اكتشف كيف يجمع التعلُّم الآلي الكمي بين الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي لحل المشاكل المعقدة بشكل أسرع وإحداث ثورة في تحليل البيانات.
التعلم الآلي الكمي هو مجال ناشئ يجمع بين مبادئ ميكانيكا الكم وخوارزميات التعلم الآلي لحل المشاكل المعقدة بكفاءة أكبر من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية. ومع ازدياد تعقيد نماذج التعلم الآلي وكثافة البيانات، تصبح القيود الحسابية للحواسيب الكلاسيكية أكثر وضوحاً. يستكشف التعلم الآلي الكمي كيف يمكن للحواسيب الكمية التغلب على هذه القيود، مما قد يُحدث ثورة في مختلف جوانب الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
يستفيد التعلّم الآلي الكمي من الخصائص الفريدة لميكانيكا الكم، مثل التراكب والتشابك، لتعزيز خوارزميات التعلّم الآلي. على عكس الحواسيب الكلاسيكية التي تخزن المعلومات على هيئة بتات تمثل 0 أو 1، تستخدم الحواسيب الكمية الكيوبتات. يمكن أن توجد الكيوبتات في وضع متراكب، حيث تمثل 0 أو 1 أو مزيجًا من الاثنين معًا في آن واحد. ويسمح هذا، إلى جانب التشابك - وهي ظاهرة تصبح فيها الكيوبتات مرتبطة وتتشارك نفس المصير - للحواسيب الكمومية بإجراء العمليات الحسابية بطريقة مختلفة جذرياً وربما أسرع بكثير من الحواسيب الكلاسيكية لأنواع معينة من المشاكل.
بينما يتم تشغيل خوارزميات التعلّم الآلي الكلاسيكية على الحواسيب التقليدية، صُممت خوارزميات التعلّم الآلي الكمي ليتم تنفيذها على الحواسيب الكمية. ولا يتمثل الهدف من ذلك في استبدال التعلم الآلي الكلاسيكي بالكامل، بل معالجة اختناقات حسابية محددة في بعض مهام التعلم الآلي حيث توفر الحوسبة الكمية ميزة كبيرة. بالنسبة لأولئك الجدد في هذا المجال، يمكن أن يوفر فهم أساسيات التعلم العميق والتعلم الآلي أساسًا مفيدًا لفهم مفاهيم التعلم الآلي الكمي.
غالبًا ما تكون خوارزميات التعلم الآلي الكمي نظيرًا كميًا للخوارزميات الكلاسيكية أو خوارزميات جديدة تمامًا مصممة خصيصًا للحوسبة الكمية. فهي تستغل الظواهر الكمية لتحقيق تسريع في مهام مثل التحسين والجبر الخطي وأخذ العينات، وهي أمور حاسمة في العديد من أساليب التعلم الآلي.
على سبيل المثال، يمكن للخوارزميات الكمية إجراء عمليات مصفوفات معينة، والتي هي في صميم العديد من خوارزميات التعلم الآلي بما في ذلك الشبكات العصبية، أسرع بكثير من نظيراتها الكلاسيكية. توفر الخوارزميات الكمية مثل خوارزمية تقدير الطور الكمي وخوارزمية HHL (هارو-حاسيديم-لويد) تسريعاً أسيّاً لحل الأنظمة الخطية، وهو أمر ذو صلة بمهام مثل تقليل الأبعاد وأنظمة التوصية. وعلاوة على ذلك، يجري استكشاف خوارزميات التلدين الكمي وخوارزميات المشي الكمي لمشاكل التحسين الشائعة في تدريب نماذج التعلم الآلي واختيار السمات.
لا يزال التعلّم الآلي الكمي في مراحله الأولى، ولكنه ينطوي على إمكانات هائلة في مختلف المجالات. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:
اكتشاف الأدوية وعلوم المواد: يمكن لعمليات المحاكاة الكمية نمذجة الجزيئات والمواد بدقة على المستوى الذري، وهي مهمة غير قابلة للاستعصاء الحسابي بالنسبة للحواسيب الكلاسيكية للأنظمة المعقدة. يمكن للتعلم الآلي الكمي تسريع تحليل عمليات المحاكاة هذه، مما يساعد على تحديد الأدوية الواعدة المرشحة أو اكتشاف مواد جديدة ذات خصائص محددة. على سبيل المثال، في مجال تحليل الصور الطبية، يمكن للتعلم الآلي الكمي أن يعزز معالجة مجموعات البيانات الطبية المعقدة لتحديد الأنماط الدقيقة التي تدل على المرض.
النمذجة المالية وتحليل المخاطر: الأسواق المالية بطبيعتها معقدة وصاخبة بطبيعتها، مما يجعل النمذجة الدقيقة وتقييم المخاطر أمرًا صعبًا. يمكن أن توفر خوارزميات التعلّم الآلي الكمي أدوات أكثر كفاءة وتطوراً لتحسين المحافظ الاستثمارية واكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر من خلال التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والارتباطات المعقدة بشكل أكثر فعالية. في مهام مثل تحليل السلاسل الزمنية أو الكشف عن الشذوذ، قد تكشف الأساليب الكمية عن أنماط مخفية عن الأساليب الكلاسيكية.
تتمثل الفائدة الأساسية للتعلم الآلي الكمي في إمكانية تحقيق تسارع كبير في بعض المهام الحسابية. وقد يؤدي ذلك إلى:
على الرغم من الوعود الواعدة، إلا أن التعلم الآلي الكمي يواجه تحديات كبيرة:
يمثل التعلم الآلي الكمي اتجاهاً تحويلياً محتملاً لمستقبل الذكاء الاصطناعي. وعلى الرغم من أن هذا المجال لا يزال في مراحله المبكرة، إلا أنه يتطور بسرعة مع التقدم في كل من الأجهزة الكمية وتطوير الخوارزميات. ومع نضوج تكنولوجيا الحوسبة الكمية، يمكن أن يفتح التعلم الآلي الكمي آفاقاً جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يتيح حلولاً للمشاكل التي لا يمكننا الوصول إليها حالياً باستخدام الحوسبة الكلاسيكية وحدها، وربما يعزز مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية في المستقبل.
