MicroCloud Hologram Inc., 다중 채널 양자 컨볼루션 신경망을 위한 하이브리드 양자-고전 3차원 객체 기술 공개

MicroCloud Hologram, 3D 객체 인식 위한 혁신적인 양자-고전 하이브리드 기술 공개

MicroCloud Hologram Inc.(NASDAQ: HOLO)가 다채널 양자 컨볼루션 신경망(Multi-Channel Quantum Convolutional Neural Network, MC-QCNN)을 위한 하이브리드 양자-고전 3차원 객체 기술을 발표하며 미래 지향적인 기술적 성과를 선보였습니다. 이 기술은 3차원 비전의 핵심 연산자에 양자 컴퓨팅을 도입하여 고차원 인식 작업에 대한 완전히 새로운 엔지니어링 구현 경로를 제공합니다.

HOLO의 기술은 기존 딥러닝 모델에 양자 컴퓨팅을 단순히 가속기로 추가하는 것이 아니라, 3차원 객체 인식의 계산 본질에서 출발하여 고차원 특징 공간에서 컨볼루션 연산의 표현 방식을 재검토합니다. 장기간의 연구를 통해 HOLO 기술팀은 3차원 객체 인식 작업에서 주요 계산 부담이 다채널 특징 매핑, 복셀 공간에서의 컨볼루션 커널 슬라이딩, 그리고 스케일 간 특징 융합 과정에서 발생하는 방대한 중복 계산에 집중되어 있음을 발견했습니다. 이러한 연산은 고전 컴퓨팅 패러다임 하에서 막대한 계산 능력을 소비하지만, 그 수학적 구조는 본질적으로 높은 수준의 병렬성과 가산성을 지니고 있어 양자 상태 중첩 및 병렬 진화의 특성과 밀접하게 일치합니다.

이를 바탕으로 HOLO는 하이브리드 양자-고전 3차원 인식 프레임워크의 핵심 모듈로 MC-QCNN을 제안했습니다. 전체 아키텍처 수준에서 이 하이브리드 양자-고전 3차원 객체 인식 시스템은 명확한 역할 분담 설계를 채택합니다. 고전 컴퓨팅 부분은 센서 데이터 전처리, 3차원 포인트 클라우드 또는 복셀화된 표현 구축, 그리고 고수준 의미론적 디코딩 및 바운딩 박스 회귀 작업을 담당합니다. 반면, 양자 컴퓨팅 부분은 계산 복잡성이 가장 높고 특징 차원이 가장 빠르게 증가하는 컨볼루션 특징 추출 단계에 정밀하게 내장됩니다. 이러한 방식을 통해 시스템은 전체 3차원 인식 파이프라인을 양자화할 때 발생하는 엔지니어링 비실현 가능성을 피하면서, 병렬 특징 매핑 및 채널 수준 컨볼루션 계산에서 양자 컴퓨팅의 잠재적 이점을 극대화합니다.

MC-QCNN은 HOLO 기술의 핵심 혁신 중 하나입니다. 단일 채널 또는 저차원 입력을 처리하는 전통적인 양자 신경망과 달리, MC-QCNN은 확장 가능한 양자 상태 인코딩 전략을 사용하여 다채널 3차원 특징 맵을 양자 상태 공간으로 매핑합니다. 각 채널은 더 이상 독립적인 고전적 특징 맵으로 취급되지 않으며, 대신 양자 상태 얽힘 및 중첩 메커니즘을 통해 단일 양자 회로 내에서 공동 표현을 달성합니다. 이 설계는 여러 채널 간의 상관 관계를 단일 양자 진화 과정에서 동시에 포착할 수 있게 하여, 중복 계산 및 중복 매개변수의 도입을 크게 줄입니다.

구체적인 구현 로직은 다음과 같습니다. 컨볼루션 모듈은 먼저 고전 네트워크에서 오는 다채널 3차원 특징을 정규화하고 구조적으로 인코딩하여 양자 상태 준비에 필요한 물리적 제약을 만족시킵니다. 이후, 매개변수화된 양자 회로를 사용하여 양자 컨볼루션 커널을 구축합니다. 이 컨볼루션 커널은 더 이상 고전적인 의미의 수치 가중치 행렬에 해당하지 않으며, 학습 가능한 양자 게이트 매개변수 세트로 정의됩니다. 진화 과정에서 양자 회로는 고차원 특징 공간의 병렬 매핑을 자연스럽게 달성하며, 이는 단일 진화에서 여러 고전 컨볼루션 커널의 공동 계산을 완료하는 것과 같습니다. 마지막으로 측정 연산을 통해 양자 상태는 고전 특징 공간으로 다시 매핑되어 후속 고전 네트워크 레이어로 전달되어 추가 처리를 거칩니다.

