من البتات إلى الكيوبتات: كيف يعيد التحسين الكمي تشكيل الذكاء الاصطناعي

معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة، بدءاً من السيارات ذاتية القيادة وصولاً إلى نماذج التنبؤ بأسعار الأسهم، تقوم باستمرار بإجراء مفاضلات أثناء التعديل والتحسين والتعلم من التجربة. وخلف هذه القرارات تكمن واحدة من أهم العمليات في الذكاء الاصطناعي: التحسين.

على سبيل المثال، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المُدرب على التعرف على إشارات المرور أو التنبؤ بأسعار المنازل من الأمثلة. وأثناء تدريبه، فإنه يحسن باستمرار طريقة تعلمه. تقوم كل خطوة بتعديل ملايين المعلمات، وضبط الأوزان والتحيزات لتقليل أخطاء التنبؤ وتحسين الدقة.

يمكنك التفكير في هذه العملية كمسألة تحسين واسعة النطاق. الهدف هو العثور على أفضل مزيج من المعلمات الذي يوفر نتائج دقيقة دون الإفراط في التخصيص أو إهدار الموارد الحوسبية.

في الواقع، يُعد التحسين جزءاً أساسياً من الذكاء الاصطناعي. سواء كان نموذج الذكاء الاصطناعي يحدد صورة أو يتوقع سعراً، فإنه يجب عليه البحث عن الحل الأكثر فعالية بين احتمالات لا حصر لها. ولكن مع نمو النماذج ومجموعات البيانات، يصبح هذا البحث معقداً بشكل متزايد ومكلفاً من الناحية الحوسبية.

يُعد التحسين الكمي نهجاً ناشئاً يمكن أن يساعد في حل هذا التحدي. وهو يعتمد على الحوسبة الكمية، التي تستخدم مبادئ ميكانيكا الكم لمعالجة المعلومات بطرق جديدة.

بدلاً من البتات التي لا يمكن أن تكون إلا 0 أو 1، تستخدم الحواسيب الكمية كيوبتات يمكن أن توجد في حالات متعددة في آن واحد. وهذا يتيح لها استكشاف العديد من الحلول الممكنة بالتوازي، مما يحل مسائل التحسين المعقدة بكفاءة أكبر من الطرق التقليدية في بعض الحالات.

ومع ذلك، التوازي الكمي ليس هو نفسه تشغيل العديد من المعالجات التقليدية في وقت واحد. إنها عملية احتمالية تعتمد على التداخل الكمي لإنتاج نتائج مفيدة.

ببساطة، هذا يعني أن الحواسيب الكمية لا تختبر كل احتمال في آن واحد. بدلاً من ذلك، فهي تستخدم التداخل، حيث تعزز احتمالات معينة بعضها البعض وتلغي أخرى، لزيادة فرص العثور على الإجابة الصحيحة.

في هذه المقالة، سنستكشف كيف يعمل التحسين الكمي، ولماذا هو مهم، وما يمكن أن يعنيه لمستقبل الحوسبة الذكية. لنبدأ!

Link to this sectionما هو التحسين الكمي؟#

التحسين الكمي هو مجال متنامٍ ضمن الحوسبة الكمية يركز على حل مسائل التحسين المعقدة باستخدام الخصائص الفريدة لميكانيكا الكم. وهو يعتمد على عقود من أبحاث علوم الكمبيوتر والفيزياء، ويجمع بينها لمواجهة التحديات التي تعاني منها الحوسبة التقليدية.

ظهرت فكرة استخدام الأنظمة الكمية للتحسين لأول مرة في أواخر التسعينيات عندما بدأ الباحثون في استكشاف كيف يمكن تطبيق مبادئ الكم مثل التراكب (الحالات المتزامنة) والتشابك (الكيوبتات المرتبطة) على حل المشكلات.

بمرور الوقت، تطور هذا إلى التحسين الكمي، حيث طور الباحثون خوارزميات تستخدم التأثيرات الكمية للبحث بكفاءة عن الحلول المثلى عبر فضاءات المشكلات الكبيرة والمعقدة.

