شنتشن، الصين، 25 يونيو 2026 (جلوب نيوزواير) - أعلنت شركة مايكرو كلاود هولوجرام (ناسداك: HOLO)، ("HOLO" أو "الشركة")، وهي شركة متخصصة في تقديم خدمات التكنولوجيا، عن إنجاز رائد ذي أهمية نظرية وهندسية بالغة: تقنيتها الخاصة لإعداد الحالة الكمومية التقريبية إلى جانب خوارزمية تعتمد على التعقيد المتشابك. من خلال إعادة هيكلة منهجية لسير عمل إعداد الحالة الكمومية، تنقل هذه التقنية بفعالية التعقيد الحسابي المتزايد بشكل كبير للدوائر الكمومية التقليدية إلى أنظمة الحوسبة الكلاسيكية. وبالاقتران مع تحليل بنية التشابك، طورت الشركة إطار عمل لتوليد الحالة التقريبية بعمق قابل للتحكم، مما يوفر أداءً عامًا يفوق طرق تهيئة الحالة الدقيقة التقليدية على الأجهزة الكمومية متوسطة الحجم الحالية التي تعاني من التشويش.

يُعدّ تحضير الحالة الكمومية لبنة أساسية في الحوسبة الكمومية. سواءً استُخدمت في التعلّم الآلي الكمومي، أو التحسين الكمومي، أو المحاكاة الكمومية، أو مهام تحليل البيانات عالية الأبعاد القائمة على ترميز السعة، فإن جميع هذه التطبيقات تعتمد على الخطوة الحاسمة المتمثلة في تحويل البيانات الكلاسيكية إلى حالات كمومية. رياضيًا، يمكن لنظام من n كيوبت أن يمتد على فضاء متجهي معقد ذي 2 ^{^n} بُعد، مما يُمكّن نظريًا من ترميز هياكل البيانات المعقدة ضمن فضاء متوسع أُسّيًا. مع ذلك، تأتي هذه القدرة التعبيرية الفائقة مصحوبة بعبء هندسي كبير. بالنسبة لأي مجموعة بيانات غير مُهيكلة، يتطلب التحضير الدقيق لحالتها الكمومية المقابلة عددًا أُسّيًا من بوابات الدوران المُتحكّم بها وعمليات التشابك متعددة الكيوبتات. ونتيجةً لذلك، يتجاوز عمق الدائرة وإجمالي عدد البوابات بسرعة الحدود التشغيلية للأجهزة الكمومية من الجيل الحالي.

يتألف الإطار التقني الذي طورته HOLO من ثلاث طبقات مترابطة بإحكام. في البداية، تُجري طبقة الحوسبة التقليدية تحليلًا هيكليًا وإعادة ترتيب للسعة على بيانات الإدخال. يعتمد الفريق على تحليل الموترات لتمثيل مجموعات البيانات، ويحلل خصائصها المتأصلة منخفضة الرتبة وتوزيعات الارتباط، ويحدد المناطق التي تهيمن على مساهمات السعة. عند معالجة بيانات الصور أو المتجهات عالية الأبعاد، تستفيد هذه الطبقة من تقنيات تحليل المصفوفات والموترات لاستخراج المكونات الرئيسية وإنشاء تمثيلات بيانات مضغوطة. ضمن سير العمل هذا، تُقدم الخوارزمية مقياس تعقيد يعتمد على التشابك لتحديد الحد الأدنى من موارد التشابك المطلوبة لبناء الحالة الكمومية المستهدفة.

