التعلم الآلي الكمومي

التعلم الآلي الكمي (QML) هو مجال ناشئ يدمج مبادئ ميكانيكا الكم مع خوارزميات التعلم الآلي. إنه يستفيد من الخصائص الفريدة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية - مثل التراكب والتشابك والأنفاق - لمعالجة المعلومات بطرق جديدة تمامًا. الهدف من QML هو إنشاء خوارزميات أكثر قوة وكفاءة قادرة على حل المشكلات المعقدة التي يصعب حلها حاليًا حتى بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية الأكثر تقدمًا. في حين أن التعلم الآلي الكلاسيكي، الذي يشغل نماذج مثل Ultralytics YOLO، قد أحدث ثورة في رؤية الكمبيوتر (CV)، فإن QML يعد بدفع حدود الذكاء الاصطناعي (AI) إلى أبعد من ذلك.

كيف يعمل التعلم الآلي الكمي؟

على عكس أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية التي تستخدم البتات لتمثيل المعلومات إما على شكل 0 أو 1، تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية الكيوبتات. يمكن أن يوجد الكيوبت في تراكب لكل من 0 و 1 في وقت واحد، مما يسمح له بتخزين ومعالجة كمية أكبر بكثير من المعلومات. تم تصميم خوارزميات QML لاستغلال هذه الخاصية لإجراء العمليات الحسابية على العديد من الحالات المختلفة في وقت واحد. يمكن أن تؤدي هذه الموازاة الهائلة إلى تسريع كبير لأنواع معينة من المشكلات.

مفهوم رئيسي آخر هو التشابك الكمي، وهي ظاهرة حيث تصبح الكيوبتات مترابطة وترتبط مصائرها، بغض النظر عن المسافة التي تفصل بينها. يمكن لنماذج QML استخدام التشابك لالتقاط الارتباطات المعقدة في البيانات التي يصعب على الشبكات العصبية (NN) الكلاسيكية نمذجتها. من خلال الجمع بين هذه التأثيرات الكمومية، تهدف QML إلى تحسين مهام مثل التحسين والتصنيف وأخذ العينات.

التعلم الآلي الكمي مقابل التعلم الآلي الكلاسيكي

يكمن الاختلاف الأساسي بين QML و التعلم الآلي (ML) الكلاسيكي في النموذج الحسابي الأساسي.

• التعلم الآلي الكلاسيكي: يعتمد على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية (وحدات المعالجة المركزية CPUs و وحدات معالجة الرسومات GPUs) وتقنيات مثل التعلم العميق (DL) للعثور على أنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. إنه يتفوق في مهام مثل تصنيف الصور و اكتشاف الكائنات، حيث وضعت نماذج مثل YOLOv8 و YOLO11 معايير الصناعة.
• التعلم الآلي الكمي: يستخدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية لمعالجة المشكلات ذات البيانات عالية الأبعاد أو الهياكل المعقدة. ليس المقصود به استبدال التعلم الآلي الكلاسيكي ولكن استكماله، مما يوفر مزايا لتحديات حسابية محددة. على سبيل المثال، في حين أن النموذج الكلاسيكي قد يتطلب ضبطًا فائقًا للمعلمات مكثفًا للتحسين، يمكن لخوارزمية الكم أن تجد الحل الأمثل بشكل أكثر مباشرة.

في حين أن QML متميز عن مجالات مثل التعلم المعزز (reinforcement learning)، إلا أنه يمكن استخدامه يومًا ما لشحن عمليات التحسين داخل أطر التعلم هذه.

تطبيقات وأمثلة واقعية

على الرغم من أنه لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن QML لديه العديد من التطبيقات الواعدة التي يمكن أن تحول مختلف الصناعات.

• اكتشاف الأدوية وعلم المواد: إن محاكاة السلوك الكمي للجزيئات أمر صعب للغاية بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر التقليدية. يمكن لـ QML أن تقوم بنمذجة دقيقة للتفاعلات الجزيئية، مما يسرع بشكل كبير من اكتشاف الأدوية والمواد الجديدة. وهذا له آثار عميقة على الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، مما يتيح تصميم أدوية جديدة بدقة أكبر. على سبيل المثال، يستكشف الباحثون كيف يمكن لـ QML أن يساعد في إيجاد محفزات جديدة لتفاعلات كيميائية أكثر كفاءة، كما هو مفصل في الأبحاث من مؤسسات مثل Caltech.
• النماذج المالية والتحسين: تتضمن العديد من المشكلات في مجال التمويل تحسين أنظمة واسعة ومعقدة، مثل محافظ الاستثمار أو نماذج المخاطر. يتم تطوير خوارزميات QML، مثل خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA)، لحل مشاكل التحسين هذه بشكل أسرع وأكثر فعالية من الطرق الكلاسيكية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى أسواق مالية أكثر استقرارًا وله تطبيقات في الأنظمة المعقدة الأخرى، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية لتحسين سلاسل التوريد العالمية. تقوم شركات مثل JPMorgan Chase بإجراء أبحاث نشطة حول هذه التطبيقات.

التحديات والنظرة المستقبلية

تشمل التحديات الأساسية لـ QML بناء أجهزة كمبيوتر كمومية مستقرة وقابلة للتطوير ومتسامحة مع الأخطاء، وتطوير خوارزميات كمومية قوية توفر تسريعًا مثبتًا، وإنشاء أدوات وواجهات (مثل Qiskit أو TensorFlow Quantum) للمطورين. على الرغم من هذه العقبات، يشير البحث المستمر من قبل منظمات مثل Quantum Economic Development Consortium (QED-C) والتقدم في الأجهزة الكمومية إلى مستقبل واعد حيث يمكن لـ QML أن يكمل ML الكلاسيكي، ويفتح إمكانيات جديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي وحل بعض المشكلات الأكثر تعقيدًا في العالم، مما قد يؤثر على كل شيء من العلوم الأساسية إلى استراتيجيات نشر النموذج. سيظل تقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل الدقة وفهم مقاييس أداء YOLO أمرًا بالغ الأهمية، حتى في عالم الكم.