التعلم الآلي الكمي: تسخير النماذج الهجينة لتعزيز الأداء

التعلم الآلي الكمي (QML) هو مجال ناشئ يجمع بين مبادئ الحوسبة الكمية وخوارزميات التعلم الآلي. في حين أن أجهزة الكمبيوتر الكمية المتسامحة مع الأخطاء بالكامل لا تزال قيد التطوير، فإن الأجهزة الكمية على المدى القريب، والتي يشار إليها غالبًا باسم أجهزة الكمبيوتر الكمية الصاخبة متوسطة النطاق (NISQ)، توفر إمكانية تسريع مهام تعلم آلي معينة من خلال الاستفادة من الظواهر الكمية مثل التراكب والتشابك. ومع ذلك، فإن أجهزة NISQ هذه لها قيود من حيث عدد الكيوبتات، ووقت الترابط، ودقة البوابات. وهنا يأتي دور النماذج الهجينة.

ما هي النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة؟

تم تصميم النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة للاستفادة من نقاط القوة في كل من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية والكمية. وهي تتضمن استخدام جهاز كمبيوتر كمي كمعالج مساعد لتسريع أجزاء معينة من خوارزمية التعلم الآلي بينما يتم تنفيذ بقية الحسابات على جهاز كمبيوتر كلاسيكي. هذا النهج مفيد بشكل خاص لأجهزة NISQ، مما يسمح للباحثين والممارسين باستكشاف إمكانات الحوسبة الكمية في التعلم الآلي دون الحاجة إلى أجهزة كمبيوتر كمية متسامحة مع الأخطاء بالكامل.

الفكرة الأساسية وراء التعلم الآلي الكمي الهجين هي تقسيم مهمة التعلم الآلي إلى مكونات هي الأنسب للحوسبة الكمية أو الكلاسيكية. على سبيل المثال، يمكن استخدام جهاز كمبيوتر كمي لإجراء عملية جبر خطي معينة بكفاءة تكون باهظة التكلفة حسابيًا على جهاز كمبيوتر كلاسيكي، بينما يتعامل جهاز كمبيوتر كلاسيكي مع بقية معالجة البيانات وتدريب النموذج.

المكونات الرئيسية للنماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة

يتكون النموذج الكمي-الكلاسيكي الهجين النموذجي من المكونات التالية:

• المعالجة المسبقة الكلاسيكية: يتضمن ذلك إعداد البيانات بتنسيق مناسب للمعالجة الكمية. يمكن أن يشمل ذلك استخراج الميزات، وترميز البيانات، وتقنيات تقليل الأبعاد التي يتم إجراؤها على جهاز كمبيوتر كلاسيكي. على سبيل المثال، في التعرف على الصور، يمكن استخدام تقنيات معالجة الصور الكلاسيكية لاستخراج الميزات ذات الصلة من الصورة قبل إدخال البيانات في دائرة كمية.
• الدائرة الكمية: هذا هو المكون الكمي للنموذج، ويتم تنفيذه عادةً على جهاز NISQ. تقوم الدائرة الكمية بإجراء حساب معين على البيانات المشفرة، مستفيدة من الظواهر الكمية مثل التراكب والتشابك. غالبًا ما يتم تحسين معلمات الدائرة أثناء عملية التدريب.
• القياس: بعد الحساب الكمي، يتم قياس الحالة الكمية. نتائج القياس هي بيانات كلاسيكية يمكن استخدامها كمدخل لخوارزمية تعلم آلي كلاسيكية.
• المعالجة اللاحقة الكلاسيكية: يتضمن ذلك معالجة نتائج القياس من الدائرة الكمية واستخدامها لتحديث معلمات النموذج أو إجراء تنبؤات. يتم تنفيذ هذه الخطوة على جهاز كمبيوتر كلاسيكي.
• حلقة التحسين: يتم استخدام خوارزمية تحسين كلاسيكية لضبط معلمات الدائرة الكمية و/أو النموذج الكلاسيكي بشكل متكرر لتحسين الأداء العام للنموذج الهجين. تستمر هذه الحلقة حتى يتم تحقيق مستوى الدقة المطلوب.

