التعلم الآلي الكمومي (Quantum Machine Learning)هو مجال بحثي متعدد التخصصات يدمج مفاهيم وخوارزميات الحوسبة الكمومية مع تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
المفهوم والآلية
الهدف الأساسي من التعلم الآلي الكمومي (QML) هو استخدام قوة الحوسبة الكمومية لـتحسين أو تسريع مهام التعلم الآلي المعقدة، أو لإيجاد أنماط في البيانات لا تستطيع الحواسيب الكلاسيكية اكتشافها.
كيف يعمل التعلم الآلي الكمومي يعتمد التعلم الآلي الكمومي على الخصائص الفريدة للميكانيكا الكمومية، وهي:
التراكب (Superposition): تُستخدم الكيوبتات (Qubits) بدلاً من البتات التقليدية. يمكن للكيوبت أن يمثل (0 و1) في نفس الوقت، مما يسمح لمعالج التعلم الآلي الكمومي باختبار العديد من الاحتمالات أو مساحات البيانات الهائلة في وقت واحد (توازي كمومي).
التشابك (Entanglement): يسمح هذا المبدأ للنماذج الكمومية بالتقاط ارتباطات معقدة في البيانات لا تستطيع الشبكات العصبية الكلاسيكية نمذجتها بكفاءة. هذا مفيد بشكل خاص في التعامل مع البيانات عالية الأبعاد (High-Dimensional Data).
التداخل (Interference): يُستخدم لتضخيم الاحتمالات الصحيحة وتقليل الاحتمالات الخاطئة، مما يسرع عملية البحث والتحسين.
تطبيقاته الرئيسية
- التمويل: نماذج التنبؤ المالي وتحديد المخاطر المعقدة.
- علوم المواد واكتشاف الأدوية: تسريع محاكاة طي البروتينات وتصميم مواد جديدة، وهي مهام حسابية معقدة للغاية للحواسيب الكلاسيكية.
- التحسين (Optimization): حل مشكلات التحسين الهائلة (مثل اللوجستيات وتخطيط المسارات) بشكل أسرع.
بشكل عام، يعتبر التعلم الآلي الكمومي مجالاً واعداً يمكن أن يوفر تسريعاً أسياً (Exponential Speedup) لمهام محددة في الذكاء الاصطناعي لا يمكن للحواسيب التقليدية حلها بكفاءة.
You must be logged in to post a comment.