تعمل الفيزياء الكمية على تحسين بعض أنواع التعلم الآلي مع شركة جوجل بشكل ضخم

مجلة رونق - في أنواع معينة من مهام التعلم الآلي ، تتمتع أجهزة الكمبيوتر الكمومية بميزة أسية على الحسابات القياسية ، حسبما أفاد العلماء في 10 يونيو ساينس. أثبت الباحثون أنه وفقًا لرياضيات الكم ، تنطبق الميزة عند استخدام التعلم الآلي لفهم أنظمة الكم. وأظهر الفريق أن الميزة تصمد في اختبارات العالم الحقيقي.

يقول عالم الفيزياء النظرية وعالم الكمبيوتر Hsin-Yuan Huang من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا: "الناس متحمسون جدًا لإمكانية استخدام تقنية الكم لتحسين قدرتنا على التعلم". لكن لم يكن واضحًا تمامًا ما إذا كان التعلم الآلي يمكن أن يستفيد من فيزياء الكم عمليًا.

في بعض مهام التعلم الآلي ، يحاول العلماء جمع معلومات حول النظام الكمي - لنقل جزيء أو مجموعة من الجسيمات - عن طريق إجراء تجارب متكررة ، وتحليل البيانات من تلك التجارب للتعرف على النظام.

درس هوانغ وزملاؤه العديد من هذه المهام. في إحداها ، يهدف العلماء إلى تمييز خصائص النظام الكمومي ، مثل موضع الجسيمات وزخمها في الداخل. يمكن إدخال البيانات الكمية من تجارب متعددة في ذاكرة الكمبيوتر الكمومي ، وسيقوم الكمبيوتر بمعالجة البيانات بشكل مشترك لمعرفة خصائص النظام الكمي.

أثبت الباحثون نظريًا أن القيام بنفس التوصيف بالتقنيات القياسية أو الكلاسيكية سيتطلب تجارب أكثر بشكل كبير من أجل تعلم نفس المعلومات. على عكس الكمبيوتر الكلاسيكي ، يمكن للحاسوب الكمومي استغلال التشابك - الروابط الكمية الأثيرية - لتحليل نتائج التجارب المتعددة بشكل أفضل.

لكن العمل الجديد يتجاوز مجرد العمل النظري. تقول دوريت أهارونوف من الجامعة العبرية في القدس ، والتي لم تشارك في البحث: "من المهم أن نفهم ما إذا كان هذا أمرًا واقعيًا ، أو ما إذا كان هذا شيئًا يمكننا رؤيته في المختبر أو ما إذا كان هذا مجرد نظري".

لذلك اختبر الباحثون مهام التعلم الآلي باستخدام كمبيوتر Google الكمي ، Sycamore (SN: 10/23/19). بدلاً من قياس نظام كمومي حقيقي ، استخدم الفريق بيانات كمومية محاكية ، وقاموا بتحليلها باستخدام تقنيات كمومية أو تقليدية.

كما فاز التعلم الآلي الكمي هناك أيضًا ، على الرغم من أن جهاز الكمبيوتر الكمي من Google صاخب ، مما يعني أن الأخطاء يمكن أن تنزلق إلى العمليات الحسابية. في النهاية ، يخطط العلماء لبناء أجهزة كمبيوتر كمومية يمكنها تصحيح أخطائهم (SN: 6/22/20). لكن في الوقت الحالي ، حتى بدون تصحيح الخطأ ، ساد التعلم الآلي الكمومي.