اكتشف كيف يجمع التعلُّم الآلي الكمي بين الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي لحل المشاكل المعقدة بشكل أسرع وإحداث ثورة في تحليل البيانات.
التعلم الآلي الكمي (QML) هو مجال ناشئ يدمج مبادئ ميكانيكا الكم مع خوارزميات التعلم الآلي. وهو يستفيد من الخصائص الفريدة للحواسيب الكمية - مثل التراكب والتشابك والنفق - لمعالجة المعلومات بطرق جديدة بشكل أساسي. والهدف من التعلم الآلي الكمي هو إنشاء خوارزميات أكثر قوة وفعالية قادرة على حل المشاكل المعقدة التي تستعصي حالياً حتى على أكثر الحواسيب الكلاسيكية تقدماً. وفي حين أن التعلم الآلي الكلاسيكي، الذي يدعم نماذج مثل Ultralytics YOLO، قد أحدث ثورة في مجال الرؤية الحاسوبية، فإن التعلم الآلي الكمي يعد بدفع حدود الذكاء الاصطناعي إلى أبعد من ذلك.
على عكس الحواسيب الكلاسيكية التي تستخدم البتات لتمثيل المعلومات إما 0 أو 1، تستخدم الحواسيب الكمية الكيوبتات. يمكن أن توجد الكيوبتات في تراكب كل من 0 و1 في آن واحد، مما يسمح لها بتخزين ومعالجة كمية أكبر بكثير من المعلومات. صُممت خوارزميات QML لاستغلال هذه الخاصية لإجراء عمليات حسابية على العديد من الحالات المختلفة في آن واحد. يمكن أن يؤدي هذا التوازي الهائل إلى تسريع أسي لأنواع معينة من المشاكل.
وثمة مفهوم رئيسي آخر هو التشابك الكمومي، وهي ظاهرة تصبح فيها الكيوبتات مترابطة وترتبط مصائرها ببعضها البعض، بغض النظر عن المسافة التي تفصل بينها. يمكن لنماذج QML استخدام التشابك الكمي لالتقاط الارتباطات المعقدة في البيانات التي يصعب على الشبكات العصبية الكلاسيكية (NN) نمذجتها. من خلال الجمع بين هذه التأثيرات الكمية، تهدف QML إلى تحسين مهام مثل التحسين والتصنيف وأخذ العينات.
يكمن الفرق الأساسي بين QML والتعلم الآلي الكلاسيكي في النموذج الحسابي الأساسي.
في حين أن QML يختلف عن مجالات مثل التعلّم المعزز، إلا أنه يمكن استخدامه يومًا ما لتعزيز عمليات التحسين في أطر التعلم هذه.
على الرغم من أنها لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أن QML لديها العديد من التطبيقات الواعدة التي يمكن أن تحدث تحولاً في مختلف الصناعات.
تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه التعلم الآلي الكمي بناء حواسيب كمومية مستقرة وقابلة للتطوير وقابلة للتحمل للأخطاء، وتطوير خوارزميات كمومية قوية توفر سرعات يمكن إثباتها، وإنشاء أدوات وواجهات (مثل Qiskit أو TensorFlow Quantum) للمطورين. وعلى الرغم من هذه العقبات، تشير الأبحاث الجارية من قبل منظمات مثل اتحاد التنمية الاقتصادية الكمية (QED-C ) والتطورات في الأجهزة الكمية إلى مستقبل واعد حيث يمكن أن تكون لغة التعلم الكمي مكملاً للتعلم الآلي الكلاسيكي، مما يفتح إمكانيات جديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي ويحل بعض المشاكل الأكثر تعقيداً في العالم، مما قد يؤثر على كل شيء بدءاً من العلوم الأساسية إلى استراتيجيات نشر النماذج. سيظل تقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل الدقة وفهم مقاييس الأداء YOLO أمرًا بالغ الأهمية، حتى في المجال الكمي.
