צוות משולב של מהנדסים מאוניברסיטת Tsinghua ומרכז המחקר הלאומי של בייג'ינג למדעי מידע ו טכנולוגיה, שניהם בסין, פיתחה שבבי בינה מלאכותית פוטונית היברידית דיפרקטיבית בקנה מידה גדול לשימוש ביישומי בינה כללית מלאכותית ביעילות גבוהה. המאמר שלהם מתפרסם בכתב העת מדע.
כאשר יישומי AI תוכנה הפכו למיינסטרים במהלך השנים האחרונות, מהנדסי מחשבים עבדו קשה בחיפוש אחר דרכים לבנות חומרה שתומכת בתוכנת AI בצורה יעילה יותר או שמבצעת מחשוב AI ישירות.
במחקר החדש הזה, הצוות בסין התמקד באחרון, בחיפוש אחר דרכים לבצע עיבוד AI במהירות וביעילות רבה יותר. לשם כך הם יצרו צ'יפלט - מעגל משולב שמבצע קבוצות משנה מוגדרות בבירור של פונקציונליות המשמשות בדרך כלל עם שבבים אחרים לביצוע משימות הכוללות חבילות המבוססות על אור ולא על חשמל.
בלב המחקר החדש עומדת המטרה של בניית מודל של בינה כללית מלאכותית (AGI). מודל כזה יורכב, בתיאוריה, ממגוון של שבבים, כולל כאלה כמו טאיצ'י, שיהוו יחד מחשב מבוסס רשת עצבית עם יכולות בינה מלאכותית שתואמות או עולות על אלו של המוח האנושי.
אחד המכשולים העיקריים ביצירת מודל כזה הוא דרישות כוח המחשוב. נכון לעכשיו, יחידות עיבוד גרפיות הן המרכיבים העיקריים של מערכות כאלה, אך דרושה טכנולוגיה חזקה יותר כדי שמערכת AI תתאים ליכולות המודיעין של בני אדם. הצוות בסין מציע שהתשובה היא להשתמש באור במקום בחשמל לעיבוד - המחשב שנוצר ישתמש בהרבה פחות חשמל ויוכל לבצע חישובים מהר יותר.
החוקרים מציינים ש-Taichi תוכנן ונבנה בדומה ל-chiplets אחרים מבוססי אור - ההבדל הוא שניתן להגדיל אותו הרבה יותר בקלות, מה שמאפשר להשתמש ברבים מהם יחד ליצירת AGI.
בבדיקת העיצוב שלהם, הצוות מצא שהוא מסוגל להשיג קנה מידה רשת של 13.96 מיליון נוירונים מלאכותיים, שהוא הרבה יותר טוב מ-1.47 מיליון שדווחו על ידי יצרניות שבבים אחרות.