Ein integriertes Mikrowellen-Neuronales Netzwerk für breitbandige Berechnung und Kommunikation

Die Entwicklung hochbandbreitiger Anwendungen, darunter Multi-Gigabit-Kommunikation und Radarsysteme, erfordert eine schnellere Datenverarbeitung. In der Mikrowellenregion, in der Frequenzen höher als die Taktraten liegen, werden Sampling und Berechnung jedoch zunehmend herausfordernd. In dieser Arbeit präsentieren wir ein integriertes mikrowellenbasiertes neuronales Netzwerk zur breitbandigen Datenverarbeitung und -kommunikation. Unser mikrowellenbasiertes neuronales Netzwerk arbeitet im Bereich von zehn bis hundert Gigahertz, wird jedoch durch langsame Steuerungsbitströme mit Megabit pro Sekunde reprogrammiert. Durch Ausnutzung starker Nichtlinearitäten in gekoppelten Mikrowellenoszillationen führt es seine Berechnungen in einem engeren Spektralbereich aus, was eine einfache Auslesung ermöglicht. Das System durchsucht Bitsequenzen in Datenströmen mit mehreren Gigabit pro Sekunde und emuliert digitale Funktionen ohne maßgeschneiderte Schaltungen. Es beschleunigt maschinelles Lernen im Hochfrequenzbereich, indem es Kodierungsverfahren klassifiziert und Frequenzverschiebungen erkennt, um Flugbahnen mittels Radarsignalen zu verfolgen. Das mikrowellenbasierte neuronale Netzwerk wurde mit standardmäßiger CMOS-Technologie (complementary metal–oxide–semiconductor) hergestellt. Es besitzt eine Untermillimeter-Fläche von 0,088 mm² auf dem Chip und verbraucht weniger als 200 mW Leistung, was eine Integration in allgemein einsetzbare analoge Prozessoren ermöglicht.