Des chercheurs de l’université Cornell ont mis au point une micropuce à faible consommation d’énergie qu’ils appellent "cerveau micro-ondes", le premier processeur capable de traiter à la fois des signaux de données ultra-rapides et des signaux de communication sans fil en exploitant la physique des micro-ondes. Ce processeur est le premier véritable réseau neuronal à micro-ondes et est entièrement intégré à une micropuce en silicium. Il effectue des calculs en temps réel dans le domaine fréquentiel pour des tâches telles que le décodage de signaux radio, le suivi de cibles radar et le traitement de données numériques, tout en consommant moins de 200 milliwatts d’énergie.
« Comme il est capable de se déformer de manière programmable sur une large bande de fréquences instantanément, il peut être réutilisé pour plusieurs tâches informatiques », a déclaré l’auteur principal Bal Govind, M.S. ’24, un doctorant qui a mené la recherche avec Maxwell Anderson ’20, M.S. ’24, également doctorant. « Il contourne un grand nombre d’étapes de traitement du signal que les ordinateurs numériques doivent normalement effectuer ». La micro-puce à faible consommation d’énergie que les chercheurs appellent "cerveau à micro-ondes" est le premier processeur capable de calculer à la fois des signaux de données ultra-rapides et des signaux de communication sans fil en exploitant la physique des micro-ondes.
Cette capacité est rendue possible par la conception de la puce sous forme de réseau neuronal, un système informatique inspiré du cerveau, utilisant des modes interconnectés produits dans des guides d’ondes accordables. Cela lui permet de reconnaître des modèles et d’apprendre à partir des données. Mais contrairement aux réseaux neuronaux traditionnels qui reposent sur des opérations numériques et des instructions étape par étape synchronisées par une horloge, ce réseau utilise un comportement analogique et non linéaire dans le domaine des micro-ondes, ce qui lui permet de traiter des flux de données de plusieurs dizaines de gigahertz, soit beaucoup plus rapidement que la plupart des puces numériques.
La puce peut effectuer à la fois des fonctions logiques de bas niveau et des tâches complexes telles que l’identification de séquences de bits ou le comptage de valeurs binaires dans des données à haut débit. Elle a atteint une précision égale ou supérieure à 88 % dans plusieurs tâches de classification impliquant des types de signaux sans fil, ce qui est comparable aux réseaux neuronaux numériques, mais avec une fraction de la puissance et de la taille. Bal Govind, doctorant, et Alyssa Apsel, directeur Ellis L. Phillips Sr. de l'école d'ingénierie électrique et informatique, ont créé un réseau neuronal à micro-ondes, le premier du genre, entièrement intégré sur une micropuce en silicium. Il effectue des calculs en temps réel dans le domaine des fréquences pour des tâches telles que le décodage de signaux radio, le suivi de cibles radar et le traitement de données numériques, tout en consommant moins de 200 milliwatts d'énergie. Selon les chercheurs, l’extrême sensibilité de la puce aux entrées la rend particulièrement adaptée aux applications de sécurité matérielle telles que la détection d’anomalies dans les communications sans fil sur plusieurs bandes de fréquences micro-ondes.
Cornell University : https://news.cornell.edu/stories/2025/08/researchers-build-first-microwave-brain-chip