Link to this sectionأساسيات التحسين الكمي#

في جوهره، يعتمد التحسين الكمي على ثلاثة مكونات رئيسية: الخوارزميات الكمية، والكيوبتات، والدوائر الكمية. توفر الخوارزميات الكمية المنطق الذي يتيح الاستكشاف الفعال لمجموعات كبيرة من الحلول الممكنة.

تعمل هذه الخوارزميات على الكيوبتات، وهي الوحدات الأساسية للمعلومات الكمية، والتي تختلف عن البتات التقليدية (وحدات البيانات الثنائية في الحواسيب التقليدية التي يمكن أن تحمل قيمة إما 0 أو 1) لأنها يمكن أن توجد في حالة تراكب، مما يمثل 0 و 1 في نفس الوقت.

الشكل 1. ما هو الكيوبت (qubit)؟ (المصدر: ResearchGate)

تتيح هذه الخاصية الفريدة للأنظمة الكمية تقييم احتمالات متعددة في وقت واحد، مما يوسع إمكاناتها الحوسبية بشكل كبير. وفي الوقت نفسه، تربط الدوائر الكمية الكيوبتات من خلال تسلسلات من البوابات الكمية، التي تتحكم في كيفية تدفق المعلومات وتفاعلها لتوجيه النظام نحو حل شبه أمثل تدريجياً.

Link to this sectionالتحسين التقليدي مقابل الكمي#

فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين نهجي التحسين التقليدي والكمي:

• أسلوب الحوسبة: تختبر الخوارزميات التقليدية حلاً واحداً في كل مرة. يمكن للخوارزميات الكمية النظر في العديد من الاحتمالات في آن واحد باستخدام الخصائص الفريدة لفيزياء الكم.
• قوة المعالجة: تستخدم الحواسيب التقليدية بتات تكون إما 0 أو 1. تستخدم الحواسيب الكمية كيوبتات، والتي يمكن أن تكون 0 و 1 في نفس الوقت ويمكن ربطها معاً، مما يسمح لها بمعالجة مشكلات أكثر تعقيداً.
• نطاق المشكلة: يعمل التحسين التقليدي بشكل جيد مع المشكلات الصغيرة أو متوسطة التعقيد. يتم تطوير التحسين الكمي لمعالجة مشكلات أكبر وأكثر تعقيداً يصعب حلها بحواسيب اليوم.
• النتائج: نتائج التحسين التقليدي يمكن التنبؤ بها وقابلة للتكرار. تعتمد النتائج الكمية على الاحتمالات، لذا قد تعطي نفس المهمة نتائج مختلفة قليلاً يتم تنقيحها عبر عمليات تشغيل متعددة للعثور على أفضل إجابة.

الشكل 2. التحسين التقليدي مقابل الكمي (الصورة من المؤلف)

Link to this sectionكيف يعمل التحسين الكمي#

بعد ذلك، دعنا نستعرض كيف يعمل التحسين الكمي بالفعل. يبدأ الأمر كله بتحديد مشكلة في العالم الحقيقي وترجمتها إلى نموذج يمكن للحاسوب الكمي معالجته.

إليك نظرة عامة على الخطوات الرئيسية المتضمنة في التحسين الكمي:

• الخطوة 1: صياغة المشكلة كمشهد طاقة: يمكن وصف كل مسألة تحسين، مثل تخطيط مسارات التوصيل أو ضبط نماذج تعلم الآلة، كمشهد لمستويات الطاقة. كل إجابة ممكنة لها قيمة طاقة، والهدف هو العثور على أدنى قيمة، والتي تمثل الحل الأكثر كفاءة أو الأمثل.

• الخطوة 2: تشفير المشكلة في دائرة كمية: يتم تحويل المشكلة بعد ذلك إلى دائرة كمية. هنا، تمثل الكيوبتات (البتات الكمية) البيانات ويمكنها استكشاف العديد من الحلول في آن واحد من خلال التراكب.

