Исследователи из Корнелльского университета разработали инновационный микрочип, способный обрабатывать данные непосредственно в микроволновом диапазоне. Уникальность этой технологии заключается в том, что она исключает необходимость предварительного преобразования радиосигналов в традиционный цифровой формат, объединяя функции обработки радиоволн и вычислительных потоков в одном устройстве.

Основой прорывного метода стала концепция микроволновых токенов. Аналогично тому, как работают современные большие языковые модели с текстовыми данными, данная система разбивает информацию на короткие и информативные микроволновые импульсы. Такой подход позволяет сохранять все необходимые смысловые связи между фрагментами данных, существенно оптимизируя процесс передачи.
Внедрение микроволновых токенов дает два ключевых преимущества: значительное снижение общего объема передаваемых данных и крайне низкое энергопотребление — рабочий прототип микрочипа расходует менее 200 мВт.
В ходе практических испытаний ученые применили чип для трансляции спутникового снимка тропического циклона. Результаты показали, что технология позволяет сжать данные в восемь раз, при этом итоговое изображение сохраняет достаточную детализацию для проведения качественного анализа.
По мнению разработчиков, подобная архитектура станет идеальным решением для компактных автономных систем, включая небольшие спутники, беспилотные аппараты и робототехнику, где лимиты энергопотребления и пропускной способности каналов связи играют решающую роль.
Дополнительным преимуществом технологии является повышенная безопасность. Исследователи предполагают, что обмен информацией в формате микроволновых токенов обеспечит аппаратную защиту данных: прочитать и корректно интерпретировать такой сигнал смогут только устройства, оснащенные аналогичными микроволновыми нейронными процессорами.
В данный момент команда авторов проекта уже подала соответствующую патентную заявку и ведет активную работу над дальнейшей коммерциализацией разработки в рамках университетской программы.






