في عالم الأجهزة الكمومية، يعتبر تعلم هاملتونيان (Hamiltonian Learning) أمراً أساسياً لضبط وتوصيف هذه الأجهزة. لكن ما يجعل عملية تعلم هاملتونيان أكثر تعقيداً هو ضرورة اختيار التجربة التالية في كل مرة، حيث تتطلب القواعد البايزية (Bayesian Design Rules) إعادة حساب بعد كل تحديث للاستدلال، وهذه العملية قد تستغرق ثوانٍ—وهو ما يشكل تكلفة كبيرة عند القيام بذلك على مدار مئات من التجارب.

هنا تأتي ثورة SymQNet، التي تعتمد على طريقة التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning) لتقديم تعلم هاملتونيان منخفض الكمون (Low-Latency). يعمل SymQNet على تعلم سياسة اختيار التجربة مسبقًا من خلال عمليات تعليمية غير متزامنة، مما يسمح له بالخروج بتوقعات سريعة أثناء الاتصال الشبكي، وفي ذات الوقت يحتفظ بالتغذية الراجعة البايزية.

في التجارب التي أجريت على نماذج Ising في حقل عرضي، أثبت SymQNet أنه يتفوق بشكل ملحوظ في تقليل زمن اتخاذ القرارات. على سبيل المثال، عند التعامل مع خمسة كيوبت (Qubits)، انخفض زمن اتخاذ القرار إلى 47.1 مرة مقارنة بأساليب البحث الأخرى، وعند العمل مع اثني عشر كيوبت، استغرقت العملية الكاملة 1.02 ثانية فقط مع SymQNet، مقارنة بـ 13.27 ثانية مع الطرق التقليدية.

ما يظهره SymQNet هو إمكانية جعل تعلم هاملتونيان عمليًا للعمليات المتكررة ذات الكمون المنخفض، مما يمهد الطريق لمزيد من الابتكارات في عالم الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الكمومية.