داخل المغرفة الداخلية لتكنولوجيا الكم: نظرة موجزة على الذكاء الكمي والاصطناعي

عندما يتعلق الأمر بالتقنيات الجديدة المبتكرة ، يتصدر كل من الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية القائمة. أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) أو التعلم الآلي مستخدمًا على نطاق واسع بالفعل من قبل الشركات للمساعدة في زيادة الكفاءة أو اكتشاف المشكلات. يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات والخوارزميات لتحديد الأنماط في البيانات والتعلم بطريقة مماثلة للأشخاص. وبالمثل ، تسخر الحوسبة الكمومية خوارزميات لحل المشكلات الصعبة بشكل أسرع بكثير من الكمبيوتر التقليدي. بالنسبة للعديد من الشركات ، يمكن أن تؤدي القدرة على الجمع بين هاتين التقنيتين إلى بعض المزايا القوية ، خاصةً للحوسبة الكمومية.

كيف يتفاعل الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة الكمومية؟

يتحدث Tim Teter ، نائب الرئيس التنفيذي والمستشار العام وأمين NVIDIA ، عن التعلم الآلي الكمومي (QML) (PC NVIDIA.com)

شركات مثل NVIDIA، تقود أسواق التكنولوجيا لكل من الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية. في الوقت الحالي ، يتطلعون إلى دمج هذين الاثنين في تقنية جديدة ، وهو ما يُعرف باسم "التعلم الآلي الكمي" (QML). ضمن التعلم الآلي الكمومي ، تكمل عمليات المعلومات الكمومية التعلم الآلي تحليل لتقديم نتائج المستوى التالي. وفق تيم تيترونائب الرئيس التنفيذي والمستشار العام وسكرتير NVIDIA: "من المتوقع أن تكون هناك حالات من المزايا الكمية الصارمة رياضيًا في [التعلم الآلي الكمي]. أحد الأمثلة على ذلك في النماذج التوليدية الكمية ، نظرًا لصعوبة تمثيل أشياء مثل الارتباطات الكمية بشكل كلاسيكي ، فقد يكون لأجهزة الكمبيوتر الكمومية قوة تعبيرية أكبر عند استخدام النماذج التوليدية. يتم استخدامها في تطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية ".

A الأخيرة جوجل AI أوضحت المدونة فوائد التعلم الآلي الكمومي ، وخاصة لأجهزة الاستشعار الكمومية. نظرًا لأن أجهزة الاستشعار الكمومية لها تأثير في القياسات عالية الدقة ، مثل لـ الجاذبية الموجات ، فإن وجود طريقة لتحسين استقرار هذه الأجهزة وقابليتها للتوسع سيغير قواعد اللعبة. وفقًا للمدونة ، فإن التعلم الآلي الكمومي: "يقطع الخط الفاصل بين أجهزة الكمبيوتر الكمومية وأجهزة الاستشعار الكمومية ... بدلاً من قياس الحالة الكمومية ، يمكن للكمبيوتر الكمومي تخزين البيانات الكمية وتنفيذ خوارزمية QML لمعالجة البيانات دون انهيارها." نظرًا لأن أجهزة الكمبيوتر الكمومية هشة بشكل خاص ، فإن استخدام التعلم الآلي الكمي لا يمكن أن يقلل الضوضاء البيئية فحسب ، بل يزيد من إمكانية التوسع.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في قابلية التوسع الكمي

هناك العديد من التحديات لتوسيع نطاق أجهزة الكمبيوتر الكمومية. واحدة من أكبرها هي التحكم في العدد الأكبر من المكدسة ضمن نظام كمي أكبر. لحسن الحظ ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي في التغلب على هذا التحدي. أوضح تيتر: "يمكن أن يساعد التعلم الآلي حقًا في معالجة منطقة كبيرة في المستقبل ، حيث تبدأ الأنظمة الكمية في التوسع إلى المزيد من الكيوبتات ، وستكون الصعوبة في معايرة الأنظمة الكمومية والتحكم فيها". يتضمن نشر أجهزة الكمبيوتر الكمومية ضبط ومعايرة عدد كبير من المعلمات لكل كيوبت. اليوم ، يقضي علماء الكم الكثير من الوقت في القيام بذلك يدويًا ، ولكن في المستقبل ، مع تطور الأنظمة في سيناريوهات النشر ، لن يكون هذا بالطبع ممكنًا. لذلك ، من الأشياء التي نعتقد أن منصة NVIDIA مناسبة جدًا للاقتران مع الحوسبة الكمومية في نهج هجين ". منصة NVIDIA الهجينة جودة تجمع (هندسة الأجهزة المحسّنة الكمومية) بين الحوسبة الكلاسيكية والكمية مع توافرها للإضافة في برامج التعلم الآلي.

خلق مستقبل تحويلي

على الرغم من أن منصة QODA الخاصة بـ NVIDIA هي مجرد واحدة من العديد من الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي ، إلا أنها جزء من اتجاه أكبر يستفيد من كل من هذه التقنيات المبتكرة لتحقيق اختراقات جديدة. وأضاف تيتر: "الذكاء الاصطناعي هو تقنية تحويلية يتم تبنيها بشكل متزايد من قبل جميع أنواع القطاعات المختلفة لحل مشاكل أصعب مما يمكن حله بدون الذكاء الاصطناعي". "في حين أن الحوسبة الكمومية هي أقدم بقليل في حياتها ، فإنها تقدم الوعد بأن تكون مدمرة بشكل مماثل لمجموعة واسعة من الصناعات في المستقبل."

كينا هيوز-كاسلبيري هي كاتبة في Inside Quantum Technology و Science Communicator في JILA (شراكة بين جامعة كولورادو بولدر و NIST). تشمل إيقاعات كتابتها التكنولوجيا العميقة ، والميتافيرس ، والتكنولوجيا الكمومية.