يُعدّ التعقيد المعتمد على التشابك أداةً نظريةً أساسيةً تدعم هذه التقنية. يُقيّم تعقيد الحالة الكمومية التقليدية عادةً بناءً على إجمالي عدد البوابات أو عمق الدائرة، بينما يُحدد هذا الإطار المقترح حديثًا التعقيد من منظور بنية التشابك. على وجه التحديد، يُحدد توزيع إنتروبيا التشابك الثنائي أو المتعدد الأجزاء لحالة كمومية مستهدفة عدد طبقات التشابك اللازمة لتحقيق الحالة. إذا تميزت حالة كمومية بتوزيع تشابك مُركّز محليًا أو قابل للتحليل، فيمكن تقريبها بدقة عبر دوائر كمومية ذات عمق محدود. في المقابل، تعاني الحالات ذات التشابك الموزع عالميًا من ارتفاع أُسّي في صعوبة التحضير. وقد وضع مشروع HOLO نموذجًا لتقييم التعقيد قائمًا على حدود تقريب إنتروبيا التشابك، مما يُرشد إلى اختيار استراتيجيات التقريب المناسبة المُستخدمة في جانب الحوسبة الكمومية.

تُغطي الطبقة الثانية بناء الدوائر التقريبية الكمومية. تُولَّد بنى الدوائر الهرمية المُعَلمة وفقًا للمخرجات التحليلية من طبقة الحوسبة الكلاسيكية. وخلافًا لأساليب تحميل السعة الشاملة التقليدية، تعتمد هذه الدوائر تصميمًا معياريًا، حيث تُقابل كل وحدة فضاءً فرعيًا مُخصصًا للتشابك. تُدمج بوابات الدوران المحلية وبوابات التشابك المُتحكَّم بها لتنفيذ تقريب السعة على مستوى الكتل. جميع الوحدات مُترابطة وفقًا لقواعد اتصال مُقيدة، مما يمنع الانتشار الهائل للتشابك العالمي. يزداد عمق الدائرة الناتج خطيًا مع عدد كتل التشابك الأساسية، بدلًا من أن يتزايد أُسِّيًا مع بُعد البيانات الكلي.

تعتمد طبقة التحسين الثالثة آلية تحديث معلمات تكرارية هجينة تجمع بين الأساليب الكمومية والكلاسيكية. وبخلاف الأساليب التي تعتمد كليًا على التغذية الراجعة الكمومية للتدرج، تتنبأ هذه التقنية أولًا بتوزيعات أخطاء السعة على جانب الحوسبة الكلاسيكية، ثم تُجري ضبطًا دقيقًا على الأجهزة الكمومية للمناطق الحرجة فقط. تُستخدم نتائج القياس الكمومي لتصحيح انحرافات التقريب المحلية، بينما تُنجز معظم مهام تحسين المعلمات من خلال الحوسبة الكلاسيكية. هذه الاستراتيجية الكلاسيكية المهيمنة، المدعومة بالتصحيح الكمومي، تُقلل بشكل كبير من تردد القياس والتكاليف التشغيلية الناتجة عن تكرار تنفيذ الدائرة.

للتحقق التجريبي، أجرى فريق البحث والتطوير اختبارات على مجموعات متعددة من المتجهات العشوائية ومجموعات بيانات الصور التي تغطي أبعادًا مختلفة. تكشف النتائج التجريبية أنه في معالجات الكم فائقة التوصيل السائدة المتوفرة حاليًا، تتجاوز دوائر تهيئة السعة الدقيقة التقليدية حدود زمن التماسك للأجهزة الكمومية بمجرد نشر أكثر من اثني عشر كيوبت، مما يؤدي إلى انخفاض حاد في دقة حالات الكم الناتجة. في المقابل، تقلل خوارزمية تحضير الحالة التقريبية عمق الدائرة بأكثر من 50%، وتحافظ على مستوى مقبول من خطأ السعة، وتخفض بشكل كبير الإنتروبيا النسبية بين التوزيع الكلي المقاس والتوزيع المستهدف.

