НовостиАкцииАкции WiMi Hologram Cloud (WIMI) выросли на 3,03% благодаря трёхкубитному слою взаимодействия для квантовых нейронных сетей

Акции WiMi Hologram Cloud (WIMI) выросли на 3,03% благодаря трёхкубитному слою взаимодействия для квантовых нейронных сетей

Автор: Blockonomi·

Ключевые выводы

  • WiMi Hologram Cloud представила квантовую свёрточную нейронную сеть, построенную на трёхкубитных слоях взаимодействия.
  • Компания сообщила, что дизайн призван повысить выразительность и генерировать более сильную запутанность при сохранении малой глубины схемы.
  • Классические данные кодируются в квантовые состояния с помощью блочного разбиения для изображений и углового кодирования для одномерных данных.
  • WiMi сообщила, что после корректировки стратегий инициализации при обучении модель устойчиво сходится в задачах бинарной и многоклассовой классификации.
  • Компания планирует продолжить тестирование устойчивости к шуму и совместимости с оборудованием, прежде чем перейти к развёртыванию на реальных квантовых устройствах.
Акции WiMi Hologram Cloud (WIMI) выросли на 3,03% благодаря трёхкубитному слою взаимодействия для квантовых нейронных сетей

Акции WiMi Hologram Cloud Inc. (WIMI) в ходе торгов в четверг выросли на 3,03%, или на 0,04 доллара, до 1,37 доллара после того, как компания представила новый дизайн в области квантовых вычислений, основанный на гибридной квантово-классической модели. WiMi сообщила, что технология напрямую ориентирована на задачи классификации классических данных, и после анонса разработки в области квантового машинного обучения акции сохраняли положительную динамику на спокойных дневных торгах.

Прорыв в области квантовых нейронных сетей

WiMi Hologram Cloud представила квантовую свёрточную нейронную сеть, построенную на трёхкубитных слоях взаимодействия. Дизайн направлен на повышение выразительной силы и генерации запутанности в квантовых моделях, а исследователи компании охарактеризовали эту структуру как переход к моделям многочастичного взаимодействия.

Новый слой взаимодействия работает наряду со стандартными свёрточными блоками сети. Работая совместно, эти компоненты извлекают признаки из входных данных, ограничивая при этом глубину и сложность схемы — баланс, который, по словам WiMi, сохраняет практичность системы и её совместимость с оборудованием. Такой компромисс является ключевым для квантового машинного обучения — области исследований, применяющей квантовые схемы к задачам машинного обучения: современные квантовые процессоры остаются шумными устройствами с ограниченным числом кубитов, поэтому на существующем оборудовании реализуемы те дизайны, которые генерируют полезную запутанность при малой глубине схемы.

По данным исследователей компании, трёхчастичные взаимодействия значительно расширяют достижимое пространство квантовых состояний. Это расширение устраняет распространённое ограничение выразительности, характерное для более ранних квантовых нейронных сетей, благодаря чему модель может эффективно распознавать более сложные паттерны данных. Остаётся открытым исследовательским вопросом для всей области, преобразуется ли преимущество такого рода в превосходство над классическими нейронными сетями на практических наборах данных.

Технический дизайн

Архитектура использует гибридный квантово-классический подход к обработке информации. Классические данные сначала преобразуются в квантовые состояния с помощью стратегии кодирования: для изображений применяется блочное разбиение, а для одномерных данных — угловое кодирование. По словам компании, этот этап кодирования позволяет представить классическую информацию и обрабатывать её внутри квантовой сети.

Анализ запутанности показал, что трёхкубитный слой генерирует сильную многоуровневую запутанность при малой глубине схемы. WiMi сообщила, что эта способность помогает сети надёжно улавливать нелинейные корреляции во входных данных, а также обеспечивает устойчивость при наличии шума.

Обучение сочетает классические оптимизаторы с параметрами квантовой схемы посредством совместной итерации. Инженеры скорректировали стратегии инициализации, чтобы устранить проблемы исчезающего градиента и нестабильности, и компания сообщила, что благодаря этому модель устойчиво сходится как в задачах бинарной, так и многоклассовой классификации.

О компании и дальнейшие планы

WiMi Hologram Cloud действует как глобальный поставщик технологий голографической дополненной реальности, и недавно компания расширила область своих исследований, включив в неё применения квантовых вычислений, и опубликовала серию исследовательских анонсов в этой сфере. Последняя разработка продолжает эту более широкую техническую стратегию и дорожную карту и описывает работу на исследовательской стадии: компания рассматривает развёртывание на реальных квантовых устройствах как будущий шаг, а не текущее предложение.

WiMi сообщила, что планирует масштабировать модель для более крупных применений. К будущим целям относятся данные изображений более высокой размерности и анализ сложных временных рядов, при этом кросс-модальное слияние данных остаётся ключевым направлением дальнейшего развития.

Компания сообщила, что в дальнейшем продолжит тестировать устойчивость к шуму и совместимость с оборудованием. Эти усилия направлены на то, чтобы перевести модель от теории к развёртыванию на реальных квантовых устройствах — прогресс, который, по словам WiMi, поддерживает её долгосрочные амбиции в области квантовых вычислений.

Эта статья впервые появилась на Blockonomi.