التعلم الآلي الكمي: استكشاف قوة الخوارزميات الهجينة

يمثل التعلم الآلي الكمي (QML) مجالًا سريع التطور يسعى إلى تسخير قوة أجهزة الكمبيوتر الكمية لتعزيز وتسريع مهام التعلم الآلي. في حين أن أجهزة الكمبيوتر الكمية المتسامحة مع الأخطاء بالكامل لا تزال في الأفق، فإن عصر الأجهزة الكمية صاخبة متوسطة النطاق (NISQ) قد حفز تطوير الخوارزميات الهجينة الكمية-الكلاسيكية. تجمع هذه الخوارزميات بذكاء بين نقاط القوة في موارد الحوسبة الكلاسيكية والكمية، مما يوفر مسارًا نحو ميزة كمية عملية في المدى القريب.

ما هي الخوارزميات الكمية-الكلاسيكية الهجينة؟

صُممت الخوارزميات الهجينة لمعالجة قيود أجهزة NISQ الحالية، والتي تتميز بأعداد محدودة من الكيوبتات وضوضاء كبيرة. بدلاً من الاعتماد فقط على الحسابات الكمية، تفوض هذه الخوارزميات مهام معينة لأجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية، مما يخلق سير عمل تآزريًا. عادةً ما تتضمن هذه الخوارزميات ما يلي:

• وحدة المعالجة الكمية (QPU): يقوم جهاز الكمبيوتر الكمي بإجراء حسابات يصعب أو يستحيل على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية القيام بها، مثل إعداد حالات كمية معقدة أو تطوير الأنظمة الكمية.
• وحدة المعالجة المركزية (CPU): يتعامل الكمبيوتر الكلاسيكي مع مهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات، وتحسين المعلمات، وتحليل النتائج.
• حلقة الاتصال والتغذية الراجعة: تتبادل وحدة المعالجة المركزية ووحدة المعالجة الكمية المعلومات بشكل متكرر، مما يسمح للخوارزمية بتحسين معلماتها والتقارب نحو الحل.

يسمح هذا النهج التعاوني للباحثين باستكشاف إمكانات الحوسبة الكمية دون انتظار وصول الأجهزة المتسامحة مع الأخطاء. من خلال التوزيع الاستراتيجي للعبء الحسابي بين الموارد الكلاسيكية والكمية، تهدف الخوارزميات الهجينة إلى تحقيق أداء متفوق مقارنة بالطرق الكلاسيكية البحتة لمشاكل تعلم آلي محددة.

خوارزميات التعلم الآلي الكمي الهجينة الرئيسية

ظهرت العديد من خوارزميات التعلم الآلي الكمي الهجينة كمرشحين واعدين للتطبيقات قريبة المدى. دعنا نستكشف بعضًا من أبرز الأمثلة:

1. محلل المتجهات الذاتية الكمي المتغير (VQE)

محلل المتجهات الذاتية الكمي المتغير (VQE) هو خوارزمية هجينة مصممة لإيجاد طاقة الحالة الأرضية لنظام كمي. وهو ذو أهمية خاصة للكيمياء الكمية وعلوم المواد، حيث يعد تحديد البنية الإلكترونية للجزيئات والمواد أمرًا بالغ الأهمية.

كيف يعمل VQE:

1. إعداد الدارة التجريبية (Ansatz): يتم إعداد دارة كمية ذات معلمات، تُعرف باسم ansatz، على وحدة المعالجة الكمية. تمثل هذه الدارة دالة موجية تجريبية للنظام الكمي.
2. قياس الطاقة: يتم قياس طاقة النظام الكمي باستخدام وحدة المعالجة الكمية. يتضمن ذلك إجراء قياسات كمية واستخراج القيم المتوقعة.
3. التحسين الكلاسيكي: يقوم مُحسِّن كلاسيكي بضبط معلمات الدارة التجريبية لتقليل الطاقة المقاسة. تتم عملية التحسين هذه على وحدة المعالجة المركزية.
4. التكرار: يتم تكرار الخطوات من 1 إلى 3 بشكل متكرر حتى تتقارب الطاقة إلى قيمة دنيا، والتي تمثل طاقة الحالة الأرضية للنظام.