أنواع النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة

تم تطوير عدة أنواع من النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة، لكل منها نقاط القوة والضعف الخاصة به. تشمل بعض الأنواع الأكثر شيوعًا ما يلي:

محلل الحالة الذاتية الكمي المتغير (VQE)

VQE هي خوارزمية هجينة تستخدم لإيجاد طاقة الحالة الأرضية لنظام كمي. تستخدم جهاز كمبيوتر كمي لإعداد دالة موجية تجريبية وقياس طاقتها، بينما يتم استخدام جهاز كمبيوتر كلاسيكي لتحسين معلمات الدالة الموجية التجريبية لتقليل الطاقة. يعد VQE مفيدًا بشكل خاص لمحاكاة الكيمياء الكمية وعلوم المواد.

مثال: في اكتشاف المواد، يمكن استخدام VQE لمحاكاة البنية الإلكترونية لجزيء أو مادة. يحسب الكمبيوتر الكمي طاقة التكوين الإلكتروني التجريبي، ويقوم المحسن الكلاسيكي بضبط معلمات التكوين حتى يتم العثور على الحد الأدنى من الطاقة (الحالة الأرضية). يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بخصائص المادة.

خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA)

QAOA هي خوارزمية هجينة تستخدم لإيجاد حلول تقريبية لمشكلات التحسين التوافقي. تستخدم جهاز كمبيوتر كمي لاستكشاف مساحة الحل وجهاز كمبيوتر كلاسيكي لتوجيه البحث. تعد QAOA مفيدة بشكل خاص لمشكلات مثل مشكلة البائع المتجول، وتقسيم الرسم البياني، و MAX-CUT.

مثال: لنفترض أن شركة لوجستية تحاول تحسين مسارات التسليم. يمكن استخدام QAOA للعثور على مسار شبه مثالي يقلل من مسافة السفر والوقت، حتى مع وجود عدد كبير من مواقع التسليم. يستكشف الكمبيوتر الكمي مجموعات المسارات المختلفة، ويقوم المحسن الكلاسيكي بضبط معلمات الخوارزمية الكمية للتركيز على الحلول الواعدة.

المصنفات الكمية المتغيرة (VQCs) / الشبكات العصبية الكمية (QNNs)

VQCs أو QNNs هي دوائر كمية مصممة لأداء مهام التصنيف. يتم تدريبها باستخدام نهج هجين، حيث تقوم الدائرة الكمية بالتصنيف ويقوم محسن كلاسيكي بضبط معلمات الدائرة لتحسين الدقة. يُنظر إلى هذه على أنها مماثلة للشبكات العصبية الكلاسيكية ولكنها منفذة على أجهزة كمية. يتم ترميز البيانات في حالات كمية، وتعمل البوابات الكمية كمعلمات قابلة للتعلم.

مثال: في الكشف عن الاحتيال المالي، يمكن تدريب VQC لتصنيف المعاملات على أنها إما احتيالية أو شرعية. يحلل الكمبيوتر الكمي بيانات المعاملات (المشفرة في حالات كمية) ويقوم بالتنبؤ. يقوم المحسن الكلاسيكي بضبط معلمات الدائرة الكمية بناءً على دقة التنبؤات، مما يحسن أداء المصنف بشكل متكرر.

آلات المتجهات الداعمة الكمية (QSVMs)

تستفيد QSVMs من أجهزة الكمبيوتر الكمية لتسريع حساب النواة في آلات المتجهات الداعمة (SVMs). تعد SVMs خوارزمية تعلم آلي كلاسيكية قوية تستخدم للتصنيف والانحدار. باستخدام جهاز كمبيوتر كمي لحساب دالة النواة، يمكن لـ QSVMs تحقيق تسريع أسي لمجموعات بيانات معينة.

مثال: في اكتشاف الأدوية، يمكن استخدام QSVM لتصنيف الجزيئات على أنها شبيهة بالأدوية أو غير شبيهة بالأدوية. يحسب الكمبيوتر الكمي التشابه بين الجزيئات باستخدام نواة كمية، والتي يستخدمها بعد ذلك SVM لتدريب مصنف. يمكن أن يؤدي هذا إلى تسريع عملية تحديد المرشحين المحتملين للأدوية بشكل كبير.

