الگوریتم جدید، انقلاب در یادگیری کوانتومی چندوظیفه‌ای

تفاوت‌های بنیادی کامپیوترهای کوانتومی و کلاسیک

کامپیوترهای کوانتومی به طور بنیادی با کامپیوترهای کلاسیک متفاوت هستند. به جای استفاده از بیت‌ها (۰ و ۱)، آن‌ها از کوبیت‌ها استفاده می‌کنند که می‌توانند به طور همزمان در چندین حالت وجود داشته باشند. این ویژگی به دلیل پدیده‌های کوانتومی مانند سوپرپوزیشن و درهم‌تنیدگی است.

فرآیند ترجمه داده‌ها به داده‌های کوانتومی

برای اینکه یک کامپیوتر کوانتومی بتواند فرآیندهای پویا را شبیه‌سازی کند یا داده‌ها را پردازش نماید، باید داده‌های ورودی پیچیده را به داده‌های کوانتومی تبدیل کند که بتواند آن‌ها را درک کند. این فرآیند به عنوان کامپایل کوانتومی شناخته می‌شود. به عبارت دیگر، کامپایل کوانتومی کامپیوتر کوانتومی را “برنامه‌ریزی” کرده و یک هدف خاص را به یک دنباله قابل اجرا تبدیل می‌کند.

همان‌طور که اپلیکیشن GPS مقصد شما را به یک دنباله از مراحل قابل انجام تبدیل می‌کند، کامپایل کوانتومی نیز یک هدف سطح بالا را به یک دنباله دقیق از عملیات کوانتومی تبدیل می‌کند که کامپیوتر کوانتومی می‌تواند آن را اجرا کند.

چالش‌های کامپایل کوانتومی سنتی

به طور سنتی، الگوریتم‌های کامپایل کوانتومی تنها یک هدف را در یک زمان بهینه‌سازی می‌کنند. اگرچه این روش مؤثر است، اما محدودیت‌هایی نیز دارد. بسیاری از برنامه‌های پیچیده نیازمند این هستند که یک کامپیوتر کوانتومی به طور همزمان چندین کار را انجام دهد. به عنوان مثال، در شبیه‌سازی فرآیندهای دینامیکی کوانتومی یا آماده‌سازی حالت‌های کوانتومی برای آزمایش‌ها، پژوهشگران ممکن است نیاز داشته باشند که چندین عملیات را به طور همزمان مدیریت کنند تا به نتایج دقیق دست یابند. در این شرایط، رسیدگی به یک هدف در یک زمان به طور مؤثری کارساز نیست.

راه‌حل‌های جدید برای چالش‌های کامپایل کوانتومی

برای مقابله با این چالش‌ها، دکتر دانشگاه توهوکو…

پیشرفت‌های جدید در محاسبات کوانتومی

له بین هو (Le Bin Ho) رهبری تیمی را بر عهده داشت که الگوریتمی برای کمپایل کردن چند هدفه در محاسبات کوانتومی توسعه داد. آن‌ها مطالعه جدید خود را در تاریخ ۵ دسامبر ۲۰۲۴ در نشریه Machine Learning: Science and Technology منتشر کردند. له می‌گوید: “با امکان بهینه‌سازی چندین هدف به طور همزمان توسط یک کامپیوتر کوانتومی، این الگوریتم انعطاف‌پذیری را افزایش می‌دهد و عملکرد را به حداکثر می‌رساند.”

این پیشرفت منجر به بهبود در شبیه‌سازی‌های سیستم‌های پیچیده یا وظایفی می‌شود که شامل چندین متغیر در یادگیری ماشین کوانتومی هستند و آن را برای کاربردهای مختلف در رشته‌های علمی IDEAL می‌سازد. علاوه بر بهبود عملکرد، این الگوریتم چند هدفه درهای جدیدی را به روی کاربردهایی باز می‌کند که قبلاً محدود به رویکرد تک هدفه بودند.

کاربردهای جدید در علم مواد و فیزیک

به عنوان مثال، در علم مواد، پژوهشگران می‌توانند از این الگوریتم برای بررسی همزمان چندین ویژگی یک ماده در سطح کوانتومی استفاده کنند. در فیزیک، این الگوریتم ممکن است به مطالعه سیستم‌هایی که در حال تحول هستند یا نیاز به تعاملات مختلف برای درک کامل دارند، کمک کند. این توسعه نمایانگر یک پیشرفت قابل توجه در محاسبات کوانتومی است.

له اضافه می‌کند: “الگوریتم کمپایل کردن چند هدفه کوانتومی ما را به روزی نزدیک‌تر می‌کند که کامپیوترهای کوانتومی بتوانند به طور مؤثر وظایف پیچیده و چند بعدی را مدیریت کنند و راه‌حل‌هایی برای مسائلی ارائه دهند که فراتر از توان کامپیوترهای کلاسیک هستند.”

چشم‌انداز آینده

به جلو نگاه کرده، له قصد دارد بررسی کند که چگونه این الگوریتم می‌تواند به انواع مختلف نویزها سازگار شود و راه‌هایی برای بهبود عملکرد آن شناسایی کند.