本源知产累计授权破千！新增量子机器学习系列专利

近日，中国（合肥）知识产权保护中心发布关于2022年度上半年专利预审情况通报，本源量子本批次提交预审的涉及VQNet量子机器学习框架应用侧的专利申请全部获得授权。

除了基于量子计算机基础软件系统，金融、化学、机器学习等领域的应用软件方面形成系列知识产权成果外，本源量子围绕量子比特的集成扩展、封测以及量子测控系统方面均布局了逾百件专利申请。

截至2022年6月30日，本源量子的专利申请公开量已达470件（其中，发明240余件），涉及中美欧日韩等多个国家或地区，其中，有300多件已获得授权；另外，本源量子的版权登记达300余件，商标注册申请达700多件（其中，注册公告400余件），另有集成电路布图登记若干件。

图片及数据来源：IPRdaily（2019年榜单）

本源量子始终注重知识产权成果积累，成立至今一直致力于量子计算机的研制、开发和应用，研发专家团队起源于量子计算院士和科技部超级973项目首席科学家团队，核心研发团队成员均为中科大计算机、物理领域博士，依托这支高层次创新型科技人才队伍，本源量子竭力在全球量子计算竞争中为中国赢得话语权。在知识产权产业媒体IPRdaily与incoPat创新指数研究中心2019年联合发布的“全球量子计算技术发明专利排行榜（TOP20）”（位列第12），以及2020年联合发布的“全球量子计算技术发明专利排行榜（TOP100)” （位列第7）中，本源量子两次上榜领跑国内企业。

图片及数据来源：IPRdaily（2020年榜单）

关于量子机器学习VQNet

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随着机器学习的快速崛起，特别是深度学习中从数据挖掘到人脸识别，从医学诊断到自动驾驶，人类生活中很多方面都被机器学习技术所影响。为适应大数据时代海量数据的处理和分析，量子机器学习应运而生。量子机器学习基于经典计算机的机器学习算法，利用量子计算的处理效率可进一步提高数据处理能力。针对不同的应用场景，量子机器学习与经典的机器学习将共存很长一段时间。越来越多的研究机构及大型IT公司开发和运用量子机器学习，产生大量的机器学习开发框架，但仍缺乏一种开发框架来同时支持经典的机器学习和量子机器学习。

本源量子开发的新一代量子与经典统一的机器学习框架VQNet（图1）首次将量子与经典统一，支持量子机器学习和经典机器学习模型的构建与训练、经典量子混合运算，可连接超导量子计算机本源悟源，为更多应用场景做底层支撑。VQNet2.0的上线将为开发人员提供一个更为全面统一、且高效易用的平台，开发人员利用VQNet2.0可更便捷开发和测试量子机器学习算法。

图1

这批授权预审专利中，CN114358295B通过VQNet2.0构建的量子二分类机器学习模型，在参数量远远小于经典二分类机器学习模型时，其准确率确与经典二分类机器学习模型的准确率接近（图2）。

图2通过MNIST手写数据库中的数据对CN114372539B构建的量子经典混合网络进行测试，展现出了良好的识别率（图3）。

图3CN114372582B中的自编码器在VQNet2.0上进行训练时，训练和测试数据的损失曲线结果越接近1结果越好（图4）。

图4除此之外，还通过VQNet2.0创建了：量子k-means聚类模型（CN114358216B）；
变分量子分类器（CN114358319B）；参数化量子线路（CN114358318B）；量子经典迁移学习模型（CN114372584B）；量子线路结构学习算法（CN114372583B）；数据重载入量子线路分类器（CN114358317B）；均展现出算法的良好性能和VQNet2.0的高效易用。