مزايا النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة

تقدم النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة العديد من المزايا مقارنة بالنهج الكلاسيكية البحتة أو الكمية البحتة:

• الملاءمة لأجهزة NISQ: إنها مناسبة تمامًا لأجهزة NISQ لأنها تستفيد من نقاط القوة في كل من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية والكمية، مما يسمح للباحثين والممارسين باستكشاف إمكانات الحوسبة الكمية دون الحاجة إلى أجهزة كمبيوتر كمية متسامحة مع الأخطاء بالكامل.
• إمكانية تحقيق ميزة كمية: توفر إمكانية تحقيق ميزة كمية لمهام تعلم آلي معينة. هذا يعني أنها يمكن أن تؤدي حسابات معينة بشكل أسرع أو أكثر دقة من أفضل الخوارزميات الكلاسيكية المعروفة.
• المرونة: إنها مرنة للغاية ويمكن تكييفها مع مجموعة واسعة من مشكلات التعلم الآلي. تسمح بالجمع بين التقنيات الكمية والكلاسيكية المختلفة لإنشاء حلول مخصصة مصممة خصيصًا لاحتياجات محددة.
• كفاءة الموارد: من خلال نقل المهام الحسابية المكثفة إلى الكمبيوتر الكمي، يمكن للنماذج الهجينة أن تقلل العبء الحسابي على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية، مما يؤدي إلى استخدام أكثر كفاءة للموارد.
• تحسين الدقة: في بعض الحالات، يمكن للنماذج الهجينة تحقيق دقة أعلى من النماذج الكلاسيكية البحتة، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة.

تحديات النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة

على الرغم من إمكاناتها، تواجه النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة أيضًا العديد من التحديات:

• قيود الأجهزة: لأجهزة NISQ قيود من حيث عدد الكيوبتات، ووقت الترابط، ودقة البوابات. يمكن أن تؤثر هذه القيود على أداء وقابلية التوسع للنماذج الهجينة.
• ترميز البيانات: يمكن أن يكون ترميز البيانات الكلاسيكية في حالات كمية أمرًا صعبًا ومكثفًا للموارد. يعد اختيار مخطط الترميز الصحيح أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق أداء جيد.
• التحسين: يمكن أن يكون تدريب النماذج الهجينة مكلفًا من الناحية الحسابية ويتطلب تقنيات تحسين متخصصة. يمكن أن يكون العثور على المعلمات المثلى للدائرة الكمية والنموذج الكلاسيكي مهمة صعبة.
• قابلية التوسع: يمكن أن يكون توسيع نطاق النماذج الهجينة إلى أحجام مشكلات أكبر أمرًا صعبًا بسبب قيود الأجهزة الكمية الحالية وتعقيد الخوارزميات.
• تصحيح الأخطاء الكمية: أجهزة NISQ عرضة للأخطاء، مما قد يؤثر على دقة النتائج. على الرغم من أن تصحيح الأخطاء الكمية الكامل غير متاح بعد، إلا أن الباحثين يستكشفون تقنيات تخفيف الأخطاء لتقليل تأثير الضوضاء.
• تعقيد التكامل: يمكن أن يكون دمج موارد الحوسبة الكمية والكلاسيكية معقدًا، ويتطلب برامج وبنية تحتية متخصصة.

تطبيقات النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة

للنماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة مجموعة واسعة من التطبيقات المحتملة في مختلف الصناعات، بما في ذلك:

التمويل

في التمويل، يمكن استخدام النماذج الهجينة لمهام مثل تحسين المحافظ الاستثمارية، وإدارة المخاطر، والكشف عن الاحتيال، والتداول الخوارزمي.

مثال: تحسين المحافظ الاستثمارية: يمكن استخدام نموذج هجين لتحسين محفظة من الأصول من خلال النظر في عوامل مختلفة مثل تحمل المخاطر، وأهداف الاستثمار، وظروف السوق. يمكن للكمبيوتر الكمي استكشاف مجموعات مختلفة من المحافظ بكفاءة، بينما يقوم الكمبيوتر الكلاسيكي بإدارة البيانات وإجراء حسابات المخاطر.

الرعاية الصحية

في الرعاية الصحية، يمكن استخدام النماذج الهجينة لاكتشاف الأدوية، والتصوير الطبي، والطب الشخصي، وتشخيص الأمراض.

مثال: اكتشاف الأدوية: يمكن استخدام النماذج الهجينة لمحاكاة التفاعلات بين جزيئات الدواء والبروتينات المستهدفة، مما يسرع عملية تحديد المرشحين المحتملين للأدوية. يمكن للكمبيوتر الكمي إجراء عمليات محاكاة جزيئية مكثفة حسابيًا، بينما يقوم الكمبيوتر الكلاسيكي بإدارة البيانات وإجراء التحليل.

