يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعلم، وعملية التعلم تحتاج بيانات ضخمة من جهة، وسرعة معالجة من جهة أخرى حتى يصبح النموذج الرياضي ذكي ومدرّب.

معضلة البيانات يتم حلّها بالتحول الرقمي لكل شيء من حول البشر, أمّا سرعة المعالجة فهي منوطة بالحواسيب الكمومية فائقة السرعة.

 ما هي الحوسبة الكمومية (Quantum Computing)؟

الحوسبة الكمومية (Quantum Computing)‏ هي أي وسيلة تعتمد على مبادئ ميكانيكا الكم وظواهره، مثل حالة التراكب الكمّي والتشابك الكمّي، للقيام بمعالجة البيانات.

في الحواسيب التقليدية، تكون كمية البيانات مقاسة بالبت, أمّا في الحاسوب الكمّي فتقاس كمية البيانات ببت كمومي أو (الكيوبت QuBit اختصاراً لـ Quantum bits).

المبدأ الأساسي للحوسبة الكمومية هي القدرة على الاستفادة من الخواص الكمّية للجسيمات لتمثيل البيانات ومعالجتها، إضافة لاستخدام قواعد ميكانيكا الكم لبناء وتنفيذ التعليمات والعمليات على هذه البيانات.

 كيف تعمل الحوسبة الكمومية؟

الكيوبتات (Qubits):

الكيوبت (اختصارا لـ Quantum bits) هو الوحدة الأساسية للمعلومات في الحوسبة الكمومية.

بخلاف البتات التقليدية التي تكون في حالة ‘0’ أو ‘1’ فقط، يمكن للكيوبت أن يكون في حالة ‘0’ و’1′ في نفس الوقت بفضل خاصية التراكب (superposition).

مما سبق يمكننا فهم السبب وراء سرعة المعالجة الكمومية حيث يمكن للكيوبت تمثيل أكثر من حالتين، وبالتالي معالجة بيانات أكثر في نفس واحدة الزمن.

التراكب (Superposition):

التراكب هو قدرة الكيوبت على التواجد في حالات متعددة في نفس الوقت.

هذه الخاصية تسمح للحواسيب الكمومية بإجراء حسابات معقدة بشكل أسرع بكثير من الحواسيب التقليدية.

التشابك (Entanglement):

التشابك هو خاصية كمومية أخرى تسمح لكيوبتين بأن يكونا مترابطين بطريقة تجعل حالة أحدهما تعتمد على حالة الآخر، بغض النظر عن المسافة بينهما.

وهذا يمكن مقارنته بعمل البوابات المنطقية مثلاً الـ AND, NOT, OR, XOR وهلم جر.

التداخل (Interference):

تستخدم الحواسيب الكمومية التداخل لتعزيز الاحتمالات الصحيحة وتخفيف الاحتمالات الخاطئة، مما يزيد من دقة النتائج.

الفوائد من دمج الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية مجالان مختلفان من مجالات التكنولوجيا، ولكن هناك اهتمام كبير باستكشاف كيفية دمجهما وتكاملهما لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر سرعة في المعالجة وقوة وكفاءة.

الحوسبة الكمومية القابلة للتطوير لا تزال في مهدها ومع ذلك فالعالم اليوم يحتاج لمعالجة بيانات ضخمة وتدريب النماذج الرياضية في زمن أقصر مع نتائج أدق.

ومن أهم الفوائد من الدمج هي:

تسريع العمليات الحسابية:

الحواسيب الكمومية يمكنها إجراء الحسابات بسرعة أكبر بكثير من الحواسيب التقليدية، مما يتيح للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وفعالية.

هذا يمكن أن يؤدي إلى تحسينات كبيرة في مجالات مثل التعلم العميق وتحليل البيانات الكبيرة.

تحسين دقة النماذج:

الذكاء الاصطناعي المدعوم بالحوسبة الكمومية يمكنه إنشاء نماذج أكثر دقة للتنبؤ وتحليل البيانات، مما يحسن من دقة النتائج والتوصيات.

على سبيل المثال، يمكن استخدام الحوسبة الكمومية لتحسين دقة النماذج المستخدمة في تشخيص الأمراض وتحليل الصور الطبية.

حل المشكلات المعقدة:

الحوسبة الكمومية تستطيع حل المشكلات التي تعتبر مستعصية على الحواسيب التقليدية، مثل تحسين العمليات الكبيرة وتحليل البيانات الضخمة في وقت قصير.

هذا يمكن أن يشمل تحسين شبكات التوزيع اللوجستي أو تطوير أدوية جديدة بسرعة أكبر.

