التعلم الآلي الكمومي

التعلم الآلي الكمومي (QML) هو مجال متعدد التخصصات ناشئ يجمع بين الحوسبة الكمومية و التعلم الآلي (ML). ويركز على تطوير خوارزميات تعمل على أجهزة كمومية (أو أنظمة كمومية-كلاسيكية مختلطة) لحل المشكلات التي تتطلب حوسبة مكلفة أو التي يصعب حلها باستخدام أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية. بينما تعالج نماذج التعلم الآلي التقليدية، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، البيانات باستخدام بتات ثنائية (0 و 1)، يستفيد QML من مبادئ ميكانيكا الكم، وتحديدًا التراكب والتشابك، لمعالجة المعلومات بطرق مختلفة جذريًا. تتيح هذه القدرة لـ QML إمكانية تسريع أوقات التدريب وتحسين دقة النماذج التي تتعامل مع البيانات المعقدة عالية الأبعاد.

الآليات الأساسية لـ QML

لفهم كيفية عمل QML، من المفيد النظر إلى الاختلافات بين البتات الكلاسيكية والبتات الكمومية، أو الكيوبتات.

• التراكب: على عكس البت الكلاسيكي الذي يحتفظ بحالة واحدة، يمكن أن يوجد الكيوبت في حالة تراكب، مما يمثل حالات متعددة في وقت واحد. وهذا يسمح للخوارزميات الكمومية باستكشاف مساحة بحث واسعة من الحلول المحتملة بشكل أسرع بكثير من طرق القوة الغاشمة الكلاسيكية.
• التشابك: يمكن أن تتشابك الكيوبتات، مما يعني أن حالة إحدى الكيوبتات ترتبط ارتباطًا مباشرًا بأخرى، بغض النظر عن المسافة بينهما. تتيح هذه الخاصية لنماذج QML التقاط الارتباطات المعقدة داخل البيانات الضخمة التي قد تفوت الطرق الإحصائية القياسية.
• التداخل: تستخدم الخوارزميات الكمومية التداخل لتضخيم الإجابات الصحيحة وإلغاء الإجابات الخاطئة ، مما يؤدي إلى تحسين المسار نحو أفضل حل، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل ضبط المعلمات الفائقة.

تطبيقات واقعية

بينما لا تزال أجهزة الكمبيوتر الكمومية المتسامحة مع الأخطاء قيد التطوير، فإن الأساليب الهجينة تظهر بالفعل نتائج واعدة في مجالات متخصصة.

• اكتشاف الأدوية وعلوم المواد: أحد التطبيقات الأكثر إلحاحًا هو محاكاة الهياكل الجزيئية. تعاني أجهزة الكمبيوتر التقليدية من صعوبة في التعامل مع الطبيعة الميكانيكية الكمومية للذرات، ولكن QML يمكنها نمذجة هذه التفاعلات بشكل طبيعي. وهذا يسرع الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية من خلال التنبؤ بكيفية تفاعل الأدوية الجديدة مع الأهداف البيولوجية، مما قد يقلل من الوقت اللازم لإجراء التجارب السريرية.
• التحسين المالي: تتضمن الأسواق المالية مجموعات بيانات ضخمة ذات ارتباطات معقدة. يمكن لخوارزميات QML تحسين النمذجة التنبؤية لتحسين المحفظة وتقييم المخاطر، ومعالجة السيناريوهات التي قد تستغرق أجهزة الكمبيوتر العملاقة التقليدية أيامًا لتحليلها في جزء بسيط من الوقت.
• تحسين التعرف على الأنماط: في المجالات التي تتطلب تصنيفًا عالي الدقة، مثل الكشف عن الشذوذ في معدات التصنيع أو تحليل صور الأقمار الصناعية، يمكن لطرق النواة المحسنة الكمومية فصل نقاط البيانات التي لا يمكن تمييزها في الأبعاد الكلاسيكية الأقل .

التمييز بين QML والتعلم الآلي الكلاسيكي

من المهم التمييز بين QML وسير عمل التعلم الآلي القياسي.

• التعلم الآلي الكلاسيكي: يعتمد على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات لإجراء عمليات المصفوفات على البيانات الثنائية. أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في المهام البصرية، مثل اكتشاف الأجسام، تهيمن عليها النماذج الكلاسيكية مثل YOLO26، والتي تم تحسينها بشكل كبير من حيث السرعة والدقة على الأجهزة الحالية.
• التعلم الآلي الكمومي: يستخدم وحدات المعالجة الكمومية (QPUs). لا يُقصد به حاليًا أن يحل محل التعلم الآلي الكلاسيكي في المهام اليومية مثل التعرف على الصور على الهاتف الذكي. بدلاً من ذلك، فهو بمثابة أداة متخصصة لـ خوارزميات التحسين أو معالجة البيانات ذات الهياكل الشبيهة بالكمومية.

سير العمل الهجين الكمومي-الكلاسيكي

حالياً، التطبيق الأكثر عملية لـ QML هو Variational Quantum Eigensolver (VQE) أو خوارزميات هجينة مماثلة . في هذه الإعدادات، يتولى الكمبيوتر الكلاسيكي المهام القياسية مثل المعالجة المسبقة للبيانات واستخراج الميزات، بينما يتم تفريغ نوى معينة يصعب حسابها إلى معالج كمي.

بالنسبة للمطورين اليوم، فإن إتقان سير العمل الكلاسيكي هو شرط أساسي لتكامل QML في المستقبل. تتيح أدوات مثل Ultralytics إدارة فعالة لمجموعات البيانات والتدريب على الأجهزة الكلاسيكية، مما يضع المعايير التي سيتعين على أنظمة QML المستقبلية تجاوزها.

يوضح Python التالي Python حلقة تدريب كلاسيكية قياسية باستخدام ultralytics. في خط أنابيب هجين مستقبلي، يمكن نظريًا تحسين خطوة التحسين (التي تتم حاليًا بواسطة خوارزميات مثل SGD Adam) بواسطة معالج كمي مساعد.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n model (standard classical weights)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train on a dataset using classical GPU acceleration
# Future QML might optimize the 'optimizer' argument specifically
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, imgsz=640)

print("Classical training completed successfully.")

التوقعات المستقبلية

مع نضوج الأجهزة من شركات مثل IBM Quantum و Google AI، نتوقع أن نرى QML مدمجًا بشكل أعمق في خطوط أنابيب MLOps. من المرجح أن يتبع هذا التطور مسار وحدات معالجة الرسومات (GPU)، حيث تصبح المعالجات الكمومية مسرعات يمكن الوصول إليها لروتينات فرعية محددة ضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) الأكبر حجمًا. حتى ذلك الحين، يظل تحسين النماذج الكلاسيكية مثل YOLO26 الاستراتيجية الأكثر فعالية للنشر في العالم الحقيقي.