علوم المواد

في علوم المواد، يمكن استخدام النماذج الهجينة لاكتشاف المواد وتصميمها وتوصيفها.

مثال: اكتشاف المواد: يمكن استخدام النماذج الهجينة لمحاكاة خصائص المواد الجديدة، مثل قوتها، وموصليتها، ومغناطيسيتها. يمكن للكمبيوتر الكمي إجراء حسابات البنية الإلكترونية المكثفة حسابيًا، بينما يقوم الكمبيوتر الكلاسيكي بإدارة البيانات وإجراء التحليل.

اللوجستيات وإدارة سلسلة التوريد

يمكن استخدام النماذج الهجينة لمشكلات التحسين مثل تحسين المسار، وإدارة المخزون، وجدولة سلسلة التوريد.

مثال: تحسين المسار: كما ذكرنا سابقًا، فإن QAOA مناسبة تمامًا لحل هذه المشكلة.

الذكاء الاصطناعي

يمكن استخدام النماذج الهجينة لتعزيز مهام الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي.

مثال: التعرف على الصور: يمكن تدريب VQCs لتصنيف الصور بدقة أو كفاءة أعلى مقارنة بالنماذج الكلاسيكية، خاصة لمجموعات البيانات المعقدة. يحلل الكمبيوتر الكمي بيانات الصورة (المشفرة في حالات كمية) ويقوم بالتنبؤ. يقوم المحسن الكلاسيكي بضبط معلمات الدائرة الكمية بناءً على دقة التنبؤات.

الاتجاهات المستقبلية

يتطور مجال النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة بسرعة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية ما يلي:

• تطوير خوارزميات كمية جديدة: يقوم الباحثون بتطوير خوارزميات كمية جديدة مصممة خصيصًا للنماذج الهجينة.
• تحسين أجهزة NISQ: يؤدي التقدم في الأجهزة الكمية إلى أجهزة NISQ أكثر قوة وموثوقية.
• تطوير تقنيات تخفيف الأخطاء: يقوم الباحثون بتطوير تقنيات جديدة للتخفيف من تأثير الضوضاء على أجهزة NISQ.
• تطوير أدوات برمجية كمية: يتم تطوير أدوات برمجية جديدة لتسهيل تصميم وتنفيذ واختبار النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة.
• استكشاف تطبيقات جديدة: يستكشف الباحثون تطبيقات جديدة للنماذج الهجينة في مختلف الصناعات.

الخلاصة

تمثل النماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة نهجًا واعدًا لتسخير قوة الحوسبة الكمية للتعلم الآلي. من خلال الجمع بين نقاط القوة في كل من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية والكمية، يمكن لهذه النماذج أن تحقق ميزة كمية لمهام محددة. في حين لا تزال هناك تحديات، فإن جهود البحث والتطوير المستمرة تمهد الطريق لاعتماد أوسع وتطبيق أوسع للنماذج الكمية-الكلاسيكية الهجينة في مختلف الصناعات. مع نضوج التكنولوجيا الكمية، من المتوقع أن تلعب النماذج الهجينة دورًا متزايد الأهمية في تشكيل مستقبل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

رؤى قابلة للتنفيذ:

• ابق على اطلاع: تابع باستمرار الأبحاث والتطورات في مجال التعلم الآلي الكمي والنماذج الهجينة.
• جرّب الأدوات مفتوحة المصدر: استخدم مجموعات تطوير البرامج الكمية (SDKs) مفتوحة المصدر لتجربة بناء واختبار نماذج التعلم الآلي الكمي الهجينة. تشمل الأمثلة PennyLane و Cirq و Qiskit.
• حدد حالات الاستخدام المحتملة: قيّم كيفية تطبيق نماذج التعلم الآلي الكمي الهجينة لحل مشكلات محددة داخل مؤسستك أو صناعتك.
• تعاون مع الخبراء: تواصل مع الباحثين والخبراء في مجال الحوسبة الكمية لاكتساب رؤى وإرشادات قيمة.
• فكر في نهج مرحلي: ابدأ بمشاريع أصغر ومحددة جيدًا لاكتساب الخبرة وبناء الخبرة قبل معالجة التحديات الأكبر والأكثر تعقيدًا.