هوش مصنوعی کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی: مرور علمی و کاربردها

در عصر حاضر، محاسبات کوانتومی با بهره گیری از اصول مکانیک کوانتومی نظیر برهم نهی، درهم تنیدگی و تداخل، توانایی ارائه سرعت نمایی در حل مسائل کلاس NP-hard و شبیه سازی سیستم های کوانتومی پیچیده را دارد که برای رایانه های کلاسیک عملا غیرقابل حل هستند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی به ویژه یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی در بهینه سازی هایپرپارامترها، کاهش نویز کوانتومی و طراحی مدارهای کوانتومی بهینه نقش تعیین کننده ای ایفا کرده است. هم افزایی این دو حوزه تحت عنوان «هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum Artificial Intelligence)» منجر به ظهور الگوریتم های هیبریدی قدرتمندی نظیر شبکه های عصبی کوانتومی (QNN)، ماشین بردار پشتیبان کوانتومی (QSVM)، الگوریتم های بهینه سازی کوانتومی تقریبی (QAOA) و یادگیری ماشین کوانتومی تنوعی (Variational Quantum Machine Learning) شده است. این مقاله ابتدا مبانی نظری محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی را مرور می کند، سپس کاربردهای عملی این هم افزایی در حوزه هایی نظیر کشف دارو، بهینه سازی زنجیره تامین، رمزنگاری پساکوانتومی، شبیه سازی مواد و مالی کوانتومی را بررسی می نماید. در نهایت، با تحلیل چالش های کنونی از جمله خطای کیوبیت ها، مقیاس پذیری مدارها، کمبود داده های آموزشی کوانتومی و پیچیدگی نظری چشم اندازهای آینده و مسیرهای پژوهشی پیش رو را ترسیم می کند. نتایج این بررسی نشان می دهد که یکپارچگی هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی نه تنها شتاب دهنده پیشرفت فناوری های نوین محاسباتی است، بلکه می تواند پارادایم جدیدی در حل مسائل دنیای واقعی پدید آورد.

کلیدواژه ها:

محاسبات کوانتومی ، هوش مصنوعی کوانتومی ، یادگیری ماشین کوانتومی ، الگوریتم های کوانتومی تنوعی ، شبکه های عصبی کوانتومی