混合架构光子芯片实现高效强化学习

混合架构光子芯片实现高效强化学习

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http://m.sohu.com/a/760715343_121474537/?pvid=000115_3w_a

上海交通大学物理与天文学院金贤敏课题组在光子芯片领域取得重要突破，研发出一种创新的混合架构可编程光子芯片，并成功将其应用于高效求解钙钛矿材料合成任务的强化学习领域。这一研究成果于2024年2月5日在Nature Communications期刊上在线发表，为人工智能领域的计算效率提升提供了新的解决方案。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的核心范式之一，在构建通用学习系统（例如大语言模型等）中发挥着至关重要的作用。然而，传统电子计算机用于模拟强化学习模型中智能体与环境交互的做法，消耗了大量计算资源，对强化学习效率提出了重大挑战。

为了解决这一难题，研究团队提出了一个通用框架，利用光子集成芯片（PIC）来模拟强化学习中的交互，以提高算法效率。这一研究结果验证了在PIC平台上模拟RL算法交互的有效性，突显了其在大规模和复杂的RL任务中提高计算能力的潜力。

这项研究不仅展示了中国科研团队在前沿科技领域的创新能力，也为人工智能、材料科学等领域的计算效率提升提供了新的解决方案。

本文原文来自搜狐