هوش مصنوعی
چرا پیشرفت‌های هوش مصنوعی رایانش کوانتومی را در سال ۲۰۲۵ متحول خواهد کرد؟
سرآغاز دوران جدید: ادغام هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی
در سال‌های اخیر، دنیای دانشگاهی و صنعتی شاهد همگرایی بی‌سابقه‌ای میان پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) و فناوری رایانش کوانتومی هستند. این تلاقی نه‌تنها منجر به شتاب‌دهی در حل مسائل پیچیده‌ی دنیای واقعی شده، بلکه بنیان نظری جدیدی برای تحقیقات آینده‌ی کوانتومی فراهم کرده است. ۲۰۲۵ نقطه‌ی عطفی خواهد بود که هوش مصنوعی به‌عنوان راه‌حلی اساسی برای غلبه بر چالش‌های کوانتومی پدیدار می‌شود.
چرا هوش مصنوعی در رایانش کوانتومی امروز ضروری شده؟
رایانه‌های کوانتومی ساختارهای پیچیده و آسیب‌پذیر دارند که نیازمند بهینه‌سازی مستمر هستند. هوش مصنوعی به‌خاطر توانایی‌های برجسته در یادگیری الگوها، بهینه‌سازی پارامترها و پیش‌بینی خطاها، بهترین کاندید برای ارتقای عملکرد این سیستم‌ها محسوب می‌شود. محققان اشیمورا مرکزی IBM و Google توانسته‌اند تعدادی از الگوریتم‌های رایانش کوانتومی را با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق بهبود بخشند.
چه زمینه‌هایی از سال ۲۰۲۰ شتاب‌گیری می‌کنند؟
با ظهور چیپ‌های کوانتومی با تعداد کیوبیت بالاتر و بازدهی محاسباتی بهتر، استفاده از هوش مصنوعی در طراحی آنها همچون راه‌اندازی اسکالر به‌کار رفته است. گاهی عدم تعادل در توزیع الگوهای انرژی می‌تواند منجر به خطا شود، کار اولیه‌ی AI در این زمینه است.
چالش‌های موجود و نقش هوش مصنوعی
رایانش کوانتومی همچنان با موانعی چون عدم پایداری کیوبیت‌ها و خطا‌های محاسباتی مواجه است. با این حال، پیشرفت‌های هوش مصنوعی در دهه‌ی گذشته راهکارهایی نوآورانه را برای رفع این موانع ارائه داده‌اند. علاوه بر آن، هوش مصنوعی می‌تواند نقشی اثرگذار در سرعت‌بخشی به انجام محاسبات و پیاده‌سازی غیرمستقیم الگوریتم‌های کوانتومی داشته باشد.
کاهش خطاها در رایانه‌های کوانتومی
هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی برای:
- شناسایی الگوهای موجود در باگ‌ها
- توزیع بهینه‌ی کیوبیت‌ها در سیستم
- مدیریت انرژی و دما در محیط‌های کوانتومی
فراهم کرده است. روش‌های مبتنی‌بر QML (Quantum Machine Learning) در حال حاضر بهـ عنوان الگوریتم‌های انقلابی در نوآوری این حوزه ظاهر می‌شوند.
بهینه سازی زیرساخت‌های کوانتومی
یک مثال قوی از پیشرفت‌های هوش مصنوعی سیستم بهینه‌سازی کنترل شده در سازه‌های کوانتومی گوگل است که توانسته است:
- زمان استراتژی‌های عملیاتی سیستم کوانتومی را ۴۰٪ کوتاه‌تر کند.
- اقدام به طبقه‌بندی منابع اضافیِ ناخواسته بکند.
- ترافیک محاسباتی داخلی را به‌صورت خودکار مدیریت کند.
نمونه‌های واقعی: هوش مصنوعی چطور رایانش کوانتومی را تغییر می‌دهد؟
تعدادی از شرکت‌های پیشرو این را تأیید کرده‌اند که هوش مصنوعی میان تولید، تست و عملیاتی‌کردن رایانه‌های کوانتومی اختلاف زمانی عملاً غیر ممکن را برطرف کرده است. آنها ادعا می‌کنند، بدون پیشرفت‌های هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ رایانش کوانتومی نمی‌توانست به گونه‌ی کارآمدی وارد فاز توسعه‌ی گسترده شود.
