17 أكتوبر 2025
تعرف على كيفية إعادة تعريف التحسين الكمي للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. اكتشف كيف تقود الخوارزميات الكمومية والكيوبتات والحوسبة الهجينة إلى نماذج أكثر ذكاءً وسرعة.
تقوم معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة، من السيارة ذاتية القيادة إلى نموذج التنبؤ بالأسهم، بإجراء مفاضلات باستمرار أثناء تعديلها وتنقيحها والتعلم من التجربة. تكمن وراء هذه القرارات واحدة من أهم العمليات في الذكاء الاصطناعي: التحسين.
على سبيل المثال، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المدرب على التعرف على إشارات المرور أو التنبؤ بأسعار المنازل من الأمثلة. وبينما يتدرب، فإنه يعمل باستمرار على تحسين كيفية تعلمه. تقوم كل خطوة بتعديل ملايين المعلمات وضبط الأوزان والتحيزات لتقليل أخطاء التنبؤ وتحسين الدقة.
يمكنك التفكير في هذه العملية على أنها مشكلة تحسين واسعة النطاق. والهدف هو العثور على أفضل مجموعة من المعلمات التي تقدم نتائج دقيقة دون الإفراط في التركيب أو إهدار الموارد الحاسوبية.
في الواقع، يُعد التحسين جزءًا أساسيًا من الذكاء الاصطناعي. فسواء كان نموذج الذكاء الاصطناعي يحدد صورة ما أو يتنبأ بسعر ما، يجب أن يبحث عن الحل الأكثر فعالية من بين عدد لا يحصى من الاحتمالات. ولكن مع نمو النماذج ومجموعات البيانات، يصبح هذا البحث معقداً ومكلفاً من الناحية الحسابية بشكل متزايد.
التحسين الكمي هو نهج ناشئ 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 يمكن أن تكون 0 أو 1 فقط، تستخدم الحواسيب الكمومية الكيوبتات التي يمكن أن توجد في حالات متعددة في آن واحد. وهذا يتيح لها استكشاف العديد من الحلول الممكنة بالتوازي، وحل مشاكل التحسين المعقدة بكفاءة أكبر من الطرق الكلاسيكية في بعض الحالات.
ومع ذلك، فإن التوازي الكمي ليس مثل تشغيل العديد من المعالجات الكلاسيكية في نفس الوقت. إنها عملية احتمالية تعتمد على التداخل الكمي لإنتاج نتائج مفيدة.
ببساطة، هذا يعني ببساطة أن الحواسيب الكمية لا تختبر كل الاحتمالات دفعة واحدة. وبدلاً من ذلك، فإنها تستخدم التداخل، حيث تعزز بعض الاحتمالات بعضها البعض وتلغي بعضها الآخر، لزيادة فرص العثور على الإجابة الصحيحة.
سنستكشف في هذه المقالة كيفية عمل التحسين الكمي، وسبب أهميته، وما يمكن أن يعنيه لمستقبل الحوسبة الذكية. لنبدأ!
التحسين الكمي هو مجال متنامٍ في الحوسبة الكمية يركز على حل مشاكل التحسين المعقدة باستخدام الخصائص الفريدة لميكانيكا الكم. وهو يستند إلى عقود من أبحاث علوم الحاسوب والفيزياء، ويجمع بينهما لمعالجة التحديات التي تواجهها الحوسبة التقليدية.
ظهرت فكرة استخدام الأنظمة الكمية في التحسين لأول مرة في أواخر التسعينيات عندما بدأ الباحثون في استكشاف كيف يمكن تطبيق المبادئ الكمية مثل التراكب (الحالات المتزامنة) والتشابك (الكيوبتات المترابطة) على حل المشكلات.
وبمرور الوقت، تطور ذلك إلى التحسين الكمي، حيث طور الباحثون خوارزميات تستخدم التأثيرات الكمية للبحث بكفاءة عن الحلول المثلى عبر مساحات كبيرة ومعقدة للمشاكل.
يعتمد التحسين الكمومي في جوهره على ثلاثة مكونات رئيسية: الخوارزميات الكمومية والكيوبتات والدوائر الكمومية. 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 الكلاسيكية (الوحدات الثنائية للبيانات في الحواسيب التقليدية التي يمكن أن تحمل قيمة 0 أو 1) لأنها يمكن أن توجد في حالة تراكب، حيث تمثل كلا من 0 و1 في نفس الوقت.