• الخطوة 3: توجيه النظام نحو الحل الأفضل: يقوم الحاسوب الكمي بعد ذلك بتعديل الكيوبتات خطوة بخطوة، مما يسمح للنظام بالتحرك نحو أدنى طاقة، أو الحل الأفضل. تُعرف هذه العملية بالتلدين الكمي أو التطور الأديباتي، اعتماداً على الطريقة المستخدمة. وهي تساعد النظام على الاستقرار في الحالة الأكثر واعدية.

• الخطوة 4: قياس النتائج وتفسيرها: عندما يستقر النظام، يتم قياس الكيوبتات، مما ينتج حلاً تقريبياً. غالباً ما تُستخدم عمليات التشغيل المتكررة لقياس جودة الحل وتأكيد الموثوقية.

• الخطوة 5: الدمج مع الحوسبة التقليدية للتحسين: أخيراً، تتم إعادة الحواسيب التقليدية إلى الحلقة. فهي تحلل وتضبط النتائج من العمليات الكمية لتحسين الدقة. هذا النهج الهجين، المستخدم في طرق مثل QAOA (خوارزمية التحسين التقريبي الكمي) و VQE (محلل القيم الذاتية الكمي التبايني)، يجمع بين نقاط قوة كل من الأنظمة التقليدية والكمية لتحقيق أداء أفضل بشكل عام.

Link to this sectionخوارزميات التحسين الكمي الأساسية#

بفضل التقدم الأخير في الحوسبة الكمية، طور الباحثون مجموعة من خوارزميات التحسين الكمي التي تهدف إلى حل المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر. هذه الأساليب تشكل مستقبل هذا المجال. دعونا نلقي نظرة على بعض الخوارزميات الرئيسية.

Link to this sectionالتلدين الكمي#

التلدين الكمي هو تقنية تُستخدم لحل مسائل التحسين التي تتضمن العثور على أفضل ترتيب أو مزيج من بين العديد من الاحتمالات. تسمى هذه مسائل التحسين التوافقي، مثل جدولة عمليات التوصيل، وتوجيه المركبات، أو تجميع نقاط البيانات المتشابهة.

تستوحي هذه الطريقة من عملية فيزيائية تُعرف بالتلدين، حيث يتم تبريد المادة ببطء للوصول إلى حالة مستقرة ومنخفضة الطاقة. وبطريقة مماثلة، يوجه التلدين الكمي النظام الكمي تدريجياً نحو حالة الطاقة الأدنى، والتي تمثل أفضل حل ممكن للمشكلة.

تسمح هذه العملية، القائمة على مبادئ الحوسبة الكمية الأديباتية، للنظام باستكشاف العديد من الحلول المحتملة والاستقرار في حل قريب من الأمثل. ونظراً لأن النتائج احتمالية، يتم تكرار العملية عادةً عدة مرات، مع استخدام الحوسبة التقليدية في كثير من الأحيان بعد ذلك لتنقيح الإجابات.

يُظهر التلدين الكمي إمكانات لحل مسائل التحسين في العالم الحقيقي في مجالات مثل اللوجستيات، والتجميع، وتخصيص الموارد. ومع ذلك، لا يزال الباحثون يستكشفون متى وكيف قد يكون أداؤه أفضل من الطرق التقليدية.

الشكل 3. فهم التلدين الكمي (quantum annealing) (المصدر: ResearchGate)

Link to this sectionخوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA)#

تتعامل خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA) أيضاً مع مسائل التحسين التوافقي، ولكن بطريقة مختلفة عن التلدين الكمي. بدلاً من التطور التدريجي نحو حالة الطاقة الأدنى، تتناوب QAOA بين دالتين للطاقة، تسمى الهاميلتونيين.

إحداهما تمثل هدف المشكلة وقيودها، بينما تساعد الأخرى النظام على استكشاف تكوينات جديدة. من خلال التبديل بين هذه المراحل، تتحرك الخوارزمية بثبات نحو حل شبه أمثل.