مثال: تم استخدام VQE لحساب طاقة الحالة الأرضية لجزيئات صغيرة مثل الهيدروجين (H₂) وهيدريد الليثيوم (LiH). أظهر باحثون في IBM و Google ومؤسسات أخرى محاكاة VQE على أجهزة كمية حقيقية، مما يبرز إمكاناتها في تطبيقات الكيمياء الكمية.

2. خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA)

خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA) هي خوارزمية هجينة مصممة لحل مشاكل التحسين التوافقي. تنطوي هذه المشاكل على إيجاد أفضل حل من مجموعة محدودة من الاحتمالات، وتظهر في مجالات مختلفة، بما في ذلك الخدمات اللوجستية والتمويل والجدولة.

كيف تعمل QAOA:

1. ترميز المشكلة: يتم ترميز مشكلة التحسين في هاملتوني كمي، والذي يمثل مشهد الطاقة للمشكلة.
2. التطور الكمي: تقوم وحدة المعالجة الكمية بتطوير حالة كمية وفقًا لدارة كمية ذات معلمات، وهي مصممة لاستكشاف مشهد الطاقة.
3. القياس: يتم قياس الحالة النهائية للنظام الكمي، ويتم تقييم دالة التكلفة الكلاسيكية بناءً على نتائج القياس.
4. التحسين الكلاسيكي: يقوم مُحسِّن كلاسيكي بضبط معلمات الدارة الكمية لتقليل دالة التكلفة.
5. التكرار: يتم تكرار الخطوات من 2 إلى 4 بشكل متكرر حتى تتقارب دالة التكلفة إلى قيمة دنيا، والتي تمثل الحل الأمثل للمشكلة.

مثال: تم تطبيق QAOA لحل مشكلة MaxCut، وهي مشكلة تحسين توافقي كلاسيكية حيث يكون الهدف هو تقسيم رؤوس الرسم البياني إلى مجموعتين بحيث يتم تعظيم عدد الحواف التي تعبر بين المجموعتين. تم استكشاف QAOA أيضًا لتطبيقات في تحسين المحافظ المالية وتوجيه حركة المرور.

3. الشبكات العصبية الكمية (QNNs)

الشبكات العصبية الكمية (QNNs) هي نماذج تعلم آلي تستفيد من الحوسبة الكمية لأداء المهام التي تتعامل معها الشبكات العصبية الكلاسيكية تقليديًا. تجمع الشبكات العصبية الكمية الهجينة بين المكونات الكمية والكلاسيكية لإنشاء أنظمة تعلم قوية ومتعددة الاستخدامات.

أنواع الشبكات العصبية الكمية الهجينة:

• الشبكات العصبية الكلاسيكية المعززة كميًا: تستخدم هذه الشبكات الدوائر الكمية كمكونات ضمن بنية شبكة عصبية كلاسيكية أكبر. على سبيل المثال، يمكن استخدام دارة كمية لأداء دالة تنشيط غير خطية أو لتوليد خرائط الميزات.
• الشبكات العصبية الكمية المدعومة كلاسيكيًا: تستخدم هذه الشبكات خوارزميات كلاسيكية للمعالجة المسبقة للبيانات، أو تحسين المعلمات، أو تحليل النتائج بالاقتران مع نواة شبكة عصبية كمية.
• الدوائر الكمية المتغيرة كشبكات عصبية: يمكن اعتبار VQE و QAOA بحد ذاتها أشكالًا من الشبكات العصبية الكمية، حيث تعمل الدارة التجريبية أو الدارة الكمية كشبكة عصبية ويقوم المُحسِّن الكلاسيكي بعملية التعلم.

مثال: يستكشف الباحثون استخدام الشبكات العصبية التلافيفية الكمية (QCNNs) لمهام التعرف على الصور. تستفيد هذه الشبكات من الدوائر الكمية لأداء عمليات التلافيف، مما قد يوفر مزايا من حيث السرعة والكفاءة مقارنة بالشبكات التلافيفية الكلاسيكية. علاوة على ذلك، تم استكشاف الشبكات العصبية الكمية الهجينة لمعالجة اللغة الطبيعية واكتشاف الاحتيال.

4. النوى الكمية

النوى الكمية هي تقنية لتعزيز خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية، وخاصة آلات المتجهات الداعمة (SVMs)، من خلال الاستفادة من قوة خرائط الميزات الكمية. إنها تمثل طريقة لحساب المنتجات الداخلية بكفاءة في فضاء ميزات كمي عالي الأبعاد، مما قد يؤدي إلى تحسين أداء التصنيف.

