清华大学设计出用于通用人工智能的光子芯片：太极芯片
Taichi采用了分布式光计算架构，具备亿级神经元的芯片计算能力，显著提高了处理速度和能效。
Taichi芯片能处理接近人类智能水平的复杂任务，如自主决策、复杂环境的导航等，这些通常是AGI研究中的关键挑战。
Taichi能在高精度下处理复杂的分类和内容生成任务，可应用与如自动驾驶、智能制造和高级机器人。
应用前景
1、大规模光学神经网络
千类级分类: Taichi 芯片能处理大规模分类问题，如能在千类级别(例如1623类)进行高准确度分类，展示了其处理复杂数据集的能力。
人工智能生成内容(AIGC) : Taichi不仅局限于传统的分类和识别任务，还能进行创造性的内容生成，如音乐作曲和高分辨率风格化绘画。这种能力使它可以在艺术创作和其他需要创造性输出的领域中找到应用。
2、构建超十亿神经元的模型
规模限制的突破：Taichi芯片通过达到超十亿神经元的规模，突破了之前光子计算和AI芯片的规模限制，为构建更大更复杂的神经网络模型提供了基础。
信息分散与合成：Taichi采用了高级的数据处理策略，能够在保持高容错性的同时，有效地分散和合成信息。这种策略增加了系统对错误的鲁棒性，尤其是在处理大规模数据时。
3、AGI任务
解决复杂的AGI任务: Taichi芯片能处理接近人类智能水平的复杂任务，如自主决策、复杂环境的导航等，这些通常是AGI研究中的关键挑战。
可扩展性、准确性和效率的提升:芯片的设计优化了这三个关键方面，使其在执行AGI任务时更加高效和准确。
4、现实世界应用和下一代Al芯片
现实世界应用：Taichi的高效能和复杂数据处理能力使其适用于现实世界应用，如自动驾驶、智能制造和高级机器人。
高效Al芯片的开发：Taichi芯片的成功展示了利用光子技术构建下一代高效Al芯片的可行路径，预示着光子计算技术在未来AI硬件中的关键角色。
新闻：https://www.tsinghua.edu.cn/en/info/1399/12830.htm
论文：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adl1203?ref=ai-recon.ghost.io
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