تعمل QAOA على أنظمة هجينة كمية وتقليدية، حيث يولد الحاسوب الكمي حلولاً ممكنة ويقوم حاسوب تقليدي بتعديل المعلمات بعد كل عملية تشغيل. يجعل هذا النهج من QAOA أداة مرنة للعديد من مهام التحسين، بما في ذلك الجدولة، والتوجيه، ومسائل الرسوم البيانية مثل MaxCut (إيجاد أفضل طريقة لتقسيم شبكة إلى جزأين) وتغطية الرأس (تحديد أصغر مجموعة من العقد التي تتصل بكل حافة في شبكة). وبينما لا تزال الأبحاث جارية، يُنظر إلى QAOA على نطاق واسع كخطوة واعدة نحو الجمع بين التحسين التقليدي والكمي.

Link to this sectionمحلل القيم الذاتية الكمي التبايني (VQE)#

خوارزمية مهمة أخرى هي محلل القيم الذاتية الكمي التبايني (VQE). على عكس QAOA والتلدين الكمي، اللذين يتعاملان مع مسائل التحسين التوافقي التي تتضمن خيارات منفصلة، يركز VQE على التحسين المستمر، حيث يمكن للمتغيرات أن تأخذ مجموعة من القيم بدلاً من الخيارات الثابتة.

يُستخدم بشكل أساسي لتقدير الحالة الأرضية، أو أدنى طاقة ممكنة، للنظام الكمي. وهذا يجعله مفيداً بشكل خاص لدراسة سلوك الجزيئات والمواد في الفيزياء والكيمياء.

يستخدم VQE أيضاً نهجاً هجيناً يجمع بين الحوسبة الكمية والتقليدية. يقوم الحاسوب الكمي بإعداد واختبار الحالات الممكنة، بينما يقوم الحاسوب التقليدي بتحليل النتائج وتعديل المعلمات لتحسين الدقة.

نظراً لأنه يتطلب عدداً أقل من الكيوبتات ودوائر أبسط، فإن VQE يعمل بشكل جيد على أجهزة NISQ (الكمية متوسطة النطاق الصاخبة) الحالية. هذه هي أجهزة الحوسبة الكمية من جيل اليوم التي لديها عدد محدود من الكيوبتات وتتأثر بالضوضاء، لكنها لا تزال قوية بما يكفي للأبحاث والتجارب العملية المبكرة.

أصبح VQE أداة أساسية في الكيمياء الكمية، وعلوم المواد، وتحسين العمليات. فهو يساعد الباحثين على نمذجة الجزيئات، ودراسة التفاعلات، وإيجاد تكوينات مستقرة.

الشكل 4. نظرة على المذاب الكمي المتغير (Variational Quantum Eigensolver) (المصدر: ResearchGate)

Link to this sectionالبرمجة شبه المحددة الكمية#

البرمجة شبه المحددة (SDP) هي طريقة رياضية تُستخدم لحل مسائل التحسين التي تتضمن علاقات خطية بين المتغيرات. غالباً ما يتم تطبيقها عندما يكون الهدف هو إيجاد أفضل نتيجة ممكنة مع الحفاظ على ظروف معينة ضمن نطاق صالح.

تهدف خوارزميات البرمجة شبه المحددة الكمية إلى جعل هذه الحسابات أسرع، خاصة عندما تتضمن البيانات العديد من المتغيرات أو مساحات معقدة وعالية الأبعاد. وهي تستخدم مبادئ الحوسبة الكمية لتحليل العديد من الاحتمالات في آن واحد، مما قد يجعل حل المشكلات واسعة النطاق أكثر كفاءة.

يتم استكشاف هذه الخوارزميات في مجالات مثل تعلم الآلة، ومعالجة الإشارات، وأنظمة التحكم، حيث يمكن أن تساعد النماذج على التعرف على الأنماط، أو تحسين التنبؤات، أو إدارة الأنظمة المعقدة. على الرغم من أن الأبحاث لا تزال جارية، تُظهر البرمجة شبه المحددة الكمية وعداً بتسريع مهام التحسين المتقدمة التي يصعب تنفيذها بواسطة الحواسيب التقليدية.

Link to this sectionتطبيقات التحسين الكمي في الذكاء الاصطناعي#

بينما يعد التحسين الكمي مجالاً نشطاً للبحث، فإنه بدأ أيضاً في العثور على تطبيقات عملية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يستكشف الباحثون كيف يمكن للطرق الكمية أن تساعد في حل المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر.

بعد ذلك، سنلقي نظرة فاحصة على بعض الأمثلة الناشئة وحالات الاستخدام التي تسلط الضوء على إمكاناته في سيناريوهات العالم الحقيقي.

Link to this sectionتسريع ضبط نماذج تعلم الآلة#

يتم استكشاف التحسين الكمي لتحسين كيفية ضبط نماذج تعلم الآلة، لا سيما فيما يتعلق بتحسين المعلمات الفائقة واختيار الميزات. كما تعمل التطورات الأخيرة في معالجات الذرة المحايدة على توسيع نطاق تجارب التحسين الكمي في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

تستخدم هذه المعالجات ذرات فردية يتم تثبيتها في مكانها بواسطة الليزر لتعمل ككيوبتات. وهذا يسمح للباحثين ببناء أنظمة كمية قابلة للتوسع ومستقرة لاختبار خوارزميات معقدة.

Link to this sectionتطبيقات الصناعة وأبرز الأبحاث#

تقوم شركات التكنولوجيا الرائدة بالفعل بتجربة هذه الأفكار. على سبيل المثال، أظهر فريق أبحاث جوجل مؤخراً ميزة كمية توليدية، حيث تعلم معالج مكون من 68 كيوبت توليد توزيعات معقدة، مما يشير إلى تطبيقات في تدريب النماذج التوليدية.

وبالمثل، تبني NVIDIA جسوراً بين الكم والذكاء الاصطناعي من خلال دمج أبحاث الكم في نظامها البيئي للحوسبة الفائقة و GPU. على سبيل المثال، أطلقت مركزاً متسارعاً للبحوث الكمية (NVAQC) للجمع بين الأجهزة الكمية وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، طورت AWS سير عمل هجيناً كمياً وتقليدياً على Amazon Braket يستخدم الدوائر الكمية جنباً إلى جنب مع التحسين التقليدي لضبط المعلمات لمهام تصنيف الصور.

Link to this sectionالتحسين في اللوجستيات، والجدولة، والتوجيه#

واحدة من أكثر المجالات العملية للتحسين الكمي هي اللوجستيات والجدولة. تشمل هذه المهام تخطيط المسارات، وتعيين المركبات، وتوزيع الموارد.

مثال جيد هو جدولة شبكة الطاقة، حيث يجب على المشغلين موازنة العرض والطلب على الكهرباء في الوقت الفعلي مع تقليل التكلفة والحفاظ على الموثوقية. استخدم الباحثون التحسين الكمي لتمثيل تحدي الجدولة هذا كمشهد طاقة أو هاميلتوني.

هنا، الهدف هو إيجاد أدنى حالة طاقة، والتي تمثل التكوين الأكثر كفاءة. على سبيل المثال، تم اختبار محولات الكم الخاصة بـ D-Wave لمثل هذه المشكلات وأظهرت نتائج أسرع وأكثر مرونة مقارنة بطرق التحسين التقليدية.

تتم دراسة أفكار مماثلة الآن في مجالات مثل إدارة المحافظ وتخطيط سلسلة التوريد. ومع تحسن الأجهزة، قد تغير هذه الأساليب كيفية تخطيط واتخاذ القرارات بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي في ظل قيود العالم الحقيقي.

Link to this sectionالذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمية في اكتشاف الأدوية وتصميم المواد#

يكتسب التحسين الكمي أيضاً اهتماماً في المجالات التي يكون فيها فهم التفاعلات الجزيئية المعقدة ومشاهد الطاقة أمراً بالغ الأهمية. على سبيل المثال، في اكتشاف الأدوية وعلوم المواد، يعتبر العثور على أكثر الهياكل أو التكوينات الجزيئية استقراراً تحدياً للتحسين.