كيف تعمل النوى الكمية:

1. ترميز البيانات: يتم ترميز البيانات الكلاسيكية في حالات كمية باستخدام خريطة ميزات كمية. تحول هذه الخريطة البيانات إلى فضاء هيلبرت عالي الأبعاد.
2. حساب النواة الكمية: يقوم الكمبيوتر الكمي بحساب دالة النواة، التي تمثل المنتج الداخلي بين الحالات الكمية المقابلة لنقاط بيانات مختلفة. يتم حساب هذا المنتج الداخلي بكفاءة باستخدام التداخل الكمي.
3. التعلم الآلي الكلاسيكي: يتم بعد ذلك استخدام النواة الكمية المحسوبة كمدخل لخوارزمية تعلم آلي كلاسيكية، مثل آلة المتجهات الداعمة، لمهام التصنيف أو الانحدار.

مثال: أظهرت النوى الكمية نتائج واعدة في تحسين أداء آلات المتجهات الداعمة (SVMs) لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الأدوية. من خلال الاستفادة من قدرة أجهزة الكمبيوتر الكمية على حساب المنتجات الداخلية المعقدة بكفاءة، يمكن للنوى الكمية أن تفتح إمكانيات جديدة لخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية.

فوائد خوارزميات التعلم الآلي الكمي الهجينة

توفر خوارزميات التعلم الآلي الكمي الهجينة العديد من المزايا المحتملة على طرق التعلم الآلي الكلاسيكية البحتة:

• إمكانية تحقيق ميزة كمية: بالنسبة لمشاكل معينة، قد تتمكن الخوارزميات الهجينة من تحقيق ميزة كمية، مما يعني أنها يمكن أن تحل المشكلة بشكل أسرع أو أكثر دقة من أفضل الخوارزميات الكلاسيكية المعروفة.
• القدرة على التكيف مع أجهزة NISQ: صُممت الخوارزميات الهجينة لتكون متوافقة مع قيود أجهزة NISQ الحالية، مما يجعلها نهجًا عمليًا للحوسبة الكمية على المدى القريب.
• كفاءة الموارد: من خلال توزيع العبء الحسابي بين الموارد الكلاسيكية والكمية، يمكن للخوارزميات الهجينة تحسين استخدام الموارد وتقليل التكلفة الحسابية الإجمالية.
• استخراج ميزات جديدة: يمكن استخدام الدوائر الكمية لإنشاء خرائط ميزات جديدة يصعب أو يستحيل إنشاؤها باستخدام الطرق الكلاسيكية، مما قد يؤدي إلى تحسين أداء التعلم الآلي.

التحديات والتوجهات المستقبلية

على الرغم من وعودها، تواجه خوارزميات التعلم الآلي الكمي الهجينة أيضًا العديد من التحديات:

• تخفيف الضوضاء: أجهزة NISQ صاخبة بطبيعتها، مما قد يؤدي إلى تدهور أداء الحسابات الكمية. يعد تطوير تقنيات فعالة لتخفيف الضوضاء أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق ميزة كمية عملية.
• قابلية التوسع: يتطلب توسيع نطاق الخوارزميات الهجينة للتعامل مع مشاكل أكبر وأكثر تعقيدًا مزيدًا من التقدم في كل من الأجهزة الكمية وطرق التحسين الكلاسيكية.
• تصميم الخوارزميات: يتطلب تصميم خوارزميات هجينة فعالة وكفؤة فهمًا عميقًا لكل من مبادئ الحوسبة الكمية والتعلم الآلي.
• القياس المعياري والتحقق: يعد القياس المعياري الدقيق والتحقق من أداء الخوارزميات الهجينة أمرًا ضروريًا لإثبات تفوقها على الطرق الكلاسيكية.

مستقبل الخوارزميات الهجينة للتعلم الآلي الكمي مشرق، مع تركيز الأبحاث الجارية على مواجهة هذه التحديات واستكشاف تطبيقات جديدة. تشمل مجالات التركيز الرئيسية ما يلي:

• تطوير تقنيات أكثر قوة لتخفيف الضوضاء.
• تحسين قابلية توسيع الأجهزة الكمية وطرق التحسين الكلاسيكية.
• تصميم دوائر كمية جديدة وخوارزميات هجينة مصممة خصيصًا لمشاكل تعلم آلي معينة.
• استكشاف استخدام التعلم الآلي الكمي في اكتشاف الأدوية وعلوم المواد والتمويل وغيرها من المجالات.

