چاپ

پیام خوزستان - ترکیب هوش مصنوعی با رایانش کوانتومی، یادگیری ماشین را وارد مرحله‌ای تازه کرده که می‌تواند پیچیده‌ترین مسائل علمی و پزشکی را با سرعتی خارق‌العاده حل کند. یادگیری ماشین کوانتومی با ترکیب قدرت‌های دو فناوری پیشرفته، دنیا را به سمت حل مشکلاتی می‌برد که تا دیروز «غیرممکن» به نظر می‌رسیدند.

ترکیب دو فناوری تحول‌آفرین؛ هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی، مفهومی نو به نام یادگیری ماشین کوانتومی (QML) را پدید آورده است که آینده علم، پزشکی و صنعت را متحول خواهد کرد. این فناوری نوین، توان حل پیچیده‌ترین مسائل را دارد؛ مسائلی که حتی رایانه‌های کلاسیک در برابر آن ناتوان‌اند.
در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های سریع و گسترده در حوزه‌های هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی توجه جامعه علمی و صنعتی جهان را به خود جلب کرده است. اما در حالی که این دو فناوری به‌صورت مستقل پیشرفت‌های چشمگیری داشته‌اند، ترکیب آنها به نام «یادگیری ماشین کوانتومی» (Quantum Machine Learning - QML) توانسته دریچه‌ای نو به روی آینده بگشاید.
یادگیری ماشین کوانتومی، نقطه تلاقی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و قدرت محاسباتی رایانه‌های کوانتومی است. در این فناوری، با طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های خاص، ماشین‌های یادگیرنده سنتی، با استفاده از ویژگی‌هایی همچون برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی کوانتومی، قادر خواهند بود داده‌های بسیار حجیم و پیچیده را با سرعت و دقتی بی‌سابقه تحلیل کنند.
چرا یادگیری ماشین کلاسیک کافی نیست؟
در یادگیری ماشین کلاسیک، الگوریتم‌ها به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند: یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. در این میان، الگوریتم «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine - SVM) به‌عنوان یکی از قدرتمندترین ابزار‌های یادگیری نظارت‌شده شناخته می‌شود که برای طبقه‌بندی داده‌ها در فضای چندبعدی طراحی شده است.
در واقع، SVM با تبدیل داده‌ها به فضای n بعدی و استفاده از تکنیک‌هایی مانند «کرنل تریک»، تلاش می‌کند داده‌های مختلف را با یافتن ابرصفحه‌ای به‌صورت دقیق دسته‌بندی کند. اما این تبدیل به فضای چندبعدی به حجم محاسبات بسیار بالا و زمان زیادی نیاز دارد؛ امری که حتی قدرتمندترین رایانه‌های کلاسیک را با مشکل مواجه می‌کند.
قدرت رایانه‌های کوانتومی؛ کلید عبور از محدودیت‌ها
رایانه‌های کوانتومی با بهره‌گیری از کیوبیت‌ها و قوانین کوانتومی می‌توانند در زمانی بسیار کمتر، محاسبات پیچیده‌ای را که رایانه‌های کلاسیک از انجام آن ناتوان‌اند، به سرانجام برسانند. از این رو انتقال الگوریتم‌های یادگیری ماشین به رایانه‌های کوانتومی، تحولی اساسی در این حوزه ایجاد کرده است.
مطالعات مشترک دانشگاه MIT و شرکت IBM نشان داده است که ساختار محاسباتی رایانه‌های کوانتومی با الگوریتم‌های SVM شباهت‌های قابل‌توجهی دارد. بر همین اساس، طراحی نسخه کوانتومی این الگوریتم با عنوان QSVM (ماشین بردار پشتیبان کوانتومی) می‌تواند مزایای بسیاری از جمله دقت بالا، سرعت پردازش بیشتر و تحلیل داده‌های پیچیده را به همراه داشته باشد.
یک پروژه واقعی؛ شناسایی بیماری پارکینسون با QSVM
در یکی از پروژه‌های کاربردی، از QSVM برای تشخیص بیماری پارکینسون بر اساس ویژگی‌های صوتی بیماران استفاده شده است. در این پروژه، با به‌کارگیری شبیه‌ساز‌های کوانتومی IBM، داده‌های صوتی بیماران مبتلا و غیرمبتلا به پارکینسون تحلیل و دسته‌بندی شد. پس از طراحی مدار کوانتومی با 9 کیوبیت و پیاده‌سازی الگوریتم، نتایج به‌دست‌آمده دقت 75 درصدی در تشخیص بیماری را نشان داد.
مراحل اجرای این پروژه به اختصار:
آماده‌سازی داده‌ها: وارد کردن داده‌های صوتی بیماران و تقسیم آن به دو گروه آموزشی و آزمایشی.
طراحی مدار کوانتومی: بر اساس تعداد ویژگی‌ها، تعیین تعداد کیوبیت‌ها و نقشه ویژگی‌ها.
اجرای الگوریتم: تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج با استفاده از QSVM و سنجش دقت آن.
این پروژه نمونه‌ای از ظرفیت‌های بی‌نظیر QML در تشخیص بیماری‌ها به‌شمار می‌رود. هرچند با به‌کارگیری سخت‌افزار‌های کوانتومی پیشرفته‌تر و حجم داده‌های بیشتر، می‌توان به دقت‌هایی بالاتر نیز دست یافت.
کاربرد‌های آینده‌نگرانه QML
یادگیری ماشین کوانتومی تنها به حوزه سلامت محدود نمی‌شود. پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که QML در سال‌های پیش‌رو صنایع و علوم بسیاری را متحول خواهد کرد:
طراحی مواد نوین و تحلیل نانوذرات
مدل‌سازی مولکولی برای کشف دارو‌های جدید
تحلیل ساختار‌های پیچیده انسانی در علوم زیستی
تقویت فناوری‌های تشخیص الگو و دسته‌بندی
پیشرفت در اکتشافات فضایی
ارتقای امنیت در فضای دیجیتال با پیوند به بلاک‌چین و اینترنت اشیاء
چشم‌انداز آینده؛ از آزمایش تا واقعیت
یادگیری ماشین کوانتومی هنوز در ابتدای راه است، اما بسیاری از آزمایش‌های آن، با فناوری‌های موجود نیز قابل اجراست. شرکت‌های بزرگی، چون Google، IBM و Microsoft سرمایه‌گذاری‌های کلانی در این حوزه انجام داده‌اند و رقابتی جدی برای پیشتازی در این فناوری در جریان است.
انتظار می‌رود طی یک دهه آینده، QML در حوزه‌های مختلف علمی و صنعتی وارد فاز کاربردی شود و مسائلی را حل کند که پیش‌تر غیرممکن می‌نمود. ترکیب هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی نه‌تنها توان محاسباتی بشر را ارتقا می‌دهد بلکه مسیر جدیدی برای توسعه پایدار، سلامت، امنیت و دانش بشری خواهد گشود.
QML تنها یک فناوری نیست؛ بلکه پلی است میان توانایی‌های ذهن انسان و قدرت محاسباتی بی‌حدومرز. در جهانی که داده‌ها روزبه‌روز حجیم‌تر و پیچیده‌تر می‌شوند، ابزارهایی، چون یادگیری ماشین کوانتومی به کلید طلایی آینده تبدیل خواهند شد؛ آینده‌ای که دیگر فقط در فیلم‌های علمی تخیلی خلاصه نمی‌شود، بلکه همین امروز در آزمایشگاه‌های علمی و مراکز تحقیقاتی در حال شکل‌گیری است.