В основе устройства лежит нейросеть, но реализованная через особые микроволновые волноводы. Эти структуры создают нелинейные взаимодействия сигналов, что позволяет распознавать закономерности и «учиться» на данных. В отличие от цифровых нейросетей, работающих пошагово под тактовую частоту, микроволновый чип обрабатывает потоки в десятках гигагерц — быстрее, чем большинство современных процессоров.

Чип показал точность 88% и выше в задачах классификации беспроводных сигналов, что сопоставимо с цифровыми нейросетями, но при куда меньших энергозатратах и размере схемы. Он способен выполнять как простейшие логические операции, так и сложные задачи — например, распознавать последовательности битов в потоке данных.

Создатели отмечают, что высокая чувствительность устройства делает его перспективным для систем безопасности — например, для выявления подозрительных сигналов в беспроводных сетях. А при дальнейшем снижении энергопотребления его можно будет использовать в носимых устройствах — от умных часов до смартфонов, которые смогут обрабатывать данные и строить модели прямо на устройстве, без постоянного обращения к облачным сервисам.

Работа пока носит экспериментальный характер, но учёные уверены в её масштабируемости. Сейчас они проверяют, как улучшить точность и интегрировать чип в существующие цифровые и микроволновые платформы. Исследование выполнено при поддержке агентства DARPA и Национального научного фонда США.