Cérebro de micro-ondas: Um chip analógico de inteligência artificial

Redação do Site Inovação Tecnológica - 19/08/2025

Foto do protótipo do "cérebro de micro-ondas" e esquema de sua arquitetura.
[Imagem: Charissa King-O Brien/Cornell Engineering]

Computação com micro-ondas

Pesquisadores da Universidade de Cornell, nos EUA, desenvolveram um microchip de baixo consumo de energia que eles chamam de "cérebro de micro-ondas" - o primeiro processador a computar usando a física das micro-ondas.

Segundo a equipe, seu processador é a "primeira rede neural de micro-ondas verdadeiramente integrada": É um chip único que realiza cálculos no domínio da frequência em tempo real, podendo executar tarefas como decodificação de sinais de rádio, rastreamento de alvos de radar e processamento digital de dados.

Uma grande vantagem é que essa rede neural de micro-ondas é fabricada com silício (tecnologia CMOS). Ela ocupa um espaço de subcomprimento de onda de 0,088 mm² no chip e tem um consumo de energia inferior a 200 miliwatts, permitindo que ela seja integrada em um processador analógico de uso geral.

"Como ele é capaz de distorcer de forma programável em uma ampla faixa de frequências instantaneamente, ele pode ser reorientado para diversas tarefas computacionais,", disse Bal Govind, que criou o chip com seu colega Maxwell Anderson. "Ele ignora um grande número de etapas de processamento de sinais que os computadores digitais normalmente precisam realizar."

É uma rede neural inteira dentro de um chip, rodando diretamente no hardware com base nas interações das micro-ondas.
[Imagem: Bala Govind et al. - 10.1038/s41928-025-01422-1]

IA em hardware

O chip foi projetado desde o início para funcionar como uma rede neural, um sistema computacional neuromórfico, ou seja, inspirado no funcionamento do cérebro humano - esta abordagem com rede neural também é conhecida como inteligência artificial em hardware.

Modos interconectados, produzidos por guias de ondas ajustáveis, permitem que o processador reconheça padrões e aprenda com os dados. Mas, diferentemente das redes neurais em software, que dependem de operações digitais e instruções passo a passo cronometradas por um relógio - o famoso "clock" do computador - esta nova versão utiliza um comportamento analógico e não linear.

Mais importante, ele opera no regime de micro-ondas, o que significa processar fluxos de dados na casa das dezenas de gigahertz, o que é muito mais rápido do que a maioria dos chips digitais.

"Em vez de tentar imitar exatamente a estrutura das redes neurais digitais, Govind criou algo que se parece mais com uma mistura controlada de comportamentos de frequência, que podem, em última análise, fornecer computação de alto desempenho," disse a professora Alyssa Apsel.

A rede neural de micro-ondas imita um computador digital de altíssima velocidade, sem a necessidade de um relógio.
[Imagem: Bala Govind et al. - 10.1038/s41928-025-01422-1]

Usos

O chip consegue executar tanto funções lógicas de baixo nível quanto tarefas complexas, como identificar sequências de bits ou contar valores binários em dados de alta velocidade. O protótipo alcançou uma precisão igual ou superior a 88% em múltiplas tarefas de classificação envolvendo vários tipos de sinais sem fio - isso é comparável às redes neurais digitais, mas com uma fração do consumo de energia e do tamanho.

"Nos sistemas digitais tradicionais, à medida que as tarefas se tornam mais complexas, são necessários mais circuitos, mais potência e mais correção de erros para manter a precisão," descreveu Govind. "Mas, com nossa abordagem probabilística, conseguimos manter alta precisão em cálculos simples e complexos, sem essa sobrecarga adicional."

A extrema sensibilidade do chip aos dados de entrada o torna adequado para aplicações de segurança, como a detecção de anomalias em comunicações sem fio em diversas bandas de frequências, de acordo com os pesquisadores. "Também achamos que, se reduzirmos mais o consumo de energia, poderemos implantá-lo em aplicações como computação de borda," disse Apsel. "Você poderia implantá-lo em um relógio inteligente ou celular e criar modelos nativos no seu dispositivo inteligente, em vez de ter que depender de um servidor em nuvem para tudo."

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