شنتشن، الصين، 30 يوليو 2026 (جلوب نيوزواير) - أطلقت شركة مايكرو كلاود هولوجرام (ناسداك: HOLO)، ("HOLO" أو "الشركة")، وهي شركة مزودة لخدمات التكنولوجيا، شبكة عصبية كمومية ذات نبضات عميقة (DSQ-Net) لتصنيف الصور المشوشة، مما يمثل استكشافًا هندسيًا مهمًا في اتجاه التكامل العميق بين الحوسبة الكمومية والحوسبة العصبية.

تعتمد هذه التقنية على خبرة HOLO الطويلة في مجال الخوارزميات الكمومية وهندسة الشبكات العصبية. ولأول مرة ضمن إطار بحث وتطوير على مستوى المؤسسة، تُقدم هذه التقنية آلية تدريب مساعدة تعتمد على الدوائر الكمومية المتغيرة (VQC)، مما يُنشئ نظامًا هجينًا جديدًا للتعلم العميق الكمومي-الكلاسيكي. وخلافًا للدراسات السابقة التي استخدمت الدوائر الكمومية فقط كوحدات لرسم خرائط الميزات أو دوال النواة الكمومية، يكمن الابتكار الأساسي لشبكة DSQ-Net في دمج الدوائر الكمومية مباشرةً في عملية تدريب الشبكات العصبية النبضية العميقة (SNN)، لتكون بمثابة وحدة حسابية رئيسية لمعالجة مشكلات أحداث النبض غير القابلة للتفاضل والديناميكيات العصبية العشوائية، وبالتالي إعادة بناء قابلية تدريب الشبكات العصبية النبضية العميقة على مستوى النظام.

من منظور البنية العامة، تعتمد شبكة DSQ-Net تصميمًا هجينًا واضحًا متعدد الطبقات يجمع بين الأساليب الكمومية والكلاسيكية. يستقبل طرف الإدخال أولًا بيانات صور مشوشة، ومن خلال وحدة معالجة مسبقة كلاسيكية، يُشفّر معلومات البكسل إلى متواليات نبضات مكانية-زمانية مناسبة للمعالجة بواسطة الخلايا العصبية النبضية. تستفيد هذه العملية استفادة كاملة من الميزة التعبيرية للشبكات العصبية النبضية في البُعد الزمني، بحيث لا تُعامل ضوضاء الصورة ببساطة كعامل تداخل، بل تُنمذج وتُمتص كجزء من الإشارة الزمنية.

بعد ذلك، تتولى الشبكة العصبية العميقة ذات النبضات مسؤولية استخلاص السمات المكانية والزمانية عالية المستوى. وعلى عكس الشبكات العصبية الالتفافية التقليدية التي تعتمد على القيم العددية المستمرة، تُشكّل هذه الشبكة العصبية ذات النبضات تمثيلات للسمات مدفوعة بالأحداث، وهي تمثيلات قوية في مواجهة التشويش، وذلك من خلال التطور الديناميكي للخلايا العصبية متعددة الطبقات ذات النبضات. ومع ذلك، في المراحل الحاسمة لتحديث الأوزان ورسم خرائط السمات، لا يعتمد النظام كليًا على آليات التدريب الكلاسيكية؛ بل يُدخل دوائر الكم المتغيرة كوحدات تحسين مساعدة.

في شبكة DSQ-Net الخاصة بـ HOLO، لا تُعدّ الطبقة الكمومية مجرد إضافة، بل هي مُصممة كمكوّن حسابي مُرتبط ارتباطًا وثيقًا بشبكة SNN. تحديدًا، تُشفّر الخصائص الإحصائية للنبضات من الطبقات الوسيطة لشبكة SNN في فضاء السعة للحالة الكمومية، ويُضغط توزيع النبضات عالي الأبعاد ويُحوّل إلى حالة الكيوبت من خلال تشفير السعة. بالمقارنة مع تشفير الزاوية أو تشفير حالة الأساس، يتميز تشفير السعة بمزايا كبيرة في كفاءة التمثيل وكثافة المعلومات، مما يسمح لعدد محدود من الكيوبتات بحمل هياكل خصائص النبضات المعقدة.

بعد اكتمال عملية التشفير، تقوم الدائرة الكمومية المتغيرة ذات المعلمات بتطوير الحالة الكمومية. تتكون هذه الدائرة من طبقات متعددة من البوابات الكمومية القابلة للضبط، حيث يتم تحديث معلماتها بشكل تعاوني بواسطة المُحسِّن الكلاسيكي بالتزامن مع هدف التدريب العام. تُعامل نتائج القياس الكمومي كتقييم احتمالي لحالة الشبكة الحالية، وتُوجِّه نتيجة هذا التقييم بدورها اتجاه تحديث أوزان الشبكة العصبية الكلاسيكية. من خلال هذه الآلية، يتم دمج عملية إطلاق النبضات غير القابلة للتفاضل في الأصل بشكل غير مباشر في إطار تحسين كمومي قابل للتفاضل والضبط.

