WiMi Hologram Cloud Inc.(WIMI)の株価は木曜日の取引で、量子・古典ハイブリッドモデルを中核とする新しい量子コンピューティング設計の発表を受け、0.04ドル上昇の3.03%高となる1.37ドルまで値を上げた。同社はこの技術が古典的データの分類タスクに直接対応するものだと説明しており、量子機械学習設計の発表後、昼間の安定した取引の中で上昇幅を維持した。

量子ニューラルネットワークのブレークスルー

WiMi Hologram Cloudは、3量子ビット相互作用層を中心として構築された量子畳み込みニューラルネットワークを発表した。この設計は量子モデルにおける表現力とエンタングルメント生成の向上を目指すものであり、同社の研究者たちは、この構造が多体相互作用モデルへの移行を示すものだと説明している。

新しい相互作用層は、ネットワークの標準的な畳み込みユニットと並んで配置される。これらの構成要素は協調して動作し、入力データから特徴を抽出すると同時に、回路の深さと複雑さを抑えている。WiMiによれば、このバランスによりシステムはハードウェアに適合し実用的なものになっているという。このトレードオフは、量子回路を機械学習タスクに応用する研究分野である量子機械学習において中核的な課題だ。現在の量子プロセッサは依然としてノイズが多く量子ビット数が限られたデバイスであるため、浅い回路深度で有用なエンタングルメントを生成する設計こそが、既存のハードウェアで実行可能なものとなる。

同社の研究者によれば、三体相互作用は到達可能な量子状態空間を大幅に拡大する。この拡大は、従来の量子ニューラルネットワークに見られた一般的な表現力の限界に対処するものであり、その結果、モデルはより複雑なデータパターンを効率的に捉えられるようになる。この種の利点が、実際のデータセットにおいて古典的ニューラルネットワークに対する優位性につながるかどうかは、この分野全体で未解決の研究課題として残されている。

技術的設計

このアーキテクチャは、情報処理に量子・古典ハイブリッド方式を採用している。古典的データはまずエンコーディング戦略を通じて量子状態へとマッピングされる。画像データはブロック分割に依存し、一次元データは角度エンコーディングを使用する。同社によれば、このエンコーディング工程により、古典的な情報を量子ネットワーク内で表現・処理することが可能になるという。

エンタングルメント解析の結果、3量子ビット層は浅い回路深度で強力かつマルチスケールなエンタングルメントを生成することが示された。WiMiによれば、この能力によりネットワークは入力データ内の非線形相関を確実に捉えられるほか、ノイズが存在する場合の安定性も支えられるという。

訓練では、古典的最適化手法と量子回路パラメータを共同反復を通じて組み合わせる。エンジニアは勾配消失や不安定性の問題を解決するため、初期化戦略を調整した。その結果、モデルは二値分類および多クラス分類の両方のタスクにおいて安定して収束すると同社は報告している。

会社の背景と今後の展開

WiMi Hologram Cloudはホログラム拡張現実(AR)技術のグローバルプロバイダーとして事業を展開しており、近年は研究範囲を量子コンピューティング応用へと拡大し、この分野で一連の研究成果を発表してきた。今回の発表は、そうしたより広範な技術戦略とロードマップに基づくものであり、研究段階の取り組みを説明するものだ。同社は、実在の量子デバイスでの展開を現時点の提供物ではなく将来のステップとして位置づけている。

WiMiは、より大規模な応用に向けてモデルをスケールさせる計画だと述べている。今後の目標には、より高次元の画像データや複雑な時系列解析が含まれ、クロスモーダルなデータ融合も引き続き重要な開発分野となっている。

同社は、今後もノイズ耐性とハードウェア互換性のテストを続けると述べた。これらの取り組みは、モデルを理論から実在の量子デバイスへの展開へと進めることを目指しており、WiMiによれば、この進展が同社の長期的な量子コンピューティングへの野心を支えるという。

この記事はBlockonomiに最初に掲載された。