في خطوة مبتكرة نحو تعزيز قدرة تقنية التصنيف، تم تقديم منهج هجين يجمع بين تقنيات الكوانتوم (Quantum) والتقنيات الكلاسيكية لتصنيف المواد القطبية. يعتمد هذا المنهج على تحويل مشكلة التصنيف إلى مشكلة مطابقة نقاط، باستخدام مكعبات فوكسيليه تحتوي على انعكاسات الضوء المستقطب.

هذا النظام يعمل على تدريب مشفر (Encoder) لإنتاج تمثيلات بُعدية (Embeddings) بطول 32 بعدًا لمكعبات الفوكسيليه. وعند إجراء الاختبارات، يتم تجاهل رأس المشفر وتشفير التمثيلات كأمبليتودات احتمالية للولايات الكوانتومية. يجري استخدام دائرة اختبار SWAP (SWAP-test) لتقدير مدى توافق كل تمثيل بطول 32 بعدًا مع مجموعة من مكعبات المرجع.

يتم احتساب مدى توافق المواد (Similarity Scores) من خلال اجمالي التوافق، حيث تُعتبر مادة المكعب المرجعي ذات أعلى درجة توافق هي المادة المستهدفة. لقد شملت الاختبارات تجميع بيانات من 23 مادة مختلفة، تحتوي كل مادة تقريبًا على 800 عينة، استندت جميعها إلى مصفوفات مولر (Mueller Matrices).

قامت الدراسة بمقارنة توجهات المطابقة بين مقاربة اختبار SWAP الكوانتي ومصنف كلاسيكي يعتمد على النقل الأمثل (Optimal Transport). وأظهرت النتائج أن الأسلوب الهجين يتمتع بدقة تصنيف تنافسية محتملة مع فرص تمييز مفتوحة، مما يجعله طريقًا قابلًا للتطبيق في التعرف على المواد المعتمدة على تقنيات NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum).

هذا الاكتشاف ليس مجرد تحسين تقني؛ بل يشير إلى آفاق جديدة في علوم المواد، حيث يمكن للتقنيات الكوانتومية أن تغير قواعد اللعبة في مجال التصنيف والتمييز. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.