كما ورد في مقال جديد في (Nature Reviews Physics)، بدلاً من انتظار ظهور أجهزة حاسوب كمية ناضجة تمامًا، قام مختبر لوس ألاموس الوطني بالتعاون مع بعض المؤسسات الأخرى المتقدمة بتطوير خوارزميات كلاسيكية / كمية لاستخراج أفضل أداء - وربما ميزة كمية - من الأجهزة الصاخبة والقابلة للخطأ اليومية. تُعرف بإسم خوارزميات الكم المتغيرة، تُستخدَم المربعات الكمية لمعالجة الأنظمة الكمية مع تحويل العبء إلى أجهزة الحاسوب الكلاسيكية للسماح بإتمام العمل على أكمل وجه: حل مشكلات التحسين.
قال ماركو سيريزو: "أجهزة الحاسوب الكمية لديها القدرة بأن تتفوق على أجهزة الحاسوب الكلاسيكية في مهام معينة، ولكن الأجهزة الكمية المتوفرة حاليًا لا يمكنها تشغيل خوارزميات طويلة. فهي لديها الكثير من الضوضاء لأنها تتفاعل مع البيئة، مما يفسد المعلومات التي تتم معالجتها". قال عالم فيزياء متخصص في الحوسبة الكمية وتعلم الآلات الكمية وتعلم المعلومات الكمية في لوس ألاموس والمؤلف للمقال: "باستخدام خوارزميات الكم المتغيرة، نحصل على أفضل ما في العالمين. يمكننا تسخير قوة أجهزة الحاسوب الكمية لمهام لا تستطيع أجهزة الحاسوب الكلاسيكية القيام بها بسهولة، ثم استخدام أجهزة الحاسوب الكلاسيكية لتكملة القوة الحسابية للأجهزة الكمية."
تمتلك أجهزة الحاسوب الكمية الضوضائية الحالية ذات النطاق المتوسط ما بين 50 و100 كيوبت، وتفقد "كميتها" بسرعة، وتفتقر إلى تصحيح الخطأ، وهذا الشيء يتطلب المزيد من الكيوبتات. ومع ذلك، منذ أواخر التسعينات، كان المنظِّرون يطورون خوارزميات مُصمَّمة للعمل على حاسوب كميّ كبير مثالي، يعمل على تصحيح الأخطاء، ومتسامح أيضًا مع الأخطاء.
قال باتريك كولز، وهو نظري فيزيائي يطور الخوارزميات في لوس ألاموس والمؤلف الرئيسي للمقال: "لا يمكننا تنفيذ هذه الخوارزميات حتى الآن لأنها تعطي نتائج غير منطقية أو تتطلب عددًا كبيرًا جدًا من الكيوبتات. لذلك أدرك الناس أننا بحاجة إلى طريقه تتناسب مع الأجهزة التي لدينا - مشكلة تحسين".
قال كولز: "وجدنا أنه بإمكاننا تحويل جميع المشكلات التي تهمنا إلى مشكلات تحسين، ويحتمل أن تكون ذات ميزة كمية، مما يعني أن الحواسيب الكمية تتفوق على الحواسيب الكلاسيكية في هذه المهمة". تتضمن هذه المشكلات، عمليات محاكاة لعلوم المواد، وكيمياء الكم، وأرقام العمولة، وتحليل البيانات الضخمة، وتقريباً كل تطبيق تم اقتراحه لأجهزة الحاسوب الكمية.
تسمى بالخوارزميات المتغيرة لأن عملية التحسين تغير الخوارزمية بسرعة، كنوع من التعلُّم الآلي. يغير المعلومات والبوابات الرقمية لتقليل دالة التكلفة، وهو تعبير رياضي يقيس مدى جودة أداء الخوارزمية للمهمة. يتم حل المشكلة عندما تصل دالة التكلفة إلى أدنى قيمة ممكنة لها.
في الدالة التكرارية في خوارزمية الكم المتغيرة، يقدّر الحاسوب الكمي دالة التكلفة، ثم يمرر هذه النتيجة إلى الحاسوب الكلاسيكي. يقوم الحاسوب الكلاسيكي بضبط معلومات الإدخال وإرسالها إلى الحاسوب الكمي، والذي يقوم بتشغيل التحسين مرة أخرى.
هذه المقالة عبارة عن مقدمة شاملة للأبحاث التي تبدأ في هذا المجال الناشئ. حيث يناقش المؤلفون جميع تطبيقات الخوارزميات وكيفية عملها، بالإضافة إلى تغطية التحديات والمشاكل وكيفية معالجتها، وأخيرًا التطلّع إلى المستقبل، مع الأخذ في الاعتبار أفضل الفرص لتحقيق الفائدة الكمية على أجهزة الحواسيب التي ستكون متاحة في السنوات القادمة.
المصدر:
Progress in algorithms makes small, noisy quantum computers viable
ترجمة:
ترجمة:
حسن عبد النبي فردان
"طالب جامعي تخصصه الرياضيات وفرعي علوم حاسوب، مهتم بالبرمجة والحسابات"
مراجعة و تدقيق:
زهراء الزاكي
"خريجة بكالوريوس كيمياء - علوم الحياة، هاوية فلكية، مهتمة بعلوم الفيزياء وبكتابة المقالات والشعر العربي"
Comments