استفاده از AI در ساخت چیپ‌های کوانتومی
شرکت IBM با استفاده از هوش مصنوعی در طراحی مدارهای سیلیکونی کوانتومی:
- کارایی الگوریتم‌های خود را ۲۵٪ افزایش داده
- ناهمگونی‌های آنها را با USimAI بیشتر اطمینان‌پذیر کنند
- افزایش طول عمر چنین چیپ‌هایی را امکان‌پذیر کرده
کاربردهای AI در تحقیقات کوانتومی
طی سال‌های اخیر، AI بخش‌های متعددی از زندگی‌مان را درگیر کرده، ولی استفاده از آن بـ تحقیقات کوانتومی یک جلوه‌ی تازه و پرمخاطره‌ای بوده است. ژوئن ۲۰۲۴، نامه‌ی تحقیقاتی انجمن آمریکایی فیزیک تأکید کرد که استفاده از GANs (شبکه‌های متضاد تولیدی) می‌تواند سیاست‌های آزمایشی برای ساخت رایانه‌های کوانتومی بهتر را بازمی‌خوانند.
اعداد و آمار جدید پیشرفت‌های هوش مصنوعی در حوزه‌ی کوانتومی
براساس گزارش سالیانه‌ی جهادی که در ماه مه ۲۰۲۴ منتشر شد، استفاده از روش‌های هوش مصنوعی چند ویژگی جدید در سامانه‌های کوانتومی اضافه کرده است:
- کاهش انرژی مصرفی تا حد ۳۰٪
- افزایش دقت در مشکلات حل‌نشده در سال ۲۰۲۳ (۱۵٪)
- ۴۰ ساعت در روز از ساعات نیاز به نظارت فنی روی آنها کم کند
هوش مصنوعی و محققان کوانتومی: رکوردی بر پایه‌ی همکاری
همکاری دانشمندان در MIT و شرکت D-Wave توانسته با کاربرد DeepMind صدها سری نکته‌ی ریز معماری را به‌صورت اتوماتیک مشخص کند. این رکورد تأییدی‌ست بر قدرت AI در پرورش پتانسیل یک رایانه‌ی های‌تک گراند.
ایران در دوامواج اصلی
در سال‌های ۲۰۲۳-۲۰۲۵ نیز دانشگاه‌های ایرانی چون آزاد و صنعتی شریف:
- چندین راهکار آماده AI انطباقی ارائه کرده‌اند
- سیستم‌های گندمی را با منابع داخلی راه‌اندازی کرده‌اند
- در توسعه‌ی روش‌های خصوصی‌سازی داده‌های کوانتومی پیشرو شده‌اند
درآمدی به آینده‌ی چندان دور
براساس انتظارات جامعه‌ی کوانتومی جهانی، سال ۲۰۲۵ ممکن است:
- بینشی جدید از computationally hard problems نشان دهد
- ارتباط میان علم AI و علم کوانتوم را مجددا تعریف کند
- همگرایی در این دو حوزه را به قدرت‌های جهانی جدیدی فرصت دهد
با هر روز که می‌گذرد، کاربردهای AI در رایانش کوانتومی فراتر از حدس‌های اولیه می‌شوند. این تحول نشان می‌دهد که هوش مصنوعی تنها یک ابزار نیست، بلکه محقق جدید این علم است.
استراتژی‌های اقتضایی برای سال‌های پس از ۲۰۲۵
در آینده‌ی کوتاه، شاهد ادغام rl-based AI با پروتوکل‌های کوانتومی خواهیم شد. این استراتژی‌ها:
- قابلیت خودیادگیری را در دستگاه‌های کوانتومی فراهم خواهند کرد
- نیاز به به‌روزرسانی‌های فیزیکی دستگاه‌ها را کاهش خواهد داد
- به‌کاهش تأخیرات احتمالی در یادگیری محاسباتی کمک بزرگی خواهند کرد
این قفل چه شد؟ کاربرد RLDL در حلقه‌های کوانتومی بسته
RLDL (reinforcement learning deep learning) توانسته است در آزمایش‌های نیمه‌های سان، دستگاه‌هایی را ساخته با ArXiv referenceهای نو آمیز به یادگیری واقعی بپردازد. آنها در پروتوتایپ دانش‌گاه MIT:
- رایانه‌های کوانتومی با عملکرد ۲ برابری را را بسازد
- درصد خطا را تا ۷٪ در فرایند‌های بسیار هماهنگ کاهش دهد
- مدت زمان نگه‌داری داده های کوانