量子+Al增强高保真深度学习方法

需求详情

需求基础：本项目团队与国内顶尖相干光量子计算硬件研发单位深度合作，依托相干光量子计算机（CIM）在玻尔兹曼分布采样上的天然优势，构建以量子玻尔兹曼机训练算法核心、以贝叶斯神经网络与变分自编码器为技术底座、以“量子一经典混合”为架构特征的“一个算力底座+三大应用支柱”技术架构，覆盖生物医药（单细胞组学）、预训练大模型、复杂分布生成式建模三类典型非高斯数据场景。团队建有量子机器学习重点实验室、量子AI融合创新中心等省部级及以上科研平台，具备“硬件训练一算法验证一应用落地一产业孵化”一体化科研能力，构建了“量子采样一经典变分推断一模型泛化”的实验闭环生态，可支撑生成式模型从先验分布建模、变分推断迭代到大模型预训练增强的全链条科研实践，为我国量子人工智能融合领域提供一流的算力与算法支撑。需求内容：拟突破现有NISQ量子计算方法受限于硬件规模与量子比特数而难以大规模落地的瓶颈，在相干光量子计算机（CIM）上以量子一经典混合架构实现量子玻尔兹曼机（QBM）模型的稳定训练与收敛，极大拓展量子计算在机器学习场景下的工程实用性。拟在单细胞组学场景下，基于“量子玻尔兹曼机＋变分自编码器”（QBMVAE）框架实现隐空间非高斯复杂分布的高保真采样与高效迭代训练，并在百万级单细胞真实组学数据集上，相对传统自编码器（AE）、变分自编码器（VAE）及单细胞领域标准方法scVI，通过将传统高斯先验替换为基于QBM的非高斯先验，实现显著的分布建模性能提升。拟将该量子一经典混合生成式框架推广至视觉、语言、多模态等深度学习生成式模型与预训练大模型中，以量子玻尔兹曼先验替换传统高斯先验，显著提升大模型的基础表征能力与生成质量。