量子计算技术 - 量子计算机的计算潜力源于其量子比特的独特性质 通过叠加 一个具有n个量子比特的量子计算机可以提供2^n的计算空间 这使其在解决大规模问题时具有显著优势 特别是在因数分解 分子模拟和人工智能等领域 [1] - 当前量子设备仍处于噪声中等规模量子（NISQ）阶段 量子电路操作中的噪声 热力学扰动和其他外部环境干扰通常会导致量子比特错误 与经典计算中的错误相比 量子计算错误更复杂且更难纠正 存在错误在整个量子电路中传播的风险 因此 有效减少这些量子计算错误对于推进量子计算技术至关重要 [15] MLQES技术 - MLQES技术通过机器学习模型预测量子电路中的潜在错误 并动态调整电路结构以最小化错误对最终计算结果的影响 [20] - MLQES技术使用监督学习模型分析量子电路 该模型在大量历史量子电路和错误分布数据集上进行训练 使其能够准确预测不同量子电路中的常见错误 当输入新的量子电路时 MLQES可以实时预测电路中各种操作（如量子门 量子比特之间的纠缠等）的潜在错误幅度 [2] - MLQES技术通过经典重建算法将多个子电路的结果组合成完整量子电路的输出 这一重建过程不依赖于额外的量子操作 而是利用经典计算的强大处理能力来弥补量子计算的局限性 [7] - MLQES技术采用电路分割机制 当机器学习模型预测到量子电路中的错误值超过预定阈值时 系统会将大型量子电路分割为两个或多个较小的子电路 这种分割策略确保每个子电路中的错误控制在可接受范围内 并通过迭代分割过程直到每个子电路的错误预测低于设定阈值 [10] - 分割后的子电路可以在量子设备上独立运行 由于子电路规模较小 量子比特之间的纠缠和相互作用更容易控制 从而减少量子操作中的噪声干扰 每个子电路执行完毕后 其输出会发送到经典计算机进行进一步处理 [14] MLQES技术的优势 - 与传统量子纠错方法相比 MLQES技术的最大优势在于不需要额外的量子比特资源 对于当前量子设备而言 量子比特资源非常有限 维护这些资源的成本很高 MLQES将复杂的量子纠错问题简化为可扩展的经典-量子混合计算问题 仅依赖于经典计算控制 [17] - MLQES技术不仅解决了量子错误问题 还为量子计算的未来提供了可扩展的计算框架 该技术结合了量子计算机和经典计算机的优势 利用经典计算的强大处理能力控制量子电路的执行 这种经典与量子计算的融合为未来NISQ设备的进一步应用开辟了可能性 特别是在量子比特数量有限但需要高精度计算的场景中 [16] - MLQES技术专为当前的NISQ设备设计 在这些设备上 由于量子比特的操作噪声和限制 量子纠错变得更加困难 MLQES能够适应这些限制 提供易于实现的量子错误抑制解决方案 [8] MLQES技术的应用前景 - MLQES技术的推出标志着量子计算的重要进展 在NISQ设备尚未完全成熟的阶段 有效减少量子计算错误意味着更多实际应用场景可以逐步实现 无论是在量子化学 优化问题还是密码学中 错误减少都将大大增强量子计算的可行性和效率 [11] - 量子计算预计将在金融 材料科学和人工智能等领域带来重大变革 通过MLQES技术 公司为这些行业提供了更高效 更可靠的量子计算解决方案 帮助企业 和研究机构更快 更早地将量子计算应用于实际生产和研究 [21] 公司背景 - 公司是一家专注于全息AR汽车HUD软件 3D全息脉冲LiDAR 头戴式光场全息设备 全息半导体 全息云软件 全息汽车导航等专业领域的全息云综合技术解决方案提供商 其服务和全息AR技术包括全息AR汽车应用 3D全息脉冲LiDAR技术 全息视觉半导体技术 全息软件开发 全息AR广告技术 全息AR娱乐技术 全息ARSDK支付 交互式全息通信等全息AR技术 [18]