المُقدّمة

تمثل الحوسبة الكمومية قفزة هائلة إلى الأمام في قوة المعالجة، مما يعزز دور ميكانيكا الكم لإجراء حسابات معقدة بسرعات غير مسبوقة. يمكن لهذه التكنولوجيا المتطورة أن تُحدث ثورة في مجالات مختلفة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. ومن خلال توفير موارد حسابية هائلة والقدرة على حل مشاكل التحسين المعقدة، يمكن للحوسبة الكمومية أن تمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحليل مجموعات البيانات الضخمة وتحديد الأنماط التي تتجاوز بكثير قدرات أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية. وبالتالي فإن التآزر بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى تسريع اكتشاف خوارزميات جديدة وتحقيق الذكاء الآلي الحقيقي، مما يبشر بعصر جديد من التقدم التكنولوجي.

أهداف التعلم

• فهم أساسيات الحوسبة الكمومية وتأثيرها التحويلي على القدرة الحسابية.
• اكتشف العلاقة التآزرية بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي وكيف يدفع كل منهما تقدم الآخر.
• تقييم قدرة الحوسبة الكمومية على حل المشكلات المعقدة التي تحد حاليًا من الذكاء الاصطناعي.
• دراسة الآثار المستقبلية للذكاء الاصطناعي المعزز الكمي في مختلف الصناعات.
• التعرف على التحديات والفرص في دمج الحوسبة الكمومية مع الذكاء الاصطناعي.

تم نشر هذه المقالة كجزء من مدونة علوم البيانات.

فهم الحوسبة الكمومية

تعمل الحوسبة الكمومية وفقًا لمبادئ نظرية الكم، وتختلف بشكل أساسي عن الحوسبة الكلاسيكية باستخدام الكيوبتات بدلاً من البتات. توجد هذه البتات الكمومية في حالة تراكب، مما يسمح لها بالتواجد في حالات متعددة في وقت واحد، مما يؤدي إلى توسيع القدرة الحسابية بشكل كبير. التشابك، وهو ظاهرة كمومية أخرى، يربط الكيوبتات بطريقة تؤثر حالة أحدها بشكل فوري على حالة الآخر، بغض النظر عن المسافة. تعتبر هذه الخاصية محورية للحوسبة الكمومية، حيث تتيح التوازي والترابط الذي لا يمكن تحقيقه في الأنظمة الكلاسيكية.

تكمن المزايا الكامنة في الحوسبة الكمومية في قدرتها على إجراء عمليات حسابية بأضعاف مضاعفة بشكل أسرع من أقوى أجهزة الكمبيوتر العملاقة اليوم، مما قد يؤدي إلى حل المشكلات المعقدة المستعصية على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية، مثل النمذجة الجزيئية، وأمن التشفير، وتحديات التحسين في الذكاء الاصطناعي.

الحوسبة الكمومية في الذكاء الاصطناعي

تبشر الحوسبة الكمومية بعصر تحولي في الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة إعادة تشكيل التعلم الآلي، وهو مجال متجذر بعمق في معالجة البيانات وتحليلها. لا يعد هذا التحول الرائد مجرد تقدم تدريجي، بل هو إعادة تعريف لما هو ممكن حسابيًا، مما يمثل خروجًا كبيرًا عن الحوسبة الثنائية التقليدية.

• فتح عوالم حسابية جديدة: ومن خلال الاستفادة من مبادئ ميكانيكا الكم، تعمل الحوسبة الكمومية في عالم لا تكون فيه البيانات ثنائية فحسب، بل توجد في حالات متعددة، وذلك بفضل الكيوبتات. يسمح هذا التحول الأساسي من البتات الثنائية إلى البتات الكمومية بالتعامل مع الحسابات الأكثر تعقيدًا بشكل كبير مما يمكن أن تحققه أجهزة الكمبيوتر العملاقة الحالية.
• تمكين حل المشكلات المعقدة: تكمن براعة الحوسبة الكمومية في قدرتها على حل المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر بكثير من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية. تصبح المشكلات في الذكاء الاصطناعي التي تنطوي على تعقيد اندماجي، والتي تمثل تحديًا أو يستحيل على أجهزة الكمبيوتر التقليدية حلها في إطار زمني معقول، قابلة للحل على جهاز كمبيوتر كمي.
• تعزيز القدرات التنبؤية للذكاء الاصطناعي: في التحليلات التنبؤية والتعلم العميق، توفر الحوسبة الكمومية إمكانية معالجة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة أكبر بكثير. ويمكن لهذه الكفاءة أن تعزز بشكل كبير قدرة الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بالنتائج من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة، كما هو الحال في النمذجة المناخية أو الطب الشخصي.
• التشابك الكمي والتراكب في الذكاء الاصطناعي: تفتح ظواهر التشابك الكمي والتراكب منهجيات جديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي. يسمح التشابك الكمي بإنشاء ارتباطات بين الكيوبتات حتى عندما تكون مفصولة بمسافات كبيرة، مما يوفر طرقًا جديدة لمعالجة البيانات وتفسيرها. وفي الوقت نفسه، يوفر التراكب الكمي القدرة على تقييم الاحتمالات المتعددة في وقت واحد، مما يعزز عمليات صنع القرار في الذكاء الاصطناعي.

