التعلم الآلي الكمومي

تعلم الآلة الكمية (QML) هو مجال متعدد التخصصات يدمج مبادئ ميكانيكا الكم مع الذكاء الاصطناعي (AI) لحل المشاكل الحسابية بسرعة وكفاءة غير مسبوقة. بينما يعتمد يعتمد التعلّم الآلي التقليدي على الحواسيب الكلاسيكية الكلاسيكية لمعالجة البيانات الثنائية، يستفيد التعلم الآلي الكمي من الخصائص الفريدة للحواسيب الكمية - مثل التراكب و والتشابك للتعامل مع البيانات عالية الأبعاد وإجراء العمليات الحسابية المعقدة التي تستعصي حالياً حتى على حتى لأقوى الحواسيب الخارقة. بينما يواصل الباحثون من مؤسسات مثل Google للذكاء الاصطناعي الكمومي في تطوير قدرات الأجهزة، فإن QML على وشك أن إحداث ثورة في كيفية تعاملنا مع تحليل البيانات وتطوير الخوارزميات.

المفاهيم والآليات الأساسية

لفهم QML، من الضروري التمييز بين البتات الكلاسيكية والبتات الكمية، أو الكيوبتات. توجد البتات الكلاسيكية في حالة إما 0 أو 1. في المقابل، يمكن للبت الكيوبت أن يوجد في حالة تراكب، حيث يمثّل كلاً من 0 و1 في آن واحد في وقت واحد. تسمح هذه الخاصية للخوارزميات الكمية بمعالجة كميات هائلة من المعلومات بالتوازي. عند تطبيق تطبيقها على الشبكات العصبية (NN)، تتيح هذه القدرة تتيح استكشاف مساحات هائلة من المعلمات بشكل أسرع بكثير من طرق التقليدية (DL).

ظاهرة حرجة أخرى هي التشابك الكمي, حيث تصبح الكيوبتات مترابطة بطريقة تجعل حالة أحد الكيوبتات تؤثر على الآخر على الفور، بغض النظر عن بغض النظر عن المسافة. يسمح ذلك لنماذج QML بتحديد الارتباطات المعقدة ضمن مجموعات البيانات الضخمة، مما يعزز مهام مثل التعرف على الأنماط واكتشاف الشذوذ.

التمييز بين QML والتعلم الآلي الكلاسيكي

في حين أن كلا المجالين يهدفان إلى التعلم من البيانات، إلا أن أساليبهما التشغيلية ونقاط قوتهما تختلف بشكل كبير:

• التعلّم الآلي الكلاسيكي: يعتمد على وحدات المعالجة المركزية و ووحدات معالجة الرسوميات لتنفيذ عمليات المصفوفات. تتفوق في المهام الملموسة مثل اكتشاف الأجسام و وتصنيف الصور. تتضمن أحدث ما توصلت إليه في هذا المجال نماذج مثل YOLO11الذي يقدم أداءً في الوقت الحقيقي للرؤية الحاسوبية.
• التعلم الآلي الكمي: يستخدم وحدات المعالجة الكمية (QPUs) لمعالجة الحالات الكمية. وهي وهي مناسبة بشكل خاص لمشاكل التحسين حيث يكون فضاء البحث مساحة البحث أضعافاً مضاعفة أضعافاً مضاعفة. لا تعتبر QML بديلاً للتعلم الآلي الكمي عن التعلم الآلي الكلاسيكي ولكنها أداة تكميلية تُستخدم لتسريع إجراءات فرعية محددة, مثل ضبط البارامتر الفائق أو تقييم النواة أو تقييم النواة.

تطبيقات واقعية

على الرغم من أن تقنية QML لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أن العديد من الصناعات بدأت في تجربة الحُلول الكلاسيكية الكمومية الهجينة.

• اكتشاف الأدوية وعلوم المواد: تتطلب محاكاة التفاعلات الجزيئية تفاعلات جزيئية هائلة قوة حاسوبية هائلة. يمكن لـ QML نمذجة الخصائص الميكانيكية الكمية للجزيئات بشكل طبيعي أكثر من الأنظمة الكلاسيكية. وهذا يسرّع من عملية تطوير الأدوية والمواد الجديدة، وهو عنصر أساسي من عناصر الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. يسلط بحث نُشر في Nature كيف يمكن للمحاكاة الكمية التنبؤ بالتفاعلات الكيميائية بدقة عالية.
• تحسين المحفظة المالية: في القطاع المالي، فإن اختيار المزيج الأمثل من الأصول من أجل تعظيم العوائد مع تقليل المخاطر إلى أدنى حد ممكن، يتضمن تحليل مجموعات متميزة. التحسين الكمي مثل خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA)، يمكن لخوارزميات التحسين الكمي، أن تجتاز هذه المناظر الطبيعية المعقدة بشكل أكثر كفاءة من الأساليب الكلاسيكية، مما يساعد في النمذجة التنبؤية القوية.
• الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد: يعد حل "مشكلة البائع المتنقل" للأساطيل العالمية مكلفة حسابيًا. تساعد خوارزميات QML في تحسين المسارات وتوزيع المخزون، مما يحسن بشكل كبير من الكفاءة في الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية.

التنفيذ الحالي والتوقعات المستقبلية

في الوقت الحالي، تستخدم معظم التطبيقات العملية مناهج "هجينة" حيث تتعامل الحواسيب الكلاسيكية مع الجزء الأكبر من المعالجة من المعالجة - مثل المعالجة المسبقة للبيانات و واستخراج الميزات - بينماتعمل الحواسيب الكمية تعمل على خطوات تحسين محددة وثقيلة من الناحية الحسابية.

بينما يعمل الباحثون على تحقيق "الميزة الكمية"، تظل النماذج الكلاسيكية هي المعيار الصناعي لـ للنشر الفوري. على سبيل المثال، Ultralytics YOLO11 و و YOLO26 القادمان يوفران حلولاً شاملة ومحسّنة للغاية للمهام المرئية باستخدام أجهزة كلاسيكية.

يوضّح كود Python التالي سير عمل تدريب كلاسيكي قياسي باستخدام ultralytics. في خط أنابيب خط أنابيب QML الهجين المستقبلي، فإن train طريقة يمكن أن تفرّغ حسابات التحسين المعقدة إلى معالج كمي.

from ultralytics import YOLO

# Load a classical YOLO11 model (weights stored as standard bits)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model on a standard dataset using classical GPU acceleration
# Classical optimization algorithms (like SGD or Adam) are used here
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5)

print("Classical training optimization complete.")

مع نضوج التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع أن تصبح الخوارزميات الكمية أكثر سهولة، وتندمج في نهاية المطاف بسلاسة في خطوط أنابيب MLOPS القياسية لحل المشاكل كان يُعتقد سابقاً أنها مستحيلة.