WiMi探索混合量子-經典機器學習聯邦訓練框架

　　WiMi Hologram Cloud Inc．（納斯達克代碼：WIMI）近日宣佈正在探索一種創新的混合量子-經典機器學習聯邦訓練框架，旨在解決傳統聯邦學習框架（Federated Training Framework）在數據隱私保護和訓練效率方面的核心挑戰。

　　聯邦學習採用「數據不動、模型動」的分佈式訓練機制，允許本地設備在保留原始數據的同時，僅向中央服務器共享模型參數進行聚合，從而有效避免集中式數據存儲帶來的泄露風險。然而，經典聯邦學習框架仍面臨兩大難題：邊緣設備上經典神經網絡的計算開銷導致訓練效率偏低，以及模型參數傳輸過程中的通信成本隨設備數量擴大而急劇上升。

　　量子計算與聯邦學習的融合爲上述問題提供瞭解決思路。量子算法的並行計算能力可將高維特徵空間中優化問題的複雜度從指數級降至多項式級，而聯邦學習的分佈式架構為量子模型的工程化部署提供了天然載體。

　　WiMi構建的深度協作混合架構採用經典預訓練卷積模型處理底層特徵提取任務，利用其在學習圖像紋理、邊緣等基礎特徵方面的成熟優勢；由參數化量子電路構成的量子神經網絡則負責高層抽象特徵的非線性映射，通過量子糾纏特性增強特徵表達能力；最終通過聯邦學習框架實現多設備模型協同優化。

　　該創新架構在技術實現上呈現三大突破。模型設計層面，它採用混合量子-經典卷積神經網絡結構，輸入層通過內核編碼方法將圖像數據從低維空間映射到高維量子特徵空間，解決了量子態與經典數據之間的適配難題。隱藏層引入增強型變分量子電路，僅需數十個量子比特即可實現與經典深度卷積神經網絡相當的特徵提取能力，同時避免電路深度增加導致的量子噪聲累積。

　　聯邦訓練機制方面，WiMi設計了分層聚合通信協議。本地設備僅保留經典預訓練卷積基模型和輕量級量子處理器，在通過量子電路完成本地數據特徵編碼和模型訓練后，僅向中央服務器上傳加密后的量子參數梯度。中央設備則利用量子態技術完成跨設備參數聚合，再通過經典優化器生成全局更新參數並分發至各設備。

　　隨着量子硬件的成熟和算法的持續優化，這一混合量子-經典聯邦學習框架有望為下一代人工智能基礎設施的轉型提供技術支撐。

責任編輯：張俊 SF065