خوارزميات الكم للذكاء الاصطناعي

هناك خوارزميتان كميتان تساهمان بشكل كبير في تقدم الذكاء الاصطناعي وهما:

1. خوارزمية جروفر
   1. البحث غير المنظم المحسن: توفر خوارزمية جروفر تسريعًا تربيعيًا في البحث في قواعد البيانات غير المنظمة، وهي عملية أساسية في الذكاء الاصطناعي لمهام مثل استرجاع المعلومات وعمليات صنع القرار.
   2. تحسين التعرف على الأنماط: ومن خلال غربلة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، تعمل خوارزمية جروفر على تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأنماط، وهو أمر حيوي في مجالات مثل التصوير التشخيصي في الرعاية الصحية أو اكتشاف الاحتيال في التمويل.
2. تحويل فورييه الكمي (QFT)
   1. معالجة الإشارات المتقدمة: يلعب QFT دورًا أساسيًا في معالجة بيانات السلاسل الزمنية، وهو أمر محوري لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل اتجاهات السوق، والتنبؤ بالطقس، والتعرف على الكلام، حيث يعد فهم الديناميكيات الزمنية أمرًا أساسيًا.
   2. استخراج ميزة قوية: في التعلم الآلي، يعد استخراج الميزات خطوة حاسمة في المعالجة المسبقة. يمكن لـ QFT تحليل مجموعات البيانات المعقدة لاستخراج ميزات ذات معنى، وبالتالي تحسين جودة الإدخال لخوارزميات التعلم الآلي ويؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي أكثر دقة.

مثال عملي باستخدام Qiskit

لإثبات قدرات الحوسبة الكمومية في تعزيز الذكاء الاصطناعي، سنتعمق في مثال عملي باستخدام Qiskit من IBM، وهي منصة حوسبة كمومية يمكن الوصول إليها. يتيح Qiskit للمستخدمين إنشاء واختبار الدوائر الكمومية، وهي المكونات الأساسية للحوسبة الكمومية.

الهدف الأساسي من هذا العرض التوضيحي هو بناء ومحاكاة دائرة كمومية، وبالتالي توضيح مفاهيم الحوسبة الكمومية الرئيسية مثل التراكب والتشابك والتلاعب بالحالة الكمومية. ويتم تحقيق ذلك من خلال تهيئة بيئة كمومية، وبناء دائرة كمومية ذات بوابات كمومية محددة، وتنفيذ الدائرة على جهاز محاكاة كمي.

تقدم نتائج هذه المحاكاة رؤى حول كيفية معالجة الحوسبة الكمومية للمعلومات بشكل مختلف عن الحوسبة الكلاسيكية وتوضح المزايا الفريدة التي يمكن أن تقدمها الخوارزميات الكمومية لسيناريوهات حل المشكلات المعقدة في الذكاء الاصطناعي. يعد هذا المثال استكشافًا أساسيًا لكيفية تسخير الحوسبة الكمومية للمهام الحسابية المتقدمة، مما قد يفتح آفاقًا جديدة في أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تهيئة البيئة

1. أولاً، سوف نتأكد من تثبيت لغة بايثون على نظامنا. بعد ذلك، سنقوم بتثبيت Qiskit عن طريق تشغيل pip install qiskit في واجهة سطر الأوامر أو أجهزة الكمبيوتر المحمولة لديك.
2. سنقوم بعد ذلك باستيراد المكتبات اللازمة

