Der Sechsdimensionale Mannigfaltigkeits-Engine löst das Problem der groß angelegten Quantensimulation, Zhenyuan Software sucht eine Angel-Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Yuan

Branchenschmerzpunkte: Das "unmögliche Dreieck" in der Quantsimulation

Angesichts der Branchenschmerzpunkte im Bereich der aktuellen Quantenverschränkungssimulation, wie "kleine Skala der genauen Simulation und niedrige Genauigkeit der Netzwerksimulation", hat Zhenyuan Software kürzlich angekündigt, den Simulationsmotor "Sechsdimensionaler Mannigfaltigkeits-gekoppeltes Verschränkungsnetz" erfolgreich entwickelt zu haben. Diese Technologie zielt darauf ab, die Lücke auf dem Markt für die Simulation mittelgroßer und großer Quantennetzwerke zu schließen. Der Kernprinzipnachweis ist bereits abgeschlossen, und es wird eine Angel-Runde mit 1 Million Yuan angelaufen.

Mit dem Aufstieg des Quanteninternets und der embodied Intelligence wird die Nachfrage der Branche nach der Simulation mittelgroßer und großer Quantenverschränkungsnetzwerke immer dringender. Die bestehenden Technologien stehen jedoch vor ernsthaften Herausforderungen: Die mikroskopisch genaue Simulation ist durch die Speichergrenze der klassischen Rechenplattformen eingeschränkt und kann nur Simulationen auf kleiner Skala mit weniger als 50 Qubits unterstützen; die makroskopische Netzwerksimulation kann zwar Tausende von Knoten unterstützen, vernachlässigt jedoch die Kernphysikdynamiken wie die Fluktuation der Verschränkung und die Dekohärenzentwicklung. Gleichzeitig fehlt es der Speicher-Rechner-Integrationsarchitektur an nativ angepassten wissenschaftlichen Rechenscenarien, und die bestehenden Simulationsalgorithmen können das parallele Energiesparpotential der Speicher-Rechner-Integrations-Chips nicht voll ausnutzen.

Technologischer Durchbruch: Ein selbstorganisierter Simulationsmotor, angetrieben durch hochdimensionale Mannigfaltigkeiten

Der von Zhenyuan Software vorgeschlagene neue Simulationsmotor bricht die Paradigmenbeschränkung des traditionellen "statischen Raumbehälters" und konstruiert einen geschlossenen dynamischen Mechanismus von "Raum-Zeit-Struktur - Energiekopplung - Entstehung und Vernichtung der Verschränkung". Diese Technologie basiert auf einer sechsdimensionalen hyperkubischen sphärischen zusammengesetzten Mannigfaltigkeit als Systemgrundlage, sodass die Raumstruktur eine dynamische Variable bei der Entwicklung wird, anstatt eine statische Hintergrundstruktur zu sein.

Die Kerntechnologien umfassen die hochdimensionale Mannigfaltigkeitsgrundlage, die selbstorganisierte Dynamik, die Zwei-Kanal-Interaktion und die nativ integrierte Speicher-Rechner-Architektur. Durch orthogonale Drehtransformationen wird das Abstandsfeld zwischen den Teilchen in Echtzeit neu konstruiert. Das Abstandsfeld regelt direkt die Kopplungsstärke der Verschränkung, und die Verschränkungsverteilung bildet ein globales Energiefeld, was schließlich einen vollständigen dynamischen Kreis bildet. Das System basiert auf drei physikalischen Beschränkungen: Dekohärenzverlust, Nahbereichskopplungsentstehung und globale Energieerhaltung, sodass das Verschränkungsnetz die Entstehung, Vernichtung und Fluktuation autonom vollführt und typische Merkmale der lebendigen Selbstorganisation aufweist.

Bei Tests auf einer allgemeinen Heimrechnerplattform (CPU-Umgebung) hat der Motor eine hervorragende Leistung gezeigt: Er unterstützt 576 Teilchenknoten und kann 130.000+ aktive Verschränkungspaare im stationären Zustand aufrechterhalten; die durchschnittliche Dauer einer vollständigen Schrittentwicklung beträgt etwa 290 ms, und die Leistungsschwankung ist kleiner als 1%. Im Vergleich zu traditionellen Simulationsframeworks ist die Leistung um mehr als eine Größenordnung verbessert. Nach kontinuierlichem Betrieb von über 3.000 Schritten bleiben die Gesamtenergie des Systems, die Anzahl der Verschränkungspaare und die Systementropie in einem stabilen Bereich, was typische Merkmale des selbstorganisierten kritischen Zustands zeigt.

Anwendungsperspektiven: Stärkung der Quantenwissenschaft und Technologie sowie der nächsten Generation von Rechenleistung

Der Motor hat einen signifikanten paradigmatischen Anwendungsnutzen und kann die Basisstützung für mehrere führende Bereiche bieten. Bei der Vernetzung des Quanteninternets kann er als numerisches Experimentierplattform für große Quantenverschränkungsnetzwerke dienen, um die Standortwahl von Relaisstationen in Quantenstädtischen Netzwerken und die Optimierung der Verschränkungsverteilungsrouten zu unterstützen und die Fehlkosten bei der realen Netzwerkvernetzung zu senken. Im Bereich der Bewegungsplanung der embodied Intelligence kann die hochdimensionale Mannigfaltigkeitsgrundlage direkt auf den Gelenkkonfigurationsraum eines humanoiden Roboters abgebildet werden, wodurch das komplexe inverse Kinematikproblem in eine Geodäten-Suche umgewandelt wird und die Sim-to-Real-Übergangslücke verringert wird.

Zugleich kann diese Technologie als nativ wissenschaftliches Rechenbeispiel für die Speicher-Rechner-Integrationsarchitektur dienen, um die Energieeffizienzvorteile der Speicher-Rechner-Chips im Bereich der Simulation komplexer Systeme zu verifizieren und deren Ausdehnung von der AI-Sonderanwendung zur allgemeinen wissenschaftlichen Berechnung zu fördern, um die industrielle Implementierung der nächsten Generation von Rechenleistungarchitekturen zu unterstützen. Darüber hinaus kann der Motor auch eine neue numerische Experimentierplattform für führende Fragestellungen komplexer Systeme wie dissipative Strukturen, selbstorganisierte Kritikalität und das Auftauchen von Vielteilchenverschränkung bieten.

Zhenyuan Software plant, die Mittel aus dieser Finanzierungsrunde hauptsächlich für die Entwicklung der parallelen Beschleunigung von GPU/FPGA, die Entwicklung spezieller Versionen für Quantennetzwerke/embodied Intelligence sowie die Anpassung und Anbindung an die Speicher-Rechner-Integrations-Hardware zu verwenden, um die Rechenleistungsbasis für die nächste Generation der wissenschaftlichen Berechnung zu schaffen.