SHENZHEN, China - MicroCloud Hologram Inc. (NASDAQ: HOLO), ein Technologieanbieter mit einer Marktkapitalisierung von 35 Millionen Dollar, hat die Entwicklung einer Quantenalgorithmustechnologie angekündigt, die darauf abzielt, die Leistung von tiefen Faltungsneuronalen Netzen (CNNs) durch die Nutzung der Möglichkeiten des Quantencomputings zu verbessern.
Das Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) des Unternehmens zielt darauf ab, die Ausgaben traditioneller CNNs zu reproduzieren, während die rechnerische Effizienz verbessert und Herausforderungen des Quantencomputings, wie die Implementierung nichtlinearer Operationen, überwunden werden. Die QCNN-Architektur nutzt die Kodierung von Quantenzuständen, um hochdimensionale Daten in Quantenzustände zu übertragen, wodurch parallele Faltungsoperationen erleichtert und die rechnerische Komplexität reduziert wird.
Quantenfaltungskerne extrahieren Merkmale aus Daten mit Quanten-Geschwindigkeit, und ein messungsbasierter Ansatz wurde für nichtlineare Aktivierungsfunktionen entwickelt, der die Quantenüberlagerung bewahrt. Der Optimierungsalgorithmus von HOLO für das Training des QCNN integriert die Quantengradientenberechnung mit Gradientenabstiegsverfahren, was effiziente Parameteraktualisierungen ermöglicht. Numerische Simulationen haben gezeigt, dass das QCNN eine Klassifikationsgenauigkeit erreichen kann, die mit klassischen CNNs vergleichbar ist, jedoch mit überlegener Rechengeschwindigkeit und Ressourceneffizienz, insbesondere bei großen Datensätzen.
Diese Technologie hat praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter die medizinische Bildanalyse, wo das QCNN Anomalien schnell und genau erkennen kann, und im autonomen Fahren, wo es Umgebungsinformationen in Echtzeit verarbeiten kann. Das Unternehmen sieht auch Potenzial für das QCNN in der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Finanzdatenanalyse.
Trotz erheblicher Fortschritte erkennt HOLO an, dass weiterhin Herausforderungen bestehen, wie die Optimierung quantenbasierter Schaltungen für größere Datensätze und die Bewältigung von Einschränkungen der Quantencomputing-Hardware. Das Unternehmen plant, die Forschung an robusten Quantenalgorithmus-Designs fortzusetzen und die Entwicklungen in der Quantenhardware zu beobachten. Mit einer starken Liquiditätsposition, die durch ein Verhältnis von 13,53 und mehr Bargeld als Schulden in der Bilanz belegt ist, erhält HOLO die finanzielle Flexibilität, um weiterhin in Forschung und Entwicklung zu investieren, trotz eines Umsatzrückgangs von 29,79 % im Jahresvergleich.
Das QCNN stellt einen bedeutenden Schritt in der Integration von Quantentechnologie mit künstlicher Intelligenz dar, mit dem Potenzial, Sektoren wie Gesundheitswesen, Transport, Finanzen und Grundlagenforschung zu revolutionieren. Mit dem Fortschritt der Quantencomputing-Hardware wird erwartet, dass sich das Potenzial des QCNN ausdehnt und einen entscheidenden Fortschritt in der Entwicklung intelligenter Systeme der nächsten Generation markiert.
In anderen aktuellen Nachrichten hat MicroCloud Hologram bedeutende Fortschritte in seiner Quantencomputing-Technologie erzielt. Das Unternehmen hat ein neues Quantenprotokoll entwickelt, das die Kontrolle und Genauigkeit der Qubit-Operationen verbessert, was einen bedeutenden Fortschritt auf diesem Gebiet darstellt. Dieses Protokoll, das auf dem adiabatischen Quantentheorem basiert, ermöglicht eine hochpräzise Energieüberwachung und unterdrückt Rauschen, ein häufiges Problem in der Quantenkontrolle.
Darüber hinaus haben Forscher von MicroCloud Hologram Quanten-Zustandsfidelitäten von bis zu 99 % mit ein- und zwei-Qubit-Gatteroperationen erreicht. Trotz operationeller Herausforderungen wird erwartet, dass diese jüngsten Durchbrüche erheblich zur Industrie der Quanteninformationsverarbeitung beitragen.
Diese Fortschritte sind Teil der laufenden Bemühungen von MicroCloud Hologram, ihre Technologie zu verfeinern und die Fähigkeiten und Anwendungen von Quantengattern zu erweitern. Die Forschung des Unternehmens konzentriert sich auf drei Hauptbereiche: Auswahl und Vorbereitung von Quantenbits, Aufbau von quantenmechanischen Tensor-Netzwerken und Simulation der Dynamik unendlicher verschränkter Zustände.