يستخدم التعلم الآلي الكمي (او الكمومي) Quantum Machine Learning(QML) قوة الحوسبة الكمية لتسريع وتعزيز التعلم الآلي الذي يتم إجراؤه على أجهزة الكمبيوتر “الكلاسيكية” التي نستخدمها كل يوم. تم تصميم أجهزة الكمبيوتر الكمومية باستخدام قوانين فيزياء الكم التي غالبًا ما تكون غير بديهية ويمكنها تخزين ومعالجة معلومات أكثر أضعافًا من الأجهزة اللوحية والهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تشغل الكثير من العالم الحديث.
لكن لا يزال أمام أجهزة الكمبيوتر الكمومية طريق طويل لنقطعه قبل استخدامها في حياتنا اليومية. وفقًا لشركة McKinsey and Company، من المرجح أن يتم تشغيل ما يقرب من 2000 إلى 5000 جهاز كمبيوتر كمي بحلول عام 2030، وقد لا توجد حتى تلك القادرة على التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا حتى عام 2035 أو بعد ذلك. ومع ذلك، بدأت العديد من الشركات بالفعل في تقديم الأجهزة الكمية التي يمكن الوصول إليها من خلال السحابة، مما أتاح الفرصة للعمل الهجين الذي يجمع بين الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي الكلاسيكي.
في هذه المقالة، ستتعرف على المزيد حول التعلم الآلي الكمومي، وأجهزة الكمبيوتر الكمومية، وما يمكن أن تفعله في المستقبل.
ما هو التعلم الآلي الكمي؟
يستخدم التعلم الآلي الكمومي خوارزميات تعمل على الأجهزة الكمومية، مثل أجهزة الكمبيوتر الكمومية، لتكملة أو تسريع أو دعم العمل الذي يؤديه برنامج التعلم الآلي الكلاسيكي. يُعرف التعلم الآلي الكمي أيضًا باسم التعلم الآلي المعزز الكمي، ويستفيد من قوة معالجة المعلومات لتقنيات الكم لتعزيز وتسريع العمل الذي يؤديه نموذج التعلم الآلي.
في حين أن أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية مقيدة بقدرات تخزين ومعالجة محدودة، فإن الأجهزة التي تدعم الكم تسمح بمزيد من التخزين وقوة المعالجة بشكل كبير. تعني هذه القدرة على تخزين ومعالجة كميات هائلة من المعلومات أن أجهزة الكمبيوتر الكمومية يمكنها تحليل مجموعات البيانات الضخمة التي قد تستغرق أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية وقتًا أطول في الأداء. نتيجة لذلك، يستفيد التعلم الآلي الكمومي من قوة المعالجة الكبيرة هذه لتسريع تطوير نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية وأشكال أخرى من الذكاء الاصطناعي (AI) وتحسينها.
استخدامات التعلم الآلي الكمي
من معالجة كميات هائلة من البيانات الضخمة إلى تعزيز التقدم التكنولوجي التحويلي، يمكن لكل من الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي إحداث موجات في المستقبل. بينما لا يزال التعلم الآلي الكمي في مهده، يستخدمه الباحثون والمهنيون بالفعل بطرق عديدة. بعض هذه التطبيقات تشمل:
- تطوير خوارزميات جديدة للتعلم الآلي.
- تسريع خوارزميات التعلم الآلي الموجودة بالفعل.
- توظيف التعلم المعزز الكمي، حيث تتعلم خوارزمية التعلم الآلي بناءً على تفاعلاتها داخل بيئة كمومية
- انشاء شبكات عصبية كمومية يمكنها العمل بخطوات أقل وبسرعة معالجة أكبر.
على الرغم من هذه التطبيقات المثيرة للاهتمام، لا يزال مجال الحوسبة الكمية والتعلم الآلي ينمو ويتغير. نتيجة لذلك، من المرجح أن يتم تطوير العديد من التطبيقات الأخرى في المستقبل القريب والبعيد.