جدير بالذكر أنه عند تطبيقها على سيناريوهات التعلم الآلي الكمومي، لا يقتصر دور إعداد الحالة التقريبي على تجنب تدهور أداء النموذج فحسب، بل يُحسّن أيضًا من قدرته على التعميم. صممت شركة HOLO تجارب تصنيف صور مقارنة، حيث تم تحميل بيانات الإدخال في دوائر رسم خرائط الميزات الكمومية باستخدام كلٍ من طريقتي التهيئة الدقيقة والتقريبية. في ظل ظروف تشغيل صاخبة، حقق النموذج المبني باستخدام تحميل الحالة التقريبي دقة تصنيف أعلى بشكل طفيف على مجموعات بيانات الاختبار مقارنةً بنظيره المبني باستخدام الحالة الدقيقة. يُعزى هذا الفرق في الأداء إلى تحسين مقاومة الضوضاء وكبح التجاوز الفعال. في حين أن تحميل الحالة الدقيق يوفر معلومات نظرية كاملة، إلا أنه يميل إلى تضخيم أخطاء السعة الطفيفة في البيئات الصاخبة. على النقيض من ذلك، تخضع الحالات التقريبية للتنعيم أثناء المعالجة المسبقة التقليدية، مما يوفر أداءً أكثر استقرارًا أثناء التشغيل في تطبيقات الأجهزة العملية.

من منظور التصنيع، تُوفر هذه التقنية التقريبية لإعداد الحالة الكمومية دعمًا تقنيًا حيويًا لتطبيقات التعلم الآلي الكمومي، وتحليل البيانات الكمومية، والمحاكاة الكمومية. ويمكنها أن تُخفّض بشكل كبير العوائق التشغيلية في المجالات التي تتطلب تحميل بيانات واسعة النطاق، بما في ذلك تقييم المخاطر المالية، ومحاكاة المواد، وتحليل الشبكات المعقدة، مما يُسرّع من اعتماد الخوارزميات الكمومية تجاريًا. وفي عصر الكم الحالي الذي يتسم بالضوضاء والضوضاء على نطاق متوسط، برزت مقايضة أخطاء التقريب البسيطة بمكاسب أداء شاملة كحل هندسي عملي وفعّال.

في المرحلة المقبلة، سيواصل مشروع HOLO تطوير نموذجه النظري الخاص بالتعقيد المعتمد على التشابك، واستكشاف استراتيجيات التقريب الأمثل المصممة خصيصًا لهياكل البيانات المتنوعة. كما يخطط فريق البحث والتطوير لدمج هذه الخوارزمية بشكل معمق مع بنى الشبكات العصبية الكمومية لبناء إطار عمل متكامل لمعالجة البيانات الكمومية. لا يقتصر هذا الابتكار على إعادة تعريف معيار قياس التعقيد في تحميل الحالة الكمومية من منظور نظري فحسب، بل يؤكد أيضًا من خلال الممارسة الهندسية أن التقريب المعتدل يتفوق على السعي الحثيث نحو الدقة الكاملة في التطبيقات العملية. ونظرًا لعدم نضج الأجهزة الكمومية واسعة النطاق، فإن بناء بنى حوسبة تعاونية هجينة عبر توزيع معقول للتعقيد بين الأنظمة الكلاسيكية والكمومية قد يمثل المسار المحوري للنهوض بالحوسبة الكمومية نحو نشر صناعي واسع النطاق.

نبذة عن شركة مايكرو كلاود هولوغرام.

تلتزم شركة مايكرو كلاود هولوغرام (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: HOLO) بالبحث والتطوير وتطبيق تقنية الهولوغرام. تشمل خدماتها في هذا المجال حلول الكشف الضوئي وتحديد المدى بتقنية الهولوغرام (LiDAR)، وتصميم بنية خوارزمية سحابة النقاط بتقنية الهولوغرام، وحلول التصوير الهولوغرافي التقني، وتصميم رقائق استشعار بتقنية الهولوغرام، وتقنية الرؤية الذكية للمركبات بتقنية الهولوغرام، مما يوفر خدماتها للعملاء الذين يقدمون أنظمة مساعدة القيادة المتقدمة (ADAS) بتقنية الهولوغرام. تقدم مايكرو كلاود هولوغرام خدمات تقنية الهولوغرام لعملائها حول العالم. كما توفر الشركة خدمات تقنية التوأم الرقمي بتقنية الهولوغرام، وتمتلك مكتبات موارد خاصة بها في هذا المجال. تستخدم مكتبة مواردها مزيجًا من برامج التوأم الرقمي بتقنية الهولوغرام، والمحتوى الرقمي، وعلم البيانات القائم على بيانات الفضاء، وخوارزميات السحابة الرقمية بتقنية الهولوغرام، وتقنية التقاط الصور ثلاثية الأبعاد بتقنية الهولوغرام، وذلك لالتقاط الأشكال والأجسام في شكل ثلاثي الأبعاد بتقنية الهولوغرام. تركز شركة مايكرو كلاود هولوغرام على تطوير الحوسبة الكمومية والتصوير المجسم الكمومي. وباحتياطيات نقدية تتجاوز 390 مليون دولار أمريكي، تخطط الشركة لاستثمار أكثر من 400 مليون دولار أمريكي في تطوير تقنية البلوك تشين، والبحث والتطوير في مجال الحوسبة الكمومية، وتقنية التصوير المجسم الكمومي، بالإضافة إلى تطوير مشتقات وتقنيات في مجالات رائدة مثل الذكاء الاصطناعي والواقع المعزز وغيرها. وتطمح مايكرو كلاود هولوغرام إلى أن تصبح رائدة عالميًا في تقنيات التصوير المجسم الكمومي والحوسبة الكمومية.

بيان الملاذ الآمن

يحتوي هذا البيان الصحفي على بيانات استشرافية وفقًا لتعريف قانون إصلاح التقاضي بشأن الأوراق المالية الخاصة لعام 1995. تشمل البيانات الاستشرافية البيانات المتعلقة بالخطط والأهداف والغايات والاستراتيجيات والأحداث أو الأداء المستقبلي والافتراضات الأساسية وغيرها من البيانات التي لا تتعلق بالحقائق التاريخية. عندما تستخدم الشركة كلمات مثل "قد" أو "سوف" أو "تنوي" أو "ينبغي" أو "تعتقد" أو "تتوقع" أو "تتنبأ" أو "تقدر" أو تعابير مماثلة لا تتعلق فقط بالأمور التاريخية، فإنها تُصدر بيانات استشرافية. لا تُعد البيانات الاستشرافية ضمانات للأداء المستقبلي، وتنطوي على مخاطر وشكوك قد تؤدي إلى اختلاف النتائج الفعلية اختلافًا جوهريًا عن توقعات الشركة المذكورة في البيانات الاستشرافية. تخضع هذه البيانات لشكوك ومخاطر تشمل، على سبيل المثال لا الحصر، ما يلي: أهداف الشركة واستراتيجياتها؛ وتطوير أعمال الشركة في المستقبل؛ والطلب على المنتجات والخدمات وقبولها؛ والتغيرات التكنولوجية؛ والظروف الاقتصادية؛ والسمعة والعلامة التجارية؛ وتأثير المنافسة والتسعير؛ واللوائح الحكومية؛ والتقلبات الاقتصادية العامة. الوضع المالي ونتائج العمليات؛ النمو المتوقع لصناعة الهولوغرام وظروف الأعمال في الصين والأسواق الدولية التي تخطط الشركة لخدمتها، والافتراضات التي تستند إليها أو ترتبط بأي مما سبق، بالإضافة إلى المخاطر الأخرى الواردة في التقارير التي قدمتها الشركة إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية، بما في ذلك أحدث تقرير سنوي للشركة على النموذج 10-K والتقرير الحالي على النموذج 6-K والتقارير اللاحقة. لهذه الأسباب، من بين أسباب أخرى، يُنصح المستثمرون بعدم الاعتماد بشكل مفرط على أي بيانات تطلعية في هذا البيان الصحفي. تُناقش عوامل إضافية في ملفات الشركة لدى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية، والتي يمكن الاطلاع عليها على الموقع الإلكتروني www.sec.gov. لا تلتزم الشركة بتحديث هذه البيانات التطلعية علنًا لتعكس الأحداث أو الظروف التي قد تطرأ بعد تاريخ هذا البيان.

جهات الاتصال

شركة مايكرو كلاود هولوغرام المحدودة

البريد الإلكتروني: IR@mcvrar.com