独自の「マイクロ波脳」マイクロチップが最近、自身の言語を学ぶことに成功しました。このチップは、200ミリワット(mW)未満の電力で超高速データと無線信号を計算することができます。この技術はコーネル大学の科学者によって開発され、チップはマイクロ波マーカーを利用して情報を無線信号にエンコードし、データを圧縮することができます。これらのマーカーは、大規模言語モデルで使用されるマーカーに似ています。このチップは、超高速データ信号と無線通信信号の両方を同時に計算できる世界初のプロセッサであり、マイクロ波の物理特性を利用して、ほぼリアルタイムで情報を処理することができます。
研究者によると、これにより衛星が送信するデータ量が削減され、より迅速かつ安全な無線通信が実現されるとのことです。コーネル大学の博士課程の学生Bal Govindは、「マイクロ波神経ネットワークを持つことで、別の同じタイプのネットワークだけが理解できるメッセージを送信できます。」と述べています。
マイクロ波神経ネットワーク技術が無線通信の未来を変える
無線信号のエンコードに関して、Govindはコーネル大学の電子工学およびコンピュータ工学部のIBMエンジニア教授Alyssa Apselの研究室でこの技術を開発し、チップがマイクロ波マーカーを生成できることを証明しました。この概念は、大規模言語モデルで使用されるマーカーに触発されています。このシステムは、長いデジタル命令の列を送信するのではなく、データを少数のマイクロ波パルスマーカーとして表現し、これらのマーカーは異なるデータ片の関係を保持します。GovindとApselは、シリコンマイクロチップに完全に統合されたマイクロ波神経ネットワークを共同開発しました。
Govindは、「これをマイクロ波の語彙を構築することだと理解するのが好きです。」と説明しました。データが処理中に常にマイクロ波領域内に保持されるため、このアプローチは従来の通信システムにおけるいくつかの計算ステップを排除し、帯域幅の要求とエネルギー消費を削減し、衛星、ドローン、エッジデバイスの2つの主要な制約を解決します。
Govindはさらに、「コンピュータコードのような内容を送信するのではなく、これらの命令は数個のマイクロ波パルスで表現でき、別のマイクロ波神経ネットワークが即座に解釈できます。」と付け加えました。このプロジェクトでは、チームは毎秒ギガビットのデータストリームをチップに入力し、これにより確率ビット(p-bits)が自然に生成されます。これらのビットはゼロまたは一に固定されるのではなく、入力データに応じて変動し、確率計算に非常に役立ちます。研究者たちはこのチップを利用して熱帯暴風の衛星画像を再構築し、元のデータの約8分の1のみを送信しながら、再構築された画像は暴風の多くの重要な特徴を保持しました。
この能力は小型衛星にとって特に価値があり、限られた機載電力と米国連邦通信委員会によって課せられた厳しい帯域幅規制のために、大きな画像ファイルを地球に送信するのが困難です。
Govindはプレスリリースで、「彼らはしばしばGPS座標のような単純な内容を送信する必要があり、これにより多くの主要な特徴が失われますが、私たちのチップがこの問題を解決するのに役立つと考えています。」と述べました。研究者たちは、この技術がハードウェアベースのネットワークセキュリティに新たなレベルをもたらすと信じています。彼らはまた、この技術の特許を申請し、大学のIgniteイノベーションアクセラレーションプログラムを通じて商業化を進めています。この研究は『Nature Communications』誌に発表されました。