على سبيل المثال:

فالخلايا الدماغية عند الإنسان غاية في التعقيد والتنسيق وآليات العمل ولا يمكن محاكاتها ومحاكاة ردود فعلها ضمن تجارب طبية معينة من خلال الحاسب التقليدي، بل تحتاج نموذج ذكاء اصطناعي متطور يعمل ضمن حاسوب كمومي.

التحديات في دمج الحوسبة الكمومية مع الذكاء الاصطناعي

استقرار الكيوبتات (Qubit Stability):

الكيوبتات حساسة للغاية للاضطرابات البيئية, مثل التغيرات في درجة الحرارة والتداخل الكهرومغناطيسي.

الحفاظ على استقرار الكيوبتات لفترات كافية لإجراء الحسابات يمثل تحديًا كبيرًا. على الرغم من التقدم في تقنيات الاستقرار، لا تزال هناك حاجة لمزيد من البحث والتطوير في هذا المجال.

تصحيح الأخطاء (Error Correction):

تصحيح الأخطاء في الحوسبة الكمومية معقد ويتطلب موارد إضافية.

الخوارزميات الكمومية تحتاج إلى آليات تصحيح أخطاء فعالة للحفاظ على دقة الحسابات. تطوير تقنيات تصحيح الأخطاء الكمومية يعد أحد المجالات البحثية النشطة حاليًا.

تطوير الخوارزميات (Algorithm Development):

تحويل الخوارزميات التقليدية للذكاء الاصطناعي إلى نظيراتها الكمومية ليس بالأمر البسيط.

يتطلب الأمر تطوير خوارزميات جديدة بالكامل تستفيد من قدرات الحوسبة الكمومية. هذه الخوارزميات لا تزال في مراحلها الأولية وتحتاج إلى المزيد من البحث والتجريب.

التكامل مع الأنظمة الكلاسيكية (Integration with Classical Systems):

الحواسيب الكمومية تحتاج إلى التكامل مع الأنظمة الكلاسيكية لإدارة عمليات الإدخال والإخراج والحسابات الوسيطة، مما يزيد من تعقيد النظام. تحتاج البنية التحتية لتكامل الحوسبة الكمومية مع الأنظمة الكلاسيكية إلى تطوير برمجيات وأدوات جديدة لتحقيق هذا التكامل بسلاسة.

أحدث نتائج الأبحاث في دمج الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي

خوارزميات الذكاء الاصطناعي الكمومية:

تعمل الأبحاث على تطوير خوارزميات كمومية جديدة لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، تم تطوير خوارزميات تحسين كمومي لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي، مما يساعد في حل مشاكل التحسين المعقدة بشكل أسرع وأكثر فعالية.

تصحيح الأخطاء الكمومية:

تتقدم الأبحاث في مجال تصحيح الأخطاء الكمومية لتقليل نسبة الأخطاء وتحسين استقرار الكيوبتات، مما يتيح استخدام الحوسبة الكمومية بشكل أكثر فعالية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تقنيات تصحيح الأخطاء الجديدة تساعد في تحسين استقرار ودقة الحسابات الكمومية.

تطبيقات الرعاية الصحية:

تستخدم الحوسبة الكمومية لتحسين دقة تشخيص الأمراض من خلال تحليل البيانات الطبية الكبيرة والمعقدة بشكل أسرع وأكثر دقة.

الأبحاث الحديثة تشير إلى تحسينات كبيرة في هذا المجال، مما يساعد في تقديم تشخيصات دقيقة وعلاجات مخصصة للمرضى.

النمذجة المناخية:

يستخدم الذكاء الاصطناعي الكمومي في تحسين نماذج التنبؤ بتغير المناخ، مما يمكن العلماء من تقديم توقعات أكثر دقة وتفصيلاً.

هذا يمكن أن يساعد في وضع استراتيجيات فعالة لمكافحة التغير المناخي والتحضير للتحديات البيئية المستقبلية.

تابع مدونتنا للحصول على مزيد من الرؤى والتحديثات والدراسات حول عالم الذكاء الاصطناعي المتطور باستمرار.

الخاتمة

يجب أن نعلم أن الحوسبة الكمومية ليست جيدة في كل شيء، فهي مميّزة فقط في العمليات الحسابية الكثيرة والمعقدة.

وهنا يكون الذكاء الاصطناعي بحاجة لها عندما يعمل على نماذج معقدة وبيانات ضخمة.

كما ننظر للمستقبل القريب على أن الحوسبة الكمومية لو نضجت فستكون فرصة وخطر بآن واحد على البشرية.