التعلم الآلي الكمي : دليل المبتدئين للبيانات الضخمة
هل تعلم ما هو التعلم الآلي الكمي!
لقد استحوذت مجالات الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي سريعة التطور على اهتمام المحترفين والمتحمسين على حدٍ سواء.
ومن خلال الجمع بين هاتين التقنيتين الثوريتين، برز التعلم الآلي الكمي (QML) كنهج متطور لمواجهة التحديات المرتبطة بالبيانات الضخمة.
في هذه المقالة، سوف نستكشف ما هو التعلم الآلي الكمي، والتقاطع الرائع بين الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي، وكيف يمكن لهذا النموذج الجديد أن يساعد في التغلب على العقبات في تحليل البيانات وتحسينها.
كما سوف نتعمق في المفاهيم والتطبيقات والفرص الأساسية في التعلم الآلي الكمي. مما يوفر فهمًا شاملاً لهذا المجال الناشئ لأولئك الذين لديهم خبرة جيدة في المبادئ الأساسية للحوسبة الكمومية والحريصين على استكشاف تقاطع الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي.
سيزودك هذا الدليل برؤى قيمة حول عالم الكم وقدرته على تحويل الصناعات وإحداث ثورة في الذكاء الاصطناعي.
مقدمة في التعلم الآلي
باعتباره مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI)، يركز التعلم الآلي على تطوير الخوارزميات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
و يكمن جوهر التعلم الآلي في قدرته على التكيف والتحسين بمرور الوقت حيث يقوم بمعالجة المزيد من البيانات. مما يؤدي في النهاية إلى تحسين الخوارزميات والنماذج المستخدمة .
و يلعب التعلم الآلي دورًا حاسمًا في عدد لا يحصى من التطبيقات. بدءًا من معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر وحتى أنظمة التوصية والتنبؤ المالي.
هناك أربعة أنواع أساسية من خوارزميات التعلم الآلي:
- التعلم الخاضع للإشراف : يتضمن خوارزميات التدريب مع البيانات المصنفة، حيث تكون النتيجة المرجوة معروفة بالفعل. حيث يتيح ذلك للخوارزمية معرفة العلاقة بين ميزات الإدخال والمخرجات المقابلة.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف : وهو مزيج من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. حيث يتم استخدام جزء صغير من البيانات المصنفة لتوجيه عملية التعلم على مجموعة أكبر من البيانات غير المسماة.
- التعلم الآلي الكمي والأبحاث الطبية: يتعامل هذا النوع مع البيانات غير المسماة. مما يسمح للخوارزمية باكتشاف الأنماط أو الارتباطات أو المجموعات داخل البيانات دون معرفة مسبقة بالنتيجة المرجوة.
- التعلم المعزز : هو نهج أكثر تفاعلية يتعلم فيه الوكيل اتخاذ القرارات من خلال: التفاعل مع بيئته، وتلقي ردود الفعل في شكل مكافآت أو عقوبات، وتعديل إستراتيجيته وفقًا لذلك.
و مع استمرار تقدم التعلم الآلي، يوفر تكامل الحوسبة الكمومية فرصًا جديدة لتحقيق اختراقات في تحليل البيانات وحل المشكلات. مما يمهد الطريق لحلول مبتكرة للتعلم الآلي الكمي .
القفزة الكمية إلى المستقبل
تمثل الحوسبة الكمومية تحولًا كبيرًا في مشهد الحوسبة الحديثة. في حين تعتمد أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية على البتات لتمثيل المعلومات إما 0 أو 1، تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية البتات الكمومية أو الكيوبتات.
تستفيد البتات الكمومية من مبادئ ميكانيكا الكم، مثل التراكب والتشابك، لتتواجد في حالات متعددة في وقت واحد. مما يمكّن أجهزة الكمبيوتر الكمومية من إجراء حسابات معقدة بسرعة غير مسبوقة .
