日，好意思国康奈尔大学栽植艾莉莎阿普塞尔（Alyssa Apsel）和团队提议一种微波神经采集（MNN，microwave neural network），其袭取范例的互补金属氧化物半导体（CMOS，Complementary metal-Oxide-Semiconductor）时间制造，在芯片上仅占据 0.088 昔时毫米的超紧凑尺寸，可维持集成到通用模拟经管器中，况且不祥全皆集成在硅基微芯片上。它不错为无线电信号解码、雷达谋略追踪和数字数据经管等任务履行及时频域计较，而且功耗不到 200 毫瓦。

图 | 好意思国康奈尔大学栽植艾莉莎阿普塞尔（Alyssa Apsel）（https://www.engineering.cornell.edu/people/alyssa-b-apsel/）

当施加低频参数调制的时候不祥改变微波神经采集的响应，这种可再行编程、特征丰富的频谱，终点合乎用于机器学习推理任务。该武艺能在宽带信号的扫数这个词带宽（数千兆赫宽）内达成瞬时模拟计较，据议论东说念主员所知，这是业内初度在集成电子设备中展示此类才智，这意味着一种新式高速计较武艺的厚爱面世，关联论文于近期发表在 Nature Electronics（IF 40.9）。

图 | 议论东说念主员将这款低功耗微芯片称为“微波大脑”，它是首款通过专揽微波物理特点，同期对超高速数据信号和无线通讯信号进行计较的经管器。（府上图）

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在芯片上构建首个“微波大脑”

基于微波神经采集，议论东说念主员在芯片上构建了首个“微波大脑”，这是一种低功耗的微芯片，亦然首款专揽微波物理特点从而不祥同期针对超高速数据信号和无线通讯信号进行计较的芯片。

图 | 关联论文（Nature Electronics）

该款芯片既能履行初级逻辑功能，也能完成复杂任务，举例不祥识别高速数据中的比特序列或统计二进制值。在触及无线信号类型的多项分类任务中，它的准确率不低于 88%，能与数字神经采集的准确率相失色，但是功耗和尺寸仅有后者的一小部分。

在议论东说念主员所打造的首个原型样品中，他们证明微波神经采集不祥替代射频和微波机器学习任务中大部分数字采集，同期所顿然的功率获取大幅贬抑，不祥解脱高时钟速率带来的包袱。需要阐发的是，时钟速率是电子设备中中枢责任节律的基准参数，时时以赫兹（Hz）为单元来暗意每秒履行的周期数，较高的时钟速率会拖慢数字系统并使其发烧。兴致的是，这款芯片还能模拟数字功能，从而不祥替代冗长的时序逻辑信号链。

（Nature Electronics）

这款芯片背后的电路拓扑结构，是论文第一作家巴拉・戈文德（Bala Govind）在康奈尔大学读大二和大三时间，经过数月想考慢慢酿成的。他在康奈尔大学官网的报说念中暗意，在校园山坡的屡次漫步中，他完成了上述结构的构想。

图 | 论文第一作家巴拉・戈文德（Bala Govind）（https://www.linkedin.com/in/bal-govind-6840979b/）

毫无疑问，微波神经采集是本次后果得以顺利完成的重中之重，那么它到底是若何出生的？

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微波神经采集是若何责任的？

据了解，微波神经采集是一个非线性系统，它通过产生雷同梳状、对输入敏锐的频谱来进行计较。下图展示了产生这一频谱的电磁结构，该结构由一条非线性波导（标识为 A）和三条线性波导（标识为 B、C 和 D）构成。非线性波导的频率模式受到输入微波出手信号的幅度和相位的热烈影响，而线性波导的模式则基本不受这些信号的影响。

（Nature Electronics）

议论中，议论东说念主员通过袭取“地-信号-地-信号-地”（GSGSG，Ground–signal–ground–signal–ground）结构的波导，将吉赫兹速率的信号注入该系统。然后，构建于两层重迭金属之上的袖珍正交搀杂耦合器，将这些输入信号进行功率分拨，并将其教育至不同的波导中。这些被分割的小部分出手信号随后会在波导中反射，并在耦合器的输出端口叠加，再通过另一组 GSGSG 波导索求出来。

如下图所示，输入敏锐性的主要着手是波导 A 内一系列耦合的非线性谐振器，这些谐振器由电感段与非线性电容组合而成。

（Nature Electronics）

议论经过中，议论东说念主员使用了反并联二极管，这是因为它们不祥产生具有多项式非线性的电容，而其非线性进度则取决于所施加的偏置电压以及微波信号的强度。

在论文中，议论东说念主员还展示了非线性波导的扭结气象布局，当沿着其长度进行周期性地装配开关，就不错延长或者裁减微波信号复返直流电源的旅途，在此时间并不会引入失真。

更遑急的是，通过在一双波导之间畅达的一双开关的开启与关闭，议论东说念主员开采了参数化耦合。这些开关皆是 N 型金属氧化物半导体（NMOS，N-type metal-Oxide-Semiconductor）晶体管，并由一个比特流加以按捺，该比特流的速率仅为输入数据速率的百分之一（150Mbit/s），并通过第三条“地-信号-地”（GSG，Ground–signal–ground）波导传输。这种开-关轮换的参数耦合序列，是针对神经采集模式达成动态再行编程的关节，这使其不祥针对不同计较任务进行建树，从而与其他轮回神经采集教悔武艺有着本体永诀。

（Nature Electronics）

而为了在数十吉赫兹的高频下防守由高幅度微波传输引起的非线性，议论东说念主员通过交叉耦合的晶体管达成了再素性的足够增益。下图展示了微波神经采集的实测频谱响应。不错看到，即使在莫得出手信号或参数切换的情况下，其频谱也高度依赖于震动器中枢供电电压以及施加在非线性电容上的偏置等身分。当收受到 12Gbit/s 的本征超宽带数据时，其频谱响应变得终点复杂。而微波神经采聚积的非线性，将输入频谱的一齐特征映射到其响应最为显赫的畛域。据议论东说念主员所知，这亦然业内初度在集成 CMOS 电路中通过主动耦合非线性谐振产生微波梳状频谱的实例。

（Nature Electronics）

议论东说念主员进一步指出：当先，这一联想决议与传统 CMOS 震动器有着较大不同，后者依赖对称性来达成踏实的单音震动；其次，这一联想决议也不同于通过产生幽微谐波梳来进行光谱分析的复杂脉冲整形电路。由于议论东说念主员旨在专揽商用 CMOS 工艺达成这一模拟计较机，因此联想品性因数罕见 40 的电磁结构并不本质。另据悉，克尔梳（Kerr combs）和电光频率梳（electro-optic frequency combs）等踏实的光学频率源，它们与浩繁的外部出手信号具有邃密的进攻性。而本次议论东说念主员在联想决议上专门让耦合波导泄露于输入微波之下，恰是这种关于宽带输入的专门泄露，使得谐振器里面的非线性和非对称性不祥达成近乎瞬时的计较。

实验中，议论东说念主员通过保握线性波导（B、C、D）与波导 A 的标称震动频率高度失谐，来减少物理电路参数数目。其指出，通过应用广义耦合模表面，该系统可被描写为一组互相畅达的非线性模式，其中第一个非线性模式通过慢速参数耦合和固定相位蔓延与线性模式联贯。与此同期，这一系统由可足够增益供电，参数震动由快速微波出手信号调制，这些信号动态不仅不祥再行建树谐振器的阻抗，况且不祥塑造系统的稳态频谱响应。

图 | 康奈尔大学博士生巴拉戈文德（Bal Govind）与该校艾莉莎阿普塞尔（Alyssa Apsel）栽植联接研发出了一种创举的微波神经采集，该采集全皆集成在硅微芯片上。它能为无线电信号解码、雷达谋略追踪和数字数据经管等任务履行及时频域计较，而扫数这个词经过的功耗不到 200 毫瓦。（府上图）

议论东说念主员指出，微波神经采集的能源学与悲伤酿成的神经采集模子具有相同性。在神经系统中，悲伤存储在踏实、重复的信间隔换模式中，这些模式酿成于互连的节点即神经元之间。这些吸序论采集通过响应外部输入而酿成，并通过调节节点间的权重而产生握久模式。然则，跟着时分的推移，这些模式会从踏实的结构化算作慢慢篡改为愈加迟滞的气象，从而允很多个采集在系统中共存。当采集从固定点吸序论过渡到迟滞吸序论时，系统变得越来越赶快，导致悲伤衰败并最终丢失。

议论东说念主员发现，在本次电路中也出现了雷同的从结构化气象向更迟滞气象的篡改，况且略显迟滞的气象可能会演化为高度迟滞的模式以及全皆迟滞的气象。这种演化响应了系统中悲伤的存在与衰败，它的发生源于微波出手信号与频率调制微波参数震动之间的特定互相作用。这种算作也与脉冲神经采集、基于能量的模子以及生物大脑中不雅察到的畅达模式高度相同。

（Nature Electronics）

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或能开发与频段无关的神经采集经管器

需要阐发的是，本次实验中的物理参数，比如非线性电容偏压、谐振器频率和可足够增益，均保握为固定值。假如不祥动态地调节这些参数，并能袭取更模拟化的参数耦合形态，而非只是依赖二进制比特流出手的开关，那么将有但愿晋升教悔精度和考证精度。

此外，通过使用单一线性波导替代现存的三个波导结构，不错进一步减少芯片组件数目。通过袭取紧凑型的联想决议，畴昔还能达成互联式频率梳阵列的构建，从而生成更丰富的输出频谱，进而在压缩带宽内提供更多特征。这么一来既能翻新教悔数据质地，也能促进单元间的罪责调动。

尽管该芯片当今仍然处于实验阶段，但是议论东说念主员对其可膨胀性握乐不雅格调。脚下，他们正在尝试提高其准确性，并将尝试把其集成到微波平台和数字经管平台中。

通过充分探索联想空间，议论东说念主员但愿不祥开发出一种与频段无关的神经采集经管器买球·(中国)投注APP官方网站，通过解码复杂的超高速数字数据以及障翳数百吉赫兹的毫米波信号，进而让微波神经采集可被用于漫衍式边际计较、智能传感、加密、特征索乞降超快速东说念主工智能推理等限度，同期不祥减少无线和电光链路中高速数据互连所靠近的带宽问题和功率支出问题。