کامپیوترهای کوانتومی فوتونیکی میتوانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تقویت کنند
عنوان خبر: کامپیوترهای کوانتومی فوتونی میتوانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تقویت کنند
ژانر/موضوع: فوتونیک کوانتومی
تاریخ انتشار خبر: 9 ژوئن 2025
لینک خبر: The Quantum Insider
چکیده:
مطالعه جدید نشان میدهد که رایانه‌های کوانتومی فوتونیکی در مقیاس کوچک میتوانند در برخی وظایف یادگیری ماشین عملکرد بهتری از روش‌های کلاسیک داشته باشند. محققان از یک الگوریتم مبتنی بر کرنل کوانتومی استفاده کردند که بر روی یک مدار مجتمع فوتونیکی پیاده‌سازی شده بود تا داده‌ها را با دقت بیشتری نسبت به روش‌های متداول دسته‌بندی کنند. این سیستم با بهره‌گیری از تداخل کوانتومی و همدوسی فوتون‌های منفرد، بدون نیاز به درهم‌تنیدگی، عملکرد بهتری را نشان داد. این آزمایش که در پلی‌تکنیک میلان طراحی شده و بر اساس پیشنهاد شرکت Quantinuum اجرا شده بود، نشان داد که حتی سخت‌افزارهای فعلی کوانتومی نیز میتوانند مزایای عملی ارائه دهند. همچنین، سیستم‌های فوتونیکی کوانتومی از نظر مصرف انرژی نیز کارآمد هستند و راهکاری پایدار برای مقابله با رشد فزاینده مصرف انرژی در محاسبات هوش مصنوعی ارائه میدهند.
شرح کامل خبر:
یک تیم بین‌المللی به رهبری پژوهشگران دانشگاه وین موفق شده‌اند برای نخستین بار نشان دهند که حتی رایانه‌های کوانتومی فوتونیکی در مقیاس کوچک نیز میتوانند در برخی وظایف یادگیری ماشین، عملکردی بهتر از سیستم‌های کلاسیک ارائه دهند. این پژوهش که در مجله Nature Photonics منتشر شده، نشان میدهد چگونه تداخل کوانتومی و همدوسی فوتون‌های منفرد میتوانند دقت الگوریتم‌های دسته‌بندی داده را افزایش دهند و افقی تازه برای استفاده از فناوری‌های کوانتومی در کاربردهای هوش مصنوعی باز کنند.
رشد سریع کاربردهای یادگیری ماشین—از از رانندگی خودکار گرفته تا تاخوردگی پروتئین—با بحران مقیاس‌پذیری انرژی و محاسبات روبه‌رو شده است. هرچه وظایف پیچیده‌تر می‌شوند، منابع محاسباتی سنتی ناکارآمدتر می‌گردند. در همین حال، محاسبات کوانتومی به عنوان یک پارادایم انقلابی وارد صحنه شده که توانایی حل برخی مسائل را با سرعت بیشتر و منابع کمتر دارد.
ترکیب این دو حوزه منجر به ظهور رشته‌ای جدید به نام یادگیری ماشین کوانتومی (QML) شده است؛ حوزه‌ای که هدف آن بهره‌برداری از ویژگی‌های کوانتومی مانند برهم‌نهی، تداخل و درهم‌تنیدگی برای افزایش کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. با این حال، مشخص نبود که آیا رایانه‌های کوانتومی کنونی نیز میتوانند در عمل برتری محسوسی ارائه دهند یا خیر.
برای پاسخ به این پرسش، پژوهشگران از پردازنده کوانتومی فوتونیکی یکپارچه استفاده کردند که در دانشگاه پلی‌تکنیک میلان ساخته شده و الگوریتمی بر پایه کرنل(kernel method) را برای دسته‌بندی باینری داده اجرا می‌کند. برخلاف بسیاری از الگوریتم‌های کوانتومی که نیازمند گیت‌های درهم‌تنیده هستند (که پیاده‌سازی‌شان دشوار و پرخطاست)، این روش تنها به تداخل کوانتومی تکیه دارد و از فوتون‌های منفرد همدوس بهره می‌گیرد.پژوهشگران توانستند با کنترل تعداد حالت‌های نوری و فوتون‌های تزریق‌شده، ابعاد مؤثر فضای حالت را افزایش دهند و کارایی الگوریتم را بدون هزینه منابع زیاد بهبود بخشند.
نتایج کلیدی عبارت است از:
- دقت بالاتر: الگوریتم کوانتومی اجراشده در این پژوهش توانست از پیشرفته‌ترین روش‌های کلاسیکی مانند کرنل گاوسی و هسته مماس عصبی (NTK) در وظیفه دسته‌بندی پیشی بگیرد، که دلیل آن بهره‌گیری از تداخل کوانتومی و همدوسی فوتون‌های منفرد است.
- کارایی بدون درهم‌تنیدگی: این موفقیت بدون نیاز به درهم‌تنیدگی حاصل شده، به این معنا که حتی پلتفرم‌های کوانتومی ساده‌تر هم میتوانند در برخی وظایف خاص مزیت ارائه دهند.
- کارایی انرژی: از آنجا که اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین با منابع سنتی انرژی زیادی مصرف می‌کند، پلتفرم‌های فوتونی به دلیل مصرف پایین‌تر انرژی، گزینه‌ای پایدار و آینده‌دار محسوب می‌شوند.
این مطالعه اثبات می‌کند که حتی رایانه‌های کوانتومی فوتونی در مقیاس کوچک نیز میتوانند در برخی وظایف خاص عملکرد بهتری از الگوریتم‌های کلاسیک داشته باشند. این یافته همچنین می‌تواند به طراحی الگوریتم‌های الهام‌گرفته از معماری کوانتومی برای رایانش کلاسیک منجر شود که ضمن کاهش مصرف انرژی، دقت و سرعت را نیز بهبود می‌بخشند.
پژوهش اخیر گامی مهم در جهت تحقق عملی برتری کوانتومی در یادگیری ماشین به شمار می‌رود. نتایج آن نشان میدهد که تداخل کوانتومی در سیستم‌های فوتونی، حتی بدون استفاده از درهم‌تنیدگی یا سخت‌افزارهای پیچیده، می‌تواند در بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری مؤثر باشد. این مسیر پژوهشی نوین می‌تواند راه را برای توسعه نسل آینده الگوریتم‌ها و پردازنده‌های کم‌مصرف باز کند، به‌ویژه در حوزه‌هایی که محاسبات سنگین یادگیری ماشین به یک چالش جدی تبدیل شده است.
منابع:
[1] https://thequantuminsider.com/2025/06/09/photonic-quantum-computers-could-boost-machine-learning-algorithms/
[2] https://www.nature.com/articles/s41566-025-01682-5
دیدگاه خود را درباره این خبر با ما به اشتراک بگذارید.