تُستخدم الخوارزميات الكمية الهجينة، مثل VQE، لتسريع عمليات مثل التنبؤ بهيكل البروتين والبحث عن التوافق الجزيئي. كما يستكشف الباحثون طرقاً للجمع بين الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي لتحسين كيفية تعلم النماذج واستخراج الميزات من البيانات.

مع استمرار تقدم الأجهزة الكمية، يمكن أن تؤدي هذه الأساليب المشتركة إلى اختراقات كبيرة في الكيمياء والبيولوجيا وأبحاث المواد، مما يتيح اكتشافاً أسرع ومحاكاة أكثر دقة على المستوى الجزيئي.

Link to this sectionإيجابيات وسلبيات التحسين الكمي#

إليك بعض مزايا استخدام التحسين الكمي:

• خوارزميات مستوحاة من الكم: حتى قبل توفر حواسيب كمية واسعة النطاق، يستخدم الباحثون طرق تحسين مستوحاة من الكم على الأنظمة التقليدية. يمكن أن توفر هذه الأساليب أداءً أسرع لأنواع معينة من المشكلات من خلال محاكاة الاستراتيجيات الكمية.
• أجهزة ومحولات هجينة محسنة: إن تطوير معالجات كمية جديدة ومحولات هجينة قائمة على السحابة يجعل من الممكن الجمع بين الحوسبة الكمية والتقليدية. وهذا يسمح بالاختبار والتجريب العملي اليوم، حتى مع أجهزة المراحل المبكرة.
• تقدم البحوث التعاونية: تقوم IBM Quantum و Qiskit ومجتمعات بحثية مفتوحة أخرى بتطوير خوارزميات ومجموعات أدوات وموارد تعليمية بنشاط تجعل التحسين الكمي أكثر سهولة.

على الرغم من أن أبحاث الكم تتقدم بسرعة، لا تزال هناك تحديات معينة تمنع الاعتماد واسع النطاق. إليك بعض القيود الرئيسية التي يجب مراعاتها:

• قيود الأجهزة: تمتلك الحواسيب الكمية الحالية عدداً محدوداً من الكيوبتات وهي حساسة للغاية للضوضاء، وفك الترابط، والأخطاء التشغيلية. تقلل هذه العوامل من دقة وموثوقية النتائج، مما يجعل من الصعب توسيع نطاق الأنظمة لمهام التحسين المعقدة.
• قيود المحاكاة التقليدية: محاكاة الأنظمة الكمية الكبيرة على الحواسيب التقليدية متطلبة للغاية لأن الموارد الحوسبية المطلوبة تنمو بشكل كبير مع عدد الكيوبتات. وهذا يجعل من الصعب اختبار والتحقق من صحة الخوارزميات الكمية واسعة النطاق.
• نقص معايير القياس: تفتقر أبحاث التحسين الكمي لا تزال إلى معايير ثابتة لمقارنة أداء الخوارزميات والأجهزة. وبينما تجري الجهود لإنشاء طرق تقييم موحدة، لا يوجد حتى الآن إطار عمل عالمي لقياس تحسينات الأداء في العالم الحقيقي.

Link to this sectionأبرز النقاط#

يعيد التحسين الكمي صياغة طريقة تفكيرنا في حل المشكلات في الذكاء الاصطناعي، والعلوم، والصناعة. من خلال الجمع بين قوة الحوسبة الكمية والطرق التقليدية، يجد الباحثون طرقاً جديدة للتعامل مع التعقيد وتسريع الاكتشاف. مع تحسن الأجهزة ونضج الخوارزميات، قد يصبح التحسين الكمي محركاً رئيسياً للجيل القادم من التقنيات الذكية.

تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف المزيد حول الذكاء الاصطناعي. انضم إلى مجتمعنا النشط واكتشف الابتكارات في قطاعات مثل الذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة و الذكاء الاصطناعي للرؤية في التصنيع. للبدء في رؤية الكمبيوتر اليوم، تحقق من خيارات الترخيص لدينا.