التأثير العالمي والتطبيقات

إن التأثير المحتمل للتعلم الآلي الكمي، وخاصة الخوارزميات الهجينة، عالمي ويمتد عبر العديد من الصناعات. دعونا ننظر في بعض الأمثلة:

• اكتشاف الأدوية: يمكن لمحاكاة التفاعلات الجزيئية باستخدام VQE تسريع اكتشاف أدوية وعلاجات جديدة، مما يعالج التحديات الصحية العالمية. التعاون الدولي بين شركات الأدوية ومجموعات أبحاث الحوسبة الكمية جارٍ بالفعل.
• علوم المواد: يمكن لتصميم مواد جديدة ذات خصائص محددة باستخدام المحاكاة الكمية أن يحدث ثورة في الصناعات التي تتراوح من تخزين الطاقة إلى الفضاء. يستخدم باحثون من مختلف البلدان أجهزة الكمبيوتر الكمية لاستكشاف مواد جديدة للبطاريات والخلايا الشمسية وتطبيقات أخرى.
• النمذجة المالية: يمكن لتحسين محافظ الاستثمار واكتشاف الاحتيال باستخدام QAOA و QNNs تحسين الاستقرار المالي والأمن. تستثمر المؤسسات المالية في جميع أنحاء العالم في أبحاث الحوسبة الكمية لاكتساب ميزة تنافسية.
• الخدمات اللوجستية وتحسين سلسلة التوريد: يمكن لتحسين المسارات والجداول الزمنية باستخدام QAOA تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف في سلاسل التوريد العالمية. تستكشف الشركات استخدام الخوارزميات الكمية لتحسين مسارات التسليم وعمليات المستودعات وإدارة المخزون.
• الذكاء الاصطناعي: يمكن لتعزيز خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية بالنوى الكمية والشبكات العصبية الكمية أن يؤدي إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وذكاء. ولهذا آثار على العديد من المجالات، بما في ذلك الروبوتات ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.

أمثلة على البحث والتطوير الدولي

إن مجال التعلم الآلي الكمي هو مجال عالمي حقًا. فيما يلي بعض الأمثلة على الجهود الدولية التي تدفع الابتكار في هذا المجال:

• أوروبا: تمول مبادرة "الرائد الكمي" (Quantum Flagship) التابعة للاتحاد الأوروبي العديد من المشاريع البحثية التي تركز على تطوير التقنيات الكمية، بما في ذلك خوارزميات QML.
• أمريكا الشمالية: تشارك الجامعات والمؤسسات البحثية في جميع أنحاء الولايات المتحدة وكندا بنشاط في أبحاث QML، بتمويل كبير من الوكالات الحكومية والشركات الخاصة.
• آسيا: تقوم دول مثل الصين واليابان وكوريا الجنوبية باستثمارات كبيرة في البحث والتطوير في مجال الحوسبة الكمية، بما في ذلك QML. تهدف هذه الدول إلى أن تصبح رائدة في السباق الكمي العالمي.
• أستراليا: أنشأت أستراليا العديد من مراكز أبحاث الحوسبة الكمية ذات المستوى العالمي، مع التركيز على تطوير كل من الأجهزة والخوارزميات الكمية.

الخاتمة

تمثل خوارزميات التعلم الآلي الكمي الهجينة مسارًا واعدًا لتسخير قوة أجهزة الكمبيوتر الكمية في المدى القريب. من خلال الجمع بين نقاط القوة في الحوسبة الكلاسيكية والكمية، توفر هذه الخوارزميات إمكانية حل المشاكل الصعبة في مختلف المجالات، بدءًا من اكتشاف الأدوية إلى النمذجة المالية. في حين لا تزال هناك تحديات كبيرة، فإن جهود البحث والتطوير المستمرة تمهد الطريق لمستقبل تلعب فيه الحوسبة الكمية دورًا مهمًا في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. مع نضوج هذا المجال، يمكننا أن نتوقع ظهور المزيد من الخوارزميات الهجينة المبتكرة، مما يفتح إمكانيات جديدة للاكتشاف العلمي والتقدم التكنولوجي. إن التداعيات العالمية لهذه التكنولوجيا هائلة، وتوفر القدرة على مواجهة بعض أكثر التحديات إلحاحًا في العالم.