中國微雲全息公司推出抗噪深度量子神經網路，革新量子人工智慧

2025年6月10日，中國深圳微雲全息公司宣布在量子計算領域取得突破性進展。他們研發了一種抗噪深度量子神經網路（DQNN）架構。這項創新有望革新量子人工智慧（Quantum AI）應用。 傳統神經網路已經取得了顯著成就，但量子計算提供了實現更大進步的潛力。微雲全息公司的DQNN使用量子位元作為神經元，任意么正運算作為感知器。這種設計允許高效的層次化訓練，並減少量子誤差，使其對雜訊數據具有魯棒性。 該架構的核心在于其量子神經元，這些神經元利用量子態儲存更豐富的資訊，從而增強計算能力。每個神經元通過么正運算更新其狀態，確保資訊在計算過程中不遺失。這種設計使量子神經網路能夠適應複雜的量子數據模式，同時減少計算誤差。 為了高效地訓練網路，微雲全息公司使用了一種基於保真度的優化策略，保真度是衡量量子態之間相似度的關鍵指標。這種方法減少了對計算資源的需求，即使在嘈雜的環境中也能保持穩定性。這使得該架構在當前的雜訊中等規模量子（NISQ）計算機上具有實用性。 該架構優化了量子態編碼，確保所需的量子位元數量僅隨網路的寬度而不是深度而擴展。這種設計允許在現有的量子處理器上訓練深度量子神經網路，為大規模量子機器學習模型鋪平了道路。 基準測試表明，DQNN能夠準確地學習目標量子運算，並表現出優異的泛化能力。這意味著即使在有限或嘈雜的訓練數據下，它也能推斷出合理的量子映射關係。隨著量子計算的發展，這項技術有望在各種現實世界場景中發揮關鍵作用。 微雲全息公司的這一突破不僅推動了量子機器學習的發展，也為眾多行業開闢了新的可能性。這種抗噪DQNN架構的開發有望在多個行業中發揮重要作用，引領人工智慧進入量子計算的新時代。