في عالم الذكاء الاصطناعي والكم ، يعتبر تصميم الدوائر الكمية (Quantum Circuit) أحد أكبر التحديات التي تقابل تطبيقات التعلم الآلي على بيانات معقدة من العالم الواقعي.

مؤخراً، تم تقديم إطار أوتوماتيكي جديد يستخدم التحسين القائم على الرسوم البيانية (Graph-Based Bayesian Optimization) من خلال استغلال الشبكات العصبية الرسومية (Graph Neural Network) لتصميم وتحسين الدوائر الكمية المتغيرة (Variational Quantum Circuits - VQCs).

تعمل الفكرة الأساسية على تمثيل الدوائر كرسوم بيانية، حيث يتم تعديل هذه الرسوم واختيارها بناءً على دالة الحصول التي تأخذ في الاعتبار عدم اليقين من البدائل التقديرية بواسطة تقنية الـ (Monte Carlo Dropout). تم تقييم الدوائر المرشحة باستخدام مصنف متنوع هجين يدمج بين الحلول الكلاسيكية والكمية، حيث تم استخدام مجموعة بيانات تتعلق بالأمن السيبراني لمواقع الشبكة.

عند المقارنة مع نماذج أخرى مثل استخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLP) والبحث العشوائي، أظهر المحسن المعتمد على (GNN) قوة كبيرة في تقليل التعقيد وتحقيق دقة تصنيف أعلى بكثير مقارنة بجميع الطرق الاختبارية الأخرى.

لقد تم تقييم متانة التصميم من خلال دراسات الضوضاء التي تضمنت أنواعاً مختلفة من الضوضاء الكمية مثل إخماد السعة وتقلب الطور وغيرها. والأهم من ذلك، تم ضمان إمكانية تكرار هذه العملية بالكامل، مع إمكانية تصدير أفضل الدوائر المكتشفة.

بفضل هذه التقنيات الحديثة، تبدو الأفق مفتوحة لاستكشاف وتصميم دوائر كمية بشكل أكثر فعالية وكفاءة، مما يمهد الطريق لتطبيقات مستقبلية مثيرة في مجالات متعددة. ما رأيكم في هذا التطور الكبير؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!