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本源知產(chǎn)累計授權破千!新增量子機器學習系列專利

本源量子 ? 2022-08-28 15:39 ? 次閱讀
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近日,中國(合肥)知識產(chǎn)權保護中心發(fā)布關于2022年度上半年專利預審情況通報,本源量子本批次提交預審的涉及VQNet量子機器學習框架應用側的專利申請全部獲得授權。

除了基于量子計算機基礎軟件系統(tǒng),金融、化學、機器學習等領域的應用軟件方面形成系列知識產(chǎn)權成果外,本源量子圍繞量子比特的集成擴展、封測以及量子測控系統(tǒng)方面均布局了逾百件專利申請。

截至2022年6月30日,本源量子的專利申請公開量已達470件(其中,發(fā)明240余件),涉及中美歐日韓等多個國家或地區(qū),其中,有300多件已獲得授權;另外,本源量子的版權登記達300余件,商標注冊申請達700多件(其中,注冊公告400余件),另有集成電路布圖登記若干件。

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圖片及數(shù)據(jù)來源:IPRdaily(2019年榜單)

本源量子始終注重知識產(chǎn)權成果積累,成立至今一直致力于量子計算機的研制、開發(fā)和應用,研發(fā)專家團隊起源于量子計算院士和科技部超級973項目首席科學家團隊,核心研發(fā)團隊成員均為中科大計算機、物理領域博士,依托這支高層次創(chuàng)新型科技人才隊伍,本源量子竭力在全球量子計算競爭中為中國贏得話語權。在知識產(chǎn)權產(chǎn)業(yè)媒體IPRdaily與incoPat創(chuàng)新指數(shù)研究中心2019年聯(lián)合發(fā)布的“全球量子計算技術發(fā)明專利排行榜(TOP20)”(位列第12),以及2020年聯(lián)合發(fā)布的“全球量子計算技術發(fā)明專利排行榜(TOP100)” (位列第7)中,本源量子兩次上榜領跑國內(nèi)企業(yè)。

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圖片及數(shù)據(jù)來源:IPRdaily(2020年榜單)

關于量子機器學習VQNet

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隨著機器學習的快速崛起,特別是深度學習中從數(shù)據(jù)挖掘到人臉識別,從醫(yī)學診斷到自動駕駛,人類生活中很多方面都被機器學習技術所影響。為適應大數(shù)據(jù)時代海量數(shù)據(jù)的處理和分析,量子機器學習應運而生。量子機器學習基于經(jīng)典計算機的機器學習算法,利用量子計算的處理效率可進一步提高數(shù)據(jù)處理能力。針對不同的應用場景,量子機器學習與經(jīng)典的機器學習將共存很長一段時間。越來越多的研究機構及大型IT公司開發(fā)和運用量子機器學習,產(chǎn)生大量的機器學習開發(fā)框架,但仍缺乏一種開發(fā)框架來同時支持經(jīng)典的機器學習和量子機器學習。

本源量子開發(fā)的新一代量子與經(jīng)典統(tǒng)一的機器學習框架VQNet(圖1)首次將量子與經(jīng)典統(tǒng)一,支持量子機器學習和經(jīng)典機器學習模型的構建與訓練、經(jīng)典量子混合運算,可連接超導量子計算機本源悟源,為更多應用場景做底層支撐。VQNet2.0的上線將為開發(fā)人員提供一個更為全面統(tǒng)一、且高效易用的平臺,開發(fā)人員利用VQNet2.0可更便捷開發(fā)和測試量子機器學習算法。

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圖1

這批授權預審專利中,CN114358295B通過VQNet2.0構建的量子二分類機器學習模型,在參數(shù)量遠遠小于經(jīng)典二分類機器學習模型時,其準確率確與經(jīng)典二分類機器學習模型的準確率接近(圖2)。

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圖2通過MNIST手寫數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對CN114372539B構建的量子經(jīng)典混合網(wǎng)絡進行測試,展現(xiàn)出了良好的識別率(圖3)。

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圖3CN114372582B中的自編碼器在VQNet2.0上進行訓練時,訓練和測試數(shù)據(jù)的損失曲線結果越接近1結果越好(圖4)。

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圖4除此之外,還通過VQNet2.0創(chuàng)建了:量子k-means聚類模型(CN114358216B);
變分量子分類器(CN114358319B);參數(shù)化量子線路(CN114358318B);量子經(jīng)典遷移學習模型(CN114372584B);量子線路結構學習算法(CN114372583B);數(shù)據(jù)重載入量子線路分類器(CN114358317B);均展現(xiàn)出算法的良好性能和VQNet2.0的高效易用。

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