在康奈尔大学一间安静的实验室里，研究人员对数十年来的数字电路惯例进行了彻底的革新。最终，他们打造出一块硅芯片，它的思维方式不再像时钟驱动的处理器，而更像一个活生生的大脑——只不过它利用的不是神经元，而是受控的微波能量脉冲。

这款实验性处理器被称为“微波大脑”，可以同时处理两项任务：处理超高速数据流和进行无线通话，而所有这些操作都集中在一块小到足以容纳智能手表的体积内。而且它的功耗仅为 200 毫瓦，仅为同类数字神经网络功耗的一小部分。

秘诀在于摒弃循序渐进的数字化方法。传统芯片通过与时钟同步的二进制逻辑门传输数据。而康奈尔大学的设计则通过可调谐的微波波导来传输信息，让模式以数十千兆赫的频率实时出现并被识别，无需等待或瓶颈。

每个波导就像一个“物理神经元”，微波信号的幅度、相位和频率可以被整形，以表示数据特征。这些特征在模拟域中相互作用和干扰，在信号数字化之前产生一组丰富的模式。这种物理混合和传播本质上执行了数字网络通常通过多个软件层实现的特征提取和转换。

该芯片的设计将一种人工智能框架直接构建到硬件中，利用微波的自然行为来处理传入的数据流。它无需将数据存储在内存中并重复执行大量计算，而是让微波网络本身处理繁重的工作。电子调谐器和信号转换器等小型可调组件可以动态改变芯片内部的路径，使其能够在不同的人工智能任务之间切换，而无需从头开始重新训练。

在测试中，该芯片对无线信号的分类准确率达到 88% 或更高，与体积庞大得多的数字芯片性能相当。至关重要的是，无论简单还是复杂的任务，该芯片的准确率都保持稳定，而且无需数字系统通常所需的额外电路和纠错功能。

由于该硬件对信号行为变化天生敏感，其用途远不止于人工智能计算。它可以监测无线流量异常、跟踪雷达目标，或解码拥挤的无线电信道。经过进一步改进，该团队相信它甚至可以嵌入个人设备，无需依赖云服务器即可运行本地人工智能模型。

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