التعلم الآلي الكمي

مفاهيم الكم الأساسية في QML

يتطلب فهم QML فهم بعض المفاهيم الكمية الأساسية:

• الكيوبتات: الوحدة الأساسية للمعلومات الكمية، وهي مماثلة للبتات الكلاسيكية. على عكس البتات، يمكن أن تمثل الكيوبتات 0 أو 1 أو تراكب الحالتين في آن واحد. يسمح ذلك بزيادة كثافة المعلومات بشكل كبير.
• التراكب: يسمح هذا المبدأ بوجود الكيوبتات في حالات متعددة في آن واحد حتى يتم قياسها. وهذا يمكّن الحواسيب الكمومية من إجراء العديد من العمليات الحسابية بالتوازي.
• التشابك: ظاهرة تصبح فيها الكيوبتات مترابطة، وتتشارك المصير نفسه بغض النظر عن المسافة التي تفصل بينها. وتؤثر التغييرات التي تطرأ على إحدى الكيوبتات المتشابكة على الكيوبتات الأخرى بشكل فوري، مما يتيح ترابطات معقدة مفيدة لخوارزميات معينة.
• الخوارزميات الكمية: تسعى QML إلى تطوير خوارزميات كمومية يمكنها التفوق على نظيراتها الكلاسيكية في مهام مثل التحسين والتصنيف وأخذ العينات، مما قد يسرع من تدريب النماذج أو يعزز استخراج السمات.

كيف تعزز الحوسبة الكمية التعلم الآلي

تهدف QML إلى تسخير الظواهر الكمية لتحسين جوانب مختلفة من سير عمل تعلّم الآلة. قد توفر الحواسيب الكمية تسريعاً للمهام الحسابية المكثفة الشائعة في تعلّم الآلة مثل حل أنظمة كبيرة من المعادلات الخطية، أو إجراء تحسينات معقدة(خوارزمية التحسين)، أو البحث في مجموعات البيانات الضخمة(البيانات الضخمة). على سبيل المثال، يمكن للخوارزميات الكمية تسريع أجزاء من عملية التدريب للنماذج المعقدة أو تمكين أنواع جديدة من النماذج تمامًا. الأساليب الهجينة، التي تجمع بين تقنيات التعلّم الآلي الكلاسيكية (ربما تُدار عبر منصات مثل Ultralytics HUB) مع وحدات المعالجة الكمية (GPU, TPU)، وهو مجال هام من مجالات البحث الحالية التي تهدف إلى الاستفادة من نقاط القوة في كلا النموذجين.

تطبيقات وإمكانات العالم الحقيقي

على الرغم من أنه لا يزال إلى حد كبير في مرحلة البحث والتطوير، إلا أن QML يبشر بالخير في العديد من المجالات:

• اكتشاف الأدوية وعلوم المواد: تتطلّب محاكاة التفاعلات الجزيئية الكثير من العمليات الحسابية بالنسبة للحواسيب الكلاسيكية. يمكن أن تسرّع QML بشكل كبير من اكتشاف عقاقير ومواد جديدة من خلال نمذجة التفاعلات الكمية بدقة. يستكشف البحث استخدام الخوارزميات الكمية للمحاكاة الجزيئية.
• النمذجة المالية: من المحتمل أن تعمل خوارزميات الحوسبة الكمية على تحسين المحافظ المالية، وتحسين تقييم المخاطر، وتعزيز الكشف عن الاحتيال من خلال تحليل الأنماط المعقدة بكفاءة أكبر من الأساليب الكلاسيكية. ويجري حالياً استكشاف تطبيقات الحوسبة الكمية في المجال المالي بشكل نشط.
• تحسين النظام المعقد: قد تستفيد المشاكل في مجال الخدمات اللوجستية وإدارة سلسلة التوريد(إعادة تشكيل سلاسل التوريد باستخدام الذكاء الاصطناعي)، وأبحاث الذكاء الاصطناعي نفسها، مثل ضبط المعلمات الفائقة المتقدمة، من تقنيات التحسين الكمي.
• تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي: قد يعمل QML على تحسين التعرف على الأنماط في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية أو تمكين تحليل بيانات أكثر تطوراً لمهام مثل تحليل الصور الطبية.

مقارنة مع التعلم الآلي الكلاسيكي

تختلف QML بشكل كبير عن التعلم الآلي الكلاسيكي:

• الحوسبة: يستخدم التعلّم الآلي الكلاسيكي البتات ويعتمد على أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow التي تعمل على وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات. يستخدم QML الكيوبتات ويتطلب أجهزة كمومية متخصصة، وغالبًا ما يتم الوصول إليها عبر منصات الحوسبة السحابية مثل IBM Quantum أو Google Quantum AI.
• الخوارزميات: يستخدم التعلم الآلي الكلاسيكي خوارزميات راسخة (على سبيل المثال، الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للكشف عن الأجسام، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للتسلسل). يستكشف QML الخوارزميات الكمية مثل آلات دعم المتجهات الكمية أو تحليل المكونات الرئيسية الكمية.
• معالجة البيانات: يمثل تمثيل البيانات الكلاسيكية على الأنظمة الكمومية تحديًا، وغالبًا ما يتطلب تقنيات تضمين متطورة.
• النضج: التعلم الآلي الكلاسيكي هو مجال ناضج مع تطبيقات وأدوات واسعة الانتشار مثل وثائقUltralytics . أما التعلم الآلي الكمي فهو تجريبي، ويواجه تحديات في استقرار الأجهزة(تصحيح الأخطاء الكمية)، وتطوير الخوارزمية، وإظهار الميزة الكمية العملية على الأساليب الكلاسيكية المحسنة للغاية(مقارنة أداء النموذج).

التحديات والتوقعات المستقبلية

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 مكملة للتعلم الآلي الكلاسيكي، مما يفتح إمكانيات جديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي وحل بعض المشاكل الأكثر تعقيدًا في العالم، مما قد يؤثر على كل شيء بدءًا من العلوم الأساسية إلى استراتيجيات نشر النماذج. سيظل تقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل الدقة وفهم مقاييس الأداءYOLO أمرًا بالغ الأهمية، حتى في المجال الكمي.