이 하이브리드 아키텍처가 실제 엔지니어링 환경에서 학습 가능하고 안정적으로 작동하도록 보장하기 위해, HOLO는 모델 학습 단계에서 핵심 보조 전략으로 지식 증류 메커니즘을 도입했습니다. 이 과정에서 고성능 고전 3차원 객체 인식 모델을 교사 모델로 사용하고, 하이브리드 양자-고전 인식 모델을 학생 모델로 사용합니다. 교사 모델의 중간 특징 레이어 및 최종 예측 결과의 행동 분포를 학습함으로써 보다 효율적인 수렴을 달성합니다. 이 설계는 양자 모델의 상대적으로 작은 매개변수 공간과 큰 기울기 노이즈 문제를 효과적으로 완화하여, MC-QCNN이 제한된 양자 리소스 하에서도 순수 고전 모델과 동등하거나 일부 시나리오에서는 그 이상의 인식 정확도를 달성할 수 있도록 합니다.

엔지니어링 구현 관점에서 HOLO의 하이브리드 양자-고전 3차원 객체 인식 기술은 대규모의 내결함성 양자 컴퓨터에 의존하지 않고, 현재 및 가까운 미래의 노이즈가 있는 중간 규모 양자 장치(NISQ)를 위해 설계되었습니다. 이 전략은 기술이 단기적으로 현실적으로 배포 가능하게 만들며, 양자 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 확장될 수 있는 충분한 공간을 확보합니다. 큐비트 수, 코히런스 시간, 양자 게이트 충실도가 지속적으로 증가함에 따라, 다채널 양자 컨볼루션 네트워크의 규모와 표현력은 더욱 향상될 것으로 예상되며, 이는 3차원 인식 시스템의 성능과 효율성을 지속적으로 발전시킬 것입니다.

HOLO는 이 기술이 3차원 객체 인식 작업에 대한 단일 지점 돌파구를 넘어, 일반화 가능한 양자 강화 컴퓨팅 패러다임이라고 밝혔습니다. 제안된 다채널 양자 컨볼루션 개념은 포인트 클라우드 의미론적 분할, 3차원 장면 이해, 다중 센서 융합 인식 등 더 광범위한 3차원 컴퓨터 비전 작업으로 자연스럽게 확장될 수 있습니다. 핵심 연산자에 양자 컴퓨팅을 도입함으로써, 회사는 계산 능력을 정확도로 거래하는 전통적인 접근 방식과 다른 기술 경로를 탐색하고 있으며, 고차원 지능형 인식 시스템을 위한 보다 효율적이고 지속 가능한 개발 방향을 제공합니다.

자율 주행, 스마트 시티, 산업 지능 분야에서 3차원 인식 능력에 대한 수요가 계속 증가함에 따라, 계산 복잡성과 에너지 소비 문제는 기술의 대규모 응용을 제약하는 핵심 요인이 될 것입니다. MC-QCNN에 기반한 HOLO의 하이브리드 양자-고전 3차원 객체 인식 기술은 바로 이러한 배경에서 등장했습니다. 이는 실제 인공지능 작업에서 양자 컴퓨팅의 실질적인 가치를 보여줄 뿐만 아니라, 기업 수준의 양자 기술 연구 개발을 위한 명확하고 실현 가능한 엔지니어링 패러다임을 제공합니다. HOLO는 이 기술의 최적화 및 산업 구현을 지속적으로 추진하여, 양자 강화 3차원 컴퓨터 비전을 실험실에서 실제 응용 시나리오로 발전시킬 것입니다.

MicroCloud Hologram Inc. (NASDAQ: HOLO)는 홀로그램 기술의 연구 개발 및 응용에 전념하고 있습니다. 회사의 홀로그램 기술 서비스에는 홀로그램 기술 기반의 홀로그램 라이다(LiDAR) 솔루션, 홀로그램 LiDAR 포인트 클라우드 알고리즘 아키텍처 설계, 기술적 홀로그램 이미징 솔루션, 홀로그램 LiDAR 센서 칩 설계, 그리고 홀로그램 차량 지능형 비전 기술이 포함되며, 이는 홀로그램 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 제공하는 고객에게 서비스를 제공합니다. MicroCloud Hologram Inc.는 전 세계 고객에게 홀로그램 기술 서비스를 제공합니다. 또한, 홀로그램 디지털 트윈 기술 서비스를 제공하고 독자적인 홀로그램 디지털 트윈 기술 리소스 라이브러리를 보유하고 있습니다. 회사의 홀로그램 디지털 트윈 기술 리소스 라이브러리는 홀로그램 디지털 트윈 소프트웨어, 디지털 콘텐츠, 공간 데이터 기반 데이터 과학, 홀로그램 디지털 클라우드 알고리즘, 그리고 홀로그램 3D 캡처 기술의 조합을 활용하여 3D 홀로그램 형태로 모양과 객체를 캡처합니다. MicroCloud Hologram Inc.는 양자 컴퓨팅 및 양자 홀로그래피 개발에 중점을 두고 있습니다. 3억 9천만 달러 이상의 현금 보유액을 바탕으로, 회사는 블록체인 개발, 양자 컴퓨팅 R&D, 양자 홀로그래피 기술, 그리고 AI, AR 등 최첨단 분야의 파생 상품 및 기술 개발에 4억 달러 이상을 투자할 계획입니다. MicroCloud Hologram Inc.의 목표는 양자 홀로그래피 및 양자 컴퓨팅 기술 분야의 글로벌 리더가 되는 것입니다.