盖世汽车讯 据外媒报道，康奈尔大学达菲尔德工程学院（Cornell Duffield College of Engineering）的研究人员在一年前发布了一款首创的“微波大脑”微芯片，该芯片能够对超高速数据和无线信号进行计算；如今，他们展示了该芯片如何将信息编码为一种其特有的“语言”。

图片来源：期刊《自然-通讯》

这项工作建立在由Bal Govind博士设计并与Maxwell Anderson共同通过实验验证的全球首款集成微波神经网络的基础之上。他们共同证明，这种低功耗芯片能够利用微波物理特性来模拟大脑识别模式的能力，并几乎瞬时完成计算。

在期刊《自然-通讯》（Nature Communications）发表的一项新研究中，研究人员发现该设备现在能够利用他们所谓的“微波标记嵌入”（microwave token embeddings）——类似于大语言模型中使用的“标记”（tokens）——将信息编码为无线电信号并压缩数据；这些能力有望为卫星、无人机及其他技术实现更快速、更安全的通信。

构建微波信号“词汇表”

“我倾向于将其视为建立一套微波‘词汇表’，”Govind说道。他领导了这项研究。“你可以让一个微波神经网络发送信息，而只有同类型的另一个网络才能解读这些信息。”

该芯片利用非线性微波物理特性，能够将信息（例如无人机或卫星的导航指令）转换为独特的微波脉冲“标记”（tokens），并在此过程中保留各信息片段之间的关联性。与传统通信系统相比，这种方法所需的带宽和能耗要低得多；传统系统通常需要先将模拟无线电信号转换为数字数据，然后再从中提取有用信息。

“我们是利用物理特性来完成工作，”Govind说道，“这些指令无需像传输计算机代码那样进行编码，而是可以仅通过几个微波脉冲来表示，并由另一个微波神经网络即时解读。”

由于每个微波神经网络都具备独特的物理特性并能产生广泛的频率，因此可以通过重新配置来适应不同的传感与计算任务。

具有内在不确定性的压缩技术

研究人员认为，这项技术有望提供一种新型的基于硬件的网络安全方案。Govind指出，若要解码传输内容，不仅需要另一套微波神经网络，还必须掌握用于配置该网络的正确序列——这“颇似公钥/私钥加密机制”。

研究人员还发现，当向芯片输入速率达每秒千兆比特（Gbps）的数据流时，芯片会自然产生概率比特（即“p-bits”）；这些比特的值取决于输入数据，而不会固定为0或1。

为了展示这一能力，研究人员重建了一幅热带风暴系统的卫星图像；该图像保留了风暴系统的许多关键特征，同时将传输数据量减少了约八倍。

“受限于电力或联邦通信委员会（FCC）规定的带宽限制，小型卫星往往无法将海量图像文件传回地球，”Govind说道，“它们通常只能传输像GPS坐标这类简单数据，但这会导致丢失大量关键特征——而我们的芯片正是为了解决这一问题而设计的。”