تمكّن هذه الخاصية الفريدة الأنظمة الكمومية من تقييم احتمالات متعددة في وقت واحد، مما يوسع بشكل كبير من إمكاناتها الحسابية. وفي الوقت نفسه، تربط الدوائر الكمية بين الكيوبتات من خلال تسلسلات من البوابات الكمية، والتي تتحكم في كيفية تدفق المعلومات وتفاعلها لتوجيه النظام نحو حل شبه مثالي تدريجياً.
فيما يلي بعض الاختلافات الرئيسية بين نهجي التحسين الكلاسيكي والكمي:
بعد ذلك، دعونا نتعرف على كيفية عمل التحسين الكمي في الواقع. يبدأ كل شيء بتحديد مشكلة واقعية وترجمتها إلى شكل يمكن للحاسوب الكمي معالجته.
فيما يلي نظرة عامة على الخطوات الرئيسية التي ينطوي عليها التحسين الكمي:
بفضل التطورات الأخيرة في الحوسبة الكمومية، طور الباحثون مجموعة من خوارزميات التحسين الكمي التي تهدف إلى حل المشاكل المعقدة بكفاءة أكبر. تعمل هذه الأساليب على تشكيل مستقبل هذا المجال. دعونا نلقي نظرة على بعض أهمها.
التلدين الكمي هو تقنية تُستخدم لحل مشاكل التحسين التي تنطوي على إيجاد أفضل ترتيب أو مجموعة من العديد من الاحتمالات. وتسمى مشاكل التحسين التجميعي، مثل جدولة عمليات التسليم أو توجيه المركبات أو تجميع نقاط البيانات المتشابهة.
هذه الطريقة مستوحاة من عملية فيزيائية تُعرف باسم التلدين، حيث يتم تبريد المادة ببطء للوصول إلى حالة مستقرة منخفضة الطاقة. وبطريقة مماثلة، يوجه التلدين الكمي تدريجياً نظاماً كمياً نحو أدنى حالة طاقة له، والتي تمثل أفضل حل ممكن للمشكلة.
تسمح هذه العملية، التي تستند إلى مبادئ الحوسبة الكمية الثابتة، للنظام باستكشاف العديد من الحلول المحتملة والاستقرار على حل قريب من الحل الأمثل. ولأن النتائج احتمالية، عادةً ما تتكرر العملية عدة مرات، مع استخدام الحوسبة الكلاسيكية بعد ذلك لتنقيح الإجابات.
يُظهر التلدين الكمي إمكانية حل مشاكل التحسين في العالم الحقيقي في مجالات مثل الخدمات اللوجستية والتجميع وتخصيص الموارد. ومع ذلك، لا يزال الباحثون يستكشفون متى وكيف يمكن أن يكون أداؤها أفضل من الطرق التقليدية.
تتعامل خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA) أيضًا مع مشاكل التحسين التوافقي، ولكن بطريقة مختلفة عن التلدين الكمي. فبدلاً من التطور التدريجي نحو أقل حالة طاقة، تقوم QAOA بالتناوب بين دالتين من دوال الطاقة، تسمى دوال هاميلتون.
تمثل إحداهما هدف المشكلة وقيودها، بينما تساعد الأخرى النظام على استكشاف تكوينات جديدة. من خلال التبديل بين هاتين المرحلتين، تتحرك الخوارزمية بثبات نحو حل شبه مثالي.
تعمل QAOA على أنظمة كمومية وكلاسيكية هجينة، حيث يولد الحاسوب الكمي حلولاً ممكنة ويقوم الحاسوب الكلاسيكي بتعديل المعلمات بعد كل عملية تشغيل. هذا النهج يجعل من QAOA أداة مرنة للعديد من مهام التحسين بما في ذلك الجدولة والتوجيه ومشاكل الرسم البياني مثل MaxCut (إيجاد أفضل طريقة لتقسيم الشبكة إلى جزأين) وتغطية الرأس (اختيار أصغر مجموعة من العقد التي تتصل بكل حافة في الشبكة). في حين أن الأبحاث لا تزال جارية، يُنظر إلى QAOA على نطاق واسع على أنها خطوة واعدة نحو الجمع بين التحسين الكلاسيكي والكمي.
ومن الخوارزميات المهمة الأخرى خوارزمية "محلل الكم المتغير" (VQE). على عكس QAOA و"التلدين الكمي"، اللذان يعالجان مشاكل التحسين التوافقي التي تنطوي على خيارات منفصلة، تركز VQE على التحسين المستمر، حيث يمكن للمتغيرات أن تأخذ مجموعة من القيم بدلاً من الخيارات الثابتة.
يُستخدم بشكل أساسي لتقدير الحالة الأرضية، أو أقل طاقة ممكنة، لنظام كمي. وهذا يجعلها مفيدة بشكل خاص لدراسة السلوك الجزيئي والمادي في الفيزياء والكيمياء.
يستخدم VQE أيضًا نهجًا هجينًا يجمع بين الحوسبة الكمية والكلاسيكية. حيث يقوم الحاسوب الكمي بإعداد واختبار الحالات الممكنة، بينما يقوم الحاسوب الكلاسيكي بتحليل النتائج وتعديل المعلمات لتحسين الدقة.
نظرًا لأنه يتطلب عددًا أقل من الكيوبتات ودوائر أبسط، فإن VQE يعمل بشكل جيد على أجهزة NISQ (كمومية متوسطة الحجم صاخبة) الحالية. هذه هي الجيل الحالي من الحواسيب الكمية التي تحتوي على عدد محدود من الكيوبتات وتتأثر بالضجيج، لكنها لا تزال قوية بما يكفي للأبحاث والتجارب العملية المبكرة.
أصبح VQE أداة أساسية في كيمياء الكم وعلوم المواد وتحسين العمليات. فهو يساعد الباحثين على نمذجة الجزيئات ودراسة التفاعلات وإيجاد تكوينات مستقرة.
البرمجة شبه المحدودة (SDP) هي طريقة رياضية تُستخدم لحل مشاكل التحسين التي تتضمن علاقات خطية بين المتغيرات. وغالبًا ما يتم تطبيقها عندما يكون الهدف هو إيجاد أفضل نتيجة ممكنة مع الحفاظ على شروط معينة ضمن نطاق صحيح.
تهدف خوارزميات SDP الكمية إلى جعل هذه الحسابات أسرع، خاصةً عندما تتضمن البيانات العديد من المتغيرات أو المساحات المعقدة عالية الأبعاد. فهي تستخدم مبادئ الحوسبة الكمية لتحليل العديد من الاحتمالات في آن واحد، مما يجعل حل المشاكل واسعة النطاق أكثر كفاءة.
ويجري استكشاف هذه الخوارزميات في مجالات مثل التعلم الآلي ومعالجة الإشارات وأنظمة التحكم، حيث يمكن أن تساعد النماذج في التعرف على الأنماط أو تحسين التنبؤات أو إدارة الأنظمة المعقدة. على الرغم من أن الأبحاث لا تزال جارية، إلا أن خوارزمية SDP الكمية تبشر بتسريع مهام التحسين المتقدمة التي يصعب على الحواسيب الكلاسيكية القيام بها.
في حين أن التحسين الكمي هو مجال بحثي نشط، إلا أنه بدأ يجد تطبيقات عملية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يستكشف الباحثون كيف يمكن للطرق الكمية أن تساعد في حل المشاكل المعقدة بكفاءة أكبر.
بعد ذلك، سنلقي نظرة فاحصة على بعض الأمثلة الناشئة وحالات الاستخدام التي تسلط الضوء على إمكاناتها في سيناريوهات العالم الحقيقي.
ويجري استكشاف التحسين الكمي لتحسين كيفية ضبط نماذج التعلم الآلي، لا سيما فيما يتعلق بتحسين المعلمة الفائقة واختيار الميزة. كما تعمل التطورات الحديثة في معالجات الذرة المحايدة على توسيع نطاق تجارب التحسين الكمي في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
وتستخدم هذه المعالجات ذرات فردية مثبتة في مكانها بواسطة أشعة الليزر لتعمل ككيوبتات. يتيح ذلك للباحثين بناء أنظمة كمومية مستقرة وقابلة للتطوير لاختبار الخوارزميات المعقدة.
تقوم شركات التكنولوجيا الرائدة بالفعل بتجربة هذه الأفكار. على سبيل المثال، أظهر فريق أبحاث جوجل مؤخرًا ميزة الكم التوليدي، حيث تعلم معالج 68 كيوبت توليد توزيعات معقدة، ملمحًا إلى تطبيقات في تدريب النماذج التوليدية.
وبالمثل، تقوم NVIDIA ببناء جسور بين الكم والذكاء الاصطناعي من خلال دمج الأبحاث الكمية في نظام الحوسبة الفائقة ووحدة معالجة الرسومات. على سبيل المثال، أطلقت مركز أبحاث الكم المتسارع (NVAQC) للجمع بين الأجهزة الكمية وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، قامت AWS بتطوير سير عمل كمومي وكلاسيكي هجين على أمازون براكيت يستخدم الدوائر الكمومية مع التحسين الكلاسيكي لضبط المعلمات لمهام تصنيف الصور.
أحد أكثر المجالات العملية للتحسين الكمي هو الخدمات اللوجستية والجدولة. وتشمل هذه المهام تخطيط المسارات وتخصيص المركبات وتوزيع الموارد.
ومن الأمثلة الجيدة على ذلك جدولة شبكة الطاقة، حيث يجب على المشغلين تحقيق التوازن بين العرض والطلب على الكهرباء في الوقت الفعلي مع تقليل التكلفة والحفاظ على الموثوقية. وقد استخدم الباحثون التحسين الكمي لتمثيل تحدي الجدولة هذا كمشهد للطاقة أو كمشهد هاملتونيان.
الهدف هنا هو العثور على أقل حالة طاقة، والتي تمثل التكوين الأكثر كفاءة. على سبيل المثال، تم اختبار حلول D Wave الكمية لمثل هذه المشاكل وأظهرت نتائج أسرع وأكثر مرونة مقارنةً بطرق التحسين التقليدية.
تجري الآن دراسة أفكار مماثلة في مجالات مثل إدارة المحافظ وتخطيط سلسلة التوريد. ومع تحسن الأجهزة، قد تغير هذه الأساليب كيفية تخطيط أنظمة الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات في ظل قيود العالم الحقيقي.
ويكتسب التحسين الكمي أيضًا اهتمامًا متزايدًا في المجالات التي يكون فيها فهم التفاعلات الجزيئية المعقدة ومناظر الطاقة أمرًا بالغ الأهمية. على سبيل المثال، في اكتشاف العقاقير وعلوم المواد، يمثل العثور على البنى أو التكوينات الجزيئية الأكثر استقرارًا تحديًا في مجال التحسين.
تُستخدم الخوارزميات الكمومية الهجينة، مثل خوارزمية VQE، لتسريع عمليات مثل التنبؤ ببنية البروتين والبحث عن التشكل الجزيئي. كما يستكشف الباحثون أيضًا طرقًا للجمع بين الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي لتحسين كيفية تعلم النماذج واستخراج الميزات من البيانات.
ومع استمرار تقدم الأجهزة الكمومية، يمكن أن تؤدي هذه الأساليب المدمجة إلى اختراقات كبيرة في الكيمياء والبيولوجيا وأبحاث المواد، مما يتيح اكتشافًا أسرع ومحاكاة أكثر دقة على المستوى الجزيئي.
فيما يلي بعض مزايا استخدام التحسين الكمي:
على الرغم من أن الأبحاث الكمية تتقدم بسرعة، إلا أنه لا تزال هناك بعض التحديات التي تحول دون اعتمادها على نطاق واسع. وفيما يلي بعض القيود الرئيسية التي يجب مراعاتها:
يعيد التحسين الكمي تشكيل طريقة تفكيرنا في حل المشكلات في الذكاء الاصطناعي والعلوم والصناعة. فمن خلال الجمع بين قوة الحوسبة الكمية والأساليب الكلاسيكية، يجد الباحثون طرقاً جديدة للتعامل مع التعقيدات وتسريع الاكتشافات. ومع تحسن الأجهزة ونضج الخوارزميات، يمكن أن يصبح التحسين الكمي محركاً رئيسياً للجيل القادم من التقنيات الذكية.
تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف المزيد حول الذكاء الاصطناعي. انضم إلى مجتمعنا النشط واكتشف الابتكارات في قطاعات مثل الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة و الرؤية الاصطناعية في التصنيع. للبدء في الرؤية الحاسوبية اليوم، تحقق من خيارات الترخيص الخاصة بنا.
