WiMi, 3큐비트 상호작용 기반 양자 AI 시스템 제안 및 실기기 테스트 계획

BEIJING, Aug. 21, 2026 /PRNewswire/ -- 세계적인 홀로그램 증강 현실("AR") 기술 제공업체인 WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WiMi)("WiMi" 또는 "당사")는 고전 데이터 분류 작업을 지향하는 최첨단 양자 기계 학습 기술인 고전 데이터 분류를 위한 상호작용 계층을 갖춘 양자 컨볼루션 신경망을 제안합니다. 이 기술은 3큐비트 상호작용을 기반으로 한 혁신적인 상호작용 계층 구조를 도입함으로써 표현력, 얽힘 생성 능력 및 실제 분류 성능 측면에서 양자 컨볼루션 신경망의 전반적인 성능을 체계적으로 향상시키며, 다체 상호작용으로 구동되는 새로운 단계로 향하는 양자 딥러닝 모델의 구조적 설계에서 중요한 진전을 이룩했습니다.

기술적 구현 논리 관점에서 이 양자 컨볼루션 네트워크는 전체적인 하이브리드 양자-고전 아키텍처 설계를 채택합니다. 먼저, 효율적인 데이터 인코딩 전략을 통해 고전 데이터를 양자 상태 공간으로 매핑하여 제한된 큐비트 자원 하에서 원본 데이터의 가급적 많은 판별 정보를 보존합니다. 이미지 데이터의 경우, 네트워크는 픽셀 정보를 상응하는 양자 서브시스템에 임베딩하기 위해 블록 분할 및 로컬 매핑 접근 방식을 사용합니다. 1차원 데이터의 경우, 데이터 특징의 압축된 표현을 달성하기 위해 구조화된 진폭 인코딩과 각도 인코딩의 조합이 사용됩니다. 데이터 인코딩이 완료되면 양자 상태는 여러 층의 양자 컨볼루션 유닛과 상호작용 계층으로 구성된 양자 특징 추출 모듈로 공급됩니다.

이 모듈에서는 양자 컨볼루션 연산과 새로운 상호작용 계층이 번갈아 실행됩니다. 양자 컨볼루션 계층은 로컬 큐비트 하위 공간 내에서 저차 특징을 추출하는 역할을 하며, 구조적 설계는 과도하게 깊거나 구현하기 어려운 양자 게이트 시퀀스의 도입을 피하기 위해 하드웨어 친화적인 원칙을 준수합니다. 상호작용 계층은 전체 네트워크의 핵심 혁신으로서 3큐비트 상호작용을 통해 채널 간 및 스케일 간 정보 융합을 달성합니다. 이러한 설계는 회로 깊이를 제어하면서 복잡한 패턴에 대한 네트워크의 표현력을 크게 향상시킬 수 있게 합니다. WiMi R&D 팀은 이론적 분석을 통해 이 상호작용 계층이 양자 상태 공간의 커버리지 능력에 미치는 영향을 체계적으로 연구했습니다. 결과에 따르면 3체 상호작용을 도입한 후 네트워크의 매개변수 공간에서 도달 가능한 상태의 집합이 크게 확장되어, 전통적인 양자 신경망의 일반적인 표현력 제한 문제를 효과적으로 완화하는 것으로 나타났습니다.