تجدر الإشارة إلى أن استراتيجية التدريب الهجينة هذه لا تستبدل الحوسبة التقليدية بالحوسبة الكمومية فحسب، بل تستفيد استفادة كاملة من المزايا التكاملية لكليهما. تتولى الشبكة العصبية العميقة التقليدية معالجة البيانات واسعة النطاق ونمذجة الخصائص الزمنية، بينما تتولى الحوسبة الكمومية VQC استكشاف العلاقات غير الخطية المعقدة والهياكل العشوائية بكفاءة. يشكل الاثنان حلقة مغلقة من خلال مشاركة المعلمات وآليات التغذية الراجعة، مما يُمكّن الشبكة بأكملها من التكيف تلقائيًا مع تغيرات توزيع الضوضاء أثناء عملية التدريب.

على مستوى التنفيذ التقني، ونظرًا لحداثة أجهزة الحوسبة الكمومية، اعتمدت HOLO محاكاة كمومية عالية الدقة للتحقق من صحة DSQ-Net بشكل منهجي. يضمن هذا الخيار إمكانية تكرار النتائج التجريبية، كما يوفر مسارًا تقنيًا واضحًا للانتقال مستقبلًا إلى أجهزة الحوسبة الكمومية الحقيقية. في بيئة المحاكاة، تم إنشاء مجموعات بيانات صور متعددة بأنواع وشدات ضوضاء مختلفة، وجرى تقييم قدرة النموذج على التعميم بشكل شامل.

تُظهر النتائج التجريبية أن شبكة DSQ-Net الخاصة بـ HOLO تحافظ على دقة تصنيف ثابتة تتجاوز 90% عند استخدامها مع صور اختبارية غير مرئية ومشوشة، متفوقةً بذلك بشكل ملحوظ على نماذج الشبكات العصبية الاحتكاكية التقليدية ذات الحجم المكافئ. والأهم من ذلك، أنه مع استمرار ازدياد مستوى التشويش، يتباطأ تدهور أداء DSQ-Net بشكل ملحوظ، مما يشير إلى أن آلية التدريب المدعومة بالحوسبة الكمومية تلعب دورًا رئيسيًا في كبح تداخل التشويش وتثبيت تمثيلات الميزات.

لا تكمن أهمية هذه التقنية في تحسين المقاييس الفردية فحسب، بل الأهم من ذلك، في توفير نموذج تقني جديد كليًا لأنظمة الإدراك الذكية في البيئات عالية الضوضاء. سواءً في عمليات الفحص الصناعي في ظروف الإضاءة المنخفضة، أو إدراك بيئات المرور المعقدة، أو الأجهزة الذكية الطرفية في ظل ظروف قدرة حاسوبية محدودة، فإن المتانة والمرونة الهيكلية التي أظهرتها شبكة DSQ-Net من HOLO تُمثل قيمة هندسية كبيرة.

إضافةً إلى ذلك، تتمتع هذه التقنية بمزايا محتملة من حيث كفاءة استهلاك الطاقة. فالشبكات العصبية النبضية تعتمد في جوهرها على الأحداث، وهي مناسبة بطبيعتها للتنفيذ منخفض الطاقة؛ وفي الوقت نفسه، من المتوقع أن يُسهم التوازي في الحوسبة الكمومية في استكشاف فضاء الحالة في تقليل التعقيد الحسابي الإجمالي في المستقبل. ومع استمرار تطور الأجهزة الكمومية والرقائق العصبية، فإن البنية الهجينة التي تمثلها شبكة DSQ-Net مهيأة لتصبح عنصرًا أساسيًا في أنظمة الحوسبة الذكية من الجيل التالي.

من منظور طويل الأمد، تُوفر هذه التقنية أيضًا توجهًا عمليًا جديدًا لتطوير التعلم الآلي الكمومي. لم يعد الأمر مقتصرًا على تحسينات السرعة النظرية أو مزايا التعقيد، بل يُدمج الحوسبة الكمومية فعليًا في واحدة من أكثر مشاكل التعلم تحديًا في العالم الحقيقي، ألا وهي النمذجة المشتركة للضوضاء وعدم اليقين والديناميكيات غير القابلة للتفاضل. من المتوقع، مع التحسين المستمر للنظام البيئي ذي الصلة، أن تُطلق الشبكات العصبية الكمومية العميقة ذات النبضات إمكانات أكبر في مجال الحوسبة الذكية، لتُصبح جسرًا هامًا يربط بين الحوسبة الكمومية والذكاء العصبي.

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 تقنيات مثل الحوسبة الكمومية والتصوير المجسم الكمومي، ولديها احتياطيات نقدية تتجاوز 3 مليارات يوان صيني، وتخطط لاستثمار أكثر من 400 مليون دولار أمريكي من هذه الاحتياطيات في تطوير تقنية البلوك تشين، وتقنية الحوسبة الكمومية، وتقنية التصوير المجسم الكمومي، بالإضافة إلى تطوير مشتقات وتقنيات في مجالات تكنولوجية رائدة مثل الذكاء الاصطناعي والواقع المعزز. وتطمح مايكرو كلاود هولوغرام إلى أن تصبح شركة عالمية رائدة في مجال 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