تتمتع هذه التكنولوجيا الرائدة بالقدرة على تجاوز حدود ما هو ممكن في مجال الحوسبة، وحل المشكلات المستعصية حاليًا على الأنظمة الكلاسيكية.
و مع استمرار تقدم الحوسبة الكمومية، فإنها تفتح إمكانيات جديدة للابتكار والتغيير في مختلف المجالات، بما في ذلك:
- التشفير
- والتحسين
- والأهم من ذلك، التعلم الآلي.
كما يؤدي اندماج التعلم الآلي والحوسبة الكمومية إلى ظهور التعلم الآلي الكمي، وهو مجال واعد يهدف إلى إحداث ثورة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.
وعد التعلم الآلي الكمي
QML هو مجال سريع التطور يجمع بين نقاط قوة الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي لمعالجة المشكلات المعقدة بكفاءة غير مسبوقة.
يوجد في جوهر التعلم الكمي مفهومان رئيسيان:
- البيانات الكمومية
- والنماذج الكمومية الكلاسيكية الهجينة .
- تستفيد البيانات الكمومية من الخصائص الفريدة للكيوبتات لتشفير المعلومات ومعالجتها .
- في حين تجمع النماذج الكلاسيكية الكمومية الهجينة بين قوة الحوسبة الكمومية وتقنيات التعلم الآلي الكلاسيكية .
يعمل هذان المفهومان معًا على تمكين QML من:
- استكشاف مساحات واسعة من الحلول
- وتحسين الخوارزميات
- واكتشاف رؤى تتجاوز نطاق الأساليب الكلاسيكية، مما يعرض التحديات والفرص في التعلم الآلي الكمي .
وضمن الأقسام التالية، سنتعمق أكثر في هذه المفاهيم والتفاعل بينها. ونسلط الضوء على إمكانات التعلم الآلي المعزز الكمي في إحداث ثورة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.
البيانات الكمومية
باعتبارها مكونًا حاسمًا، تتضمن البيانات الكمومية تمثيل المعلومات ومعالجتها باستخدام مبادئ ميكانيكا الكم.
و على عكس البتات الكلاسيكية، التي لا يمكن أن توجد إلا في حالة 0 أو 1، يمكن أن توجد البتات الكمومية أو الكيوبتات في حالات متراكبة. مما يزيد بشكل كبير من كمية المعلومات التي يمكن تشفيرها ومعالجتها في وقت واحد .
كما تسمح هذه الخاصية الفريدة للبتات الكمومية للبيانات الكمومية باستكشاف مساحات الحلول المعقدة بكفاءة وإجراء حسابات متوازية. مما يؤدي إلى تسريع سرعة ودقة تحليل البيانات بشكل كبير.
و يتطلب تسخير قوة البيانات الكمومية الاستفادة من مفاهيم ميكانيكا الكم مثل:
- التراكب
- والتشابك
- والقياس الكمي.
- يمكّن التراكب الكيوبتات من احتلال حالات متعددة في وقت واحد، مما يزيد بشكل كبير من القدرة الحسابية للنظام الكمي.
- بينما التشابك ، وهو ظاهرة تربط حالات الكيوبتات المتعددة، يسمح بالارتباطات الكمومية التي يمكن أن تعزز كفاءة معالجة المعلومات.
- من ناحية أخرى، يلعب القياس الكمي دورًا حاسمًا في استخلاص نتائج ذات معنى من الحسابات الكمومية عن طريق انهيار الحالة الكمومية إلى نتيجة كلاسيكية.
ومن خلال الاستفادة من مبادئ ميكانيكا الكم هذه، تتمتع البيانات الكمومية بالقدرة على إحداث ثورة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. مما يوفر طرقًا جديدة للتعامل مع التحديات القائمة على البيانات.
وفي عالم التعلم الآلي الكمي، يُترجم هذا إلى خوارزميات تحسين محسنة، ومعالجة أسرع للبيانات، وقدرات محسنة للكشف عن الأنماط المخفية في مجموعات البيانات الكبيرة.
و مع استمرار تقدم التقنيات الكمومية، يعد استخدام البيانات الكمومية في تطبيقات التعلم الآلي بفتح فرص غير مسبوقة للابتكار والاكتشاف.
النماذج الكمومية الكلاسيكية الهجينة
قام الباحثون والممارسون بتطوير نماذج كمومية كلاسيكية هجينة لتسخير قوة الحوسبة الكمومية للتعلم الآلي.
حيث تجمع هذه النماذج بين نقاط قوة كل من الحوسبة الكلاسيكية والكمية لإنشاء إطار للتعلم الآلي أكثر كفاءة وقوة.
كما تستخدم النماذج الكلاسيكية الكمومية الهجينة موارد الحوسبة الكلاسيكية لإدارة البيانات ومعالجتها مسبقًا مع الاستفادة من الخوارزميات الكمومية لحل المشكلات المعقدة المستعصية على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية .
وكذلك الأمرلا يستفيد هذا النهج من القدرات الحسابية الفريدة للأنظمة الكمومية فحسب، بل يسمح أيضًا بالتكامل السلس مع البنية التحتية الكلاسيكية للتعلم الآلي الحالية.
أحد الأمثلة البارزة على النموذج الكلاسيكي الكمي الهجين هو المحلول الذاتي الكمي المتغير (VQE) . والذي يستخدم خوارزمية التحسين الكلاسيكية لتقليل القيمة المتوقعة للهاملتون الكمي فيما يتعلق بالحالة الكمومية ذات المعلمات.
و في سياق التعلم الآلي، يمكن توسيع هذا النهج ليشمل تدريب الشبكات العصبية الكمومية. حيث يتم استخدام الدوائر الكمومية لتمثيل المعلومات ومعالجتها بينما يقوم المحسنون الكلاسيكيون بضبط معلمات الدائرة لتقليل وظيفة الخسارة.
يتيح التآزر بين الحوسبة الكمومية والحوسبة الكلاسيكية في هذه النماذج الهجينة تطوير حلول تعلم الآلة الكمومية القابلة للتطوير والعملية.
ومع نضوج التقنيات الكمومية وسهولة الوصول إليها، تستعد النماذج الكمومية الكلاسيكية الهجينة :
- للعب دور محوري في تشكيل مستقبل التعلم الآلي
- و كذلك الذكاء الاصطناعي
- وتقديم أساليب جديدة لتحليل البيانات وتحسينها والتنبؤ بها.
التطبيقات الرئيسية لتعلم الآلة الكمومية للبيانات الضخمة
ومن خلال الحلول الرائدة في:
- تحسين المشكلات
- والتجميع
- والتصنيف
- والتنبؤ.
تعمل هذه التكنولوجيا الناشئة على تمكين الصناعات من معالجة التحديات المعقدة التي لا تستطيع أساليب التعلم الآلي التقليدية التعامل معها.
ومن خلال تسخير الخصائص الفريدة للحوسبة الكمومية، يمكن لتطبيقات التعلم المعزز الكمي معالجة مجموعات البيانات الضخمة وتقديم نتائج أكثر دقة بوتيرة أسرع.
كما يتمتع هذا النهج الثوري بالقدرة على إحداث تحول في مختلف القطاعات، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والنقل والطاقة. حيث يتم إنشاء كميات هائلة من البيانات يوميًا .
ومن خلال التعلم بمساعدة الكم، يمكن للمؤسسات استخلاص رؤى قيمة من البيانات الضخمة ودفع الابتكار. مما يعزز قدرتها التنافسية في المشهد الرقمي سريع التطور اليوم.
التعلم الآلي الكمي في مجال التمويل
من المتوقع أن تستفيد صناعة التمويل بشكل كبير من تطبيقات التعلم الآلي الكمي، لأنها تتعامل مع كميات هائلة من البيانات المعقدة.
كما يمكن للمؤسسات المالية الاستفادة من الخوارزميات الكمومية لتحسين استراتيجيات التداول، وتعزيز إدارة المخاطر، وتحسين اكتشاف الاحتيال.
على سبيل المثال، يمكن تسريع طريقة مونت كارلو ، وهي تقنية تستخدم على نطاق واسع في التمويل لتسعير الخيارات وتقييم المخاطر، باستخدام الحوسبة الكمومية .
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتعلم الآلي الكمي تسهيل التنبؤات الأكثر دقة لاتجاهات السوق، وتمكين المستثمرين من اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل.
التعلم الآلي الكمي في الرعاية الصحية
الرعاية الصحية هي مجال آخر حيث يمكن لهذه التكنولوجيا الجديدة أن يكون لها تأثير تحويلي.
حيث يمكن للخوارزميات الكمومية تسريع اكتشاف الأدوية والطب الدقيق من خلال محاكاة التفاعلات الجزيئية. وهي مهام مكثفة حسابيًا لأجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية.
على سبيل المثال، العديد من شركات الأدوية مثل Pfizer و ProteinQure تستفيد من حلول QML لاكتشاف الأدوية والعلاجات . وذلك من خلال استكشاف المساحة الشاسعة لهياكل البروتين المحتملة.
علاوة على ذلك، يمكن استخدام التعلم الآلي الكمي لتحليل مجموعات البيانات الضخمة من السجلات الطبية والمعلومات الجينية. مما يؤدي إلى تشخيص أكثر دقة وخطط علاج شخصية للمرضى.
وهكذا فإن دمج الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي في الرعاية الصحية يساعد على إحداث تقدم كبير في رعاية المرضى والنتائج الإجمالية.
التعلم الآلي الكمي في مجال النقل
ويمكن لقطاع النقل أيضًا تسخير قوة الكم لتحسين الطرق، وتحسين إدارة حركة المرور، وتعزيز أداء المركبات.
حيث يمكن للخوارزميات الكمومية معالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي من الأجهزة والمركبات المتصلة. مما يوفر رؤى للتخطيط الحضري الأكثر ذكاءً وتقليل الازدحام.
على سبيل المثال، قامت شركة فولكس فاجن باستكشاف الحوسبة الكمومية لتحسين حركة المرور، بهدف تقليل وقت السفر وتقليل استهلاك الوقود.
علاوة على ذلك، يمكن أن يساهم التعلم الآلي الكمي في تطوير مركبات ذاتية القيادة أكثر كفاءة وموثوقية. وذلك من خلال تسهيل تحليل بيانات الاستشعار المعقدة وتحسين عمليات صنع القرار.
تحمل حالة الاستخدام هذه إمكانات كبيرة لإنشاء حلول تنقُّل مستدامة وفعَّالة وذكية.
وفي الختام:
يمثل التعلم الآلي الكمي اندماجًا رائدًا بين الحوسبة الكمومية والتعلم الآلي. وهو مهيأ لإحداث ثورة في الصناعات بدءًا من التمويل والرعاية الصحية والنقل وغيرها.
و كما اكتشفنا، يقدم هذا النهج المبتكر تحليلًا لا مثيل له للبيانات وقدرات على حل المشكلات.
نحن نشجعك على التعمق أكثر في عالم الحوسبة الكمومية والتفكير في الاستفادة من قوة المنصات الرائدة في مساعيك المهنية .
حيث تكمن إمكانية تحويل الذكاء الاصطناعي وإعادة تشكيل المستقبل في تسخير الإمكانيات الهائلة للتعلم المعتمد على الكم.
اقرأ أيضًا:
الكمبيوتر الكمي من Google يحطم كل التوقعات
الحوسبة الكمومية واكتشاف الهجمات السيبرانية
أفضل 10 تطبيقات صناعية للحوسبة الكمومية
أنواع و مكونات أجهزة الحوسبة الكمومية
10 منصات برمجية مجانية للحوسبة الكمومية