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.visualization import plot_histogram

بناء دائرة كمومية بسيطة

1. سنقوم أولاً بإنشاء دائرة كمومية

# Initialize a Quantum Circuit with 2 qubits and 2 classical bits
qc = QuantumCircuit(2, 2)

2.   ثم قم بتطبيق البوابات الكمومية:

# Apply a Hadamard gate on the first qubit
qc.h(0)

# Apply a CNOT gate with the first qubit as control and the second as target
qc.cx(0, 1)

# Measure the qubits
qc.measure([0, 1], [0, 1])

تخلق هذه الدائرة تشابكًا بسيطًا بين اثنين من الكيوبتات. تضع بوابة هادامارد الكيوبت الأول في حالة تراكب، بينما تقوم بوابة CNOT بربطه مع الكيوبت الثاني.

عرض الكود وشرحه

الآن، دعونا ننفذ دائرتنا الكمية باستخدام جهاز محاكاة Qiskit Aer.

# Use Aer's qasm_simulator
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')

# Execute the circuit on the qasm simulator
job = execute(qc, simulator, shots=1000)

# Grab results from the job
result = job.result()

# Return counts
counts = result.get_counts(qc)
print("Total count for 00 and 11 are:", counts)

يحاكي هذا الكود الدائرة الكمومية 1000 مرة (طلقات) ويستعيد عدد النتائج. نظرًا لطبيعة ميكانيكا الكم، فإنك تحصل على نتائج احتمالية في الكمبيوتر الكمي.

تفسير النتائج

وأخيرا، دعونا تصور النتائج مع الرسم البياني.

# Plot a histogram
plot_histogram(counts)

عندما نقوم بتشغيل هذا الكود، نرى رسمًا بيانيًا يوضح توزيع النتائج. من الناحية المثالية، سوف نلاحظ أن الحالتين 00 و11 تحدثان باحتمالات متساوية تقريبًا، مما يدل على التشابك الناتج في دائرتنا. يؤكد غياب الحالتين 01 و10 التشابك، حيث أن قياس كيوبت واحد في الحالة 0 يؤدي دائمًا إلى وجود الكيوبت الآخر في الحالة 0 والعكس صحيح. يلخص هذا العرض البسيط جوهر التشابك الكمي والتراكب، وهي مفاهيم أساسية في الحوسبة الكمومية.

التحديات الحالية وآفاق المستقبل

التحديات الفنية

• تصحيح الخطأ واستقرار الكيوبت: إحدى أهم العقبات هي مسألة استقرار الكيوبت، والمعروفة باسم "فك الترابط الكمي". فالبتات الكمومية حساسة للغاية لبيئتها، مما يؤدي إلى أخطاء في الحسابات. يعد تطوير أساليب قوية لتصحيح الأخطاء أمرًا ضروريًا للحفاظ على استقرار الكيوبت من أجل الحوسبة الكمومية الموثوقة.
• التدرجية: يعد توسيع نطاق الأنظمة الكمومية لاستيعاب المزيد من الكيوبتات دون فقدان الأداء تحديًا تقنيًا بالغ الأهمية. مع زيادة عدد الكيوبتات، يزداد أيضًا تعقيد الحفاظ على حالاتها وتفاعلاتها المتماسكة، وهو أمر ضروري لإجراء حسابات معقدة.

تخصيص الموارد

• استثمار المالي: يتطلب تطوير تكنولوجيا الحوسبة الكمومية دعمًا ماليًا كبيرًا. إن تكلفة البحث والتطوير والتصنيع للأنظمة الكمومية مرتفعة، مما يستلزم استثمارات كبيرة من القطاعين العام والخاص.
• تطوير البنية التحتية: إن بناء البنية التحتية اللازمة، بما في ذلك المرافق المتخصصة لتطوير وتشغيل الكمبيوتر الكمي، يزيد من تحديات الموارد. ويجب أن تستوفي هذه المرافق المعايير البيئية والتشغيلية الصارمة لدعم العمليات الكمية الحساسة.

التطبيقات والآفاق الصناعية

• الصيدلة: على الرغم من التحديات، فإن صناعة الأدوية ستستفيد بشكل كبير من الحوسبة الكمومية. يعد بتسريع عمليات اكتشاف الأدوية من خلال محاكاة التفاعلات الجزيئية بكفاءة، مما يؤدي إلى تطوير أسرع لأدوية جديدة.
• الخدمات المالية: ومن الممكن أن يشهد القطاع المالي تحولاً مع الحوسبة الكمومية، وخاصة في إدارة الأصول وتقييم المخاطر. يمكن للخوارزميات الكمومية تحسين المحافظ بشكل أكثر فعالية والتنبؤ باتجاهات السوق بشكل أكثر دقة.

المسار المستقبلي

• نمذجة المناخ: وبالنظر إلى المستقبل، يمكن أن تلعب الحوسبة الكمومية دورًا حاسمًا في علوم المناخ. ويمكن أن تؤدي قدرتها على معالجة النماذج المناخية المعقدة إلى تنبؤات أكثر دقة حول تغير المناخ وتأثيراته، مما يساعد في إعداد استراتيجيات أفضل وتخفيفها.
• تحسين الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد: يمكن أن يشهد مجال الخدمات اللوجستية أيضًا تطورات كبيرة في مجال الحوسبة الكمومية. يمكن أن يؤدي تحسين سلاسل التوريد وتخطيط الطرق وإدارة الخدمات اللوجستية من خلال الخوارزميات الكمومية إلى عمليات أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.

وفي الختام

تبشر الحوسبة الكمومية بعصر تحولي في الذكاء الاصطناعي، حيث تتميز بقدرات حسابية تتجاوز بكثير ما يمكن أن تحققه الأنظمة الكلاسيكية، وخاصة في التعلم الآلي وحل المشكلات المعقدة. إن إدخال وتطبيق خوارزميات كمومية فريدة من نوعها، ولا سيما خوارزمية جروفر وتحويل فورييه الكمومي، على وشك تحويل ما نعتبره ممكنًا في الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن اعتماد الحوسبة الكمومية على نطاق واسع يواجه تحديات تكنولوجية كبيرة. تعتبر قضايا مثل الحفاظ على استقرار الكيوبت وتقليل ترددات الخطأ، إلى جانب الاستثمار الكبير اللازم لمزيد من التطوير، عقبات رئيسية تحتاج إلى معالجة على هذا الطريق نحو الابتكار. وعلى الرغم من هذه التحديات، فإن الأفق يتوهج بالوعد حيث تهدف الأبحاث الدؤوبة والاستثمارات المزدهرة إلى التغلب على هذه العقبات، مما قد يفتح المجال أمام كنز من الفرص في مختلف الصناعات والقطاعات.

الوجبات السريعة الرئيسية

• تعمل الحوسبة الكمومية باستخدام الكيوبتات، والتي يمكن أن تتواجد في حالات متعددة في وقت واحد. وهذا يسمح بمستوى من المعالجة والاتصال المتوازيين مما يعزز بشكل كبير سرعة وكفاءة العمليات الحسابية.
• من المتوقع أن يشهد مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم الآلي، قفزة كبيرة إلى الأمام بسبب الحوسبة الكمومية. ويعزى هذا التقدم إلى حد كبير إلى الخوارزميات الخاصة بالكم والمصممة لتعزيز العمليات الحسابية.
• على الرغم من كونها في مهدها، تواجه الحوسبة الكمومية وتعالج التحديات، بما في ذلك الاستقرار وتصحيح الأخطاء. يتم إجراء أبحاث عالمية واستثمارات كبيرة لمعالجة هذه القضايا بشكل مباشر.
• ومن المتوقع أن تستفيد مجموعة واسعة من القطاعات، من الرعاية الصحية والمالية إلى العلوم البيئية، من دمج الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة الكمومية. يعد هذا التآزر بحل المشكلات والابتكار بشكل أكثر كفاءة في هذه المجالات.
• إن دمج الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة الكمومية لا يتعلق فقط بالتغييرات التدريجية، بل يتعلق بتمهيد الطريق للتقدم التحويلي. سيؤدي هذا المزيج إلى إحداث ثورة في نهجنا تجاه التكنولوجيا وتطبيقاتها في مختلف المجالات.

الأسئلة المتكررة

الوسائط الموضحة في هذه المقالة ليست مملوكة لـ Analytics Vidhya ويتم استخدامها وفقًا لتقدير المؤلف.

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/the-role-of-quantum-computing-in-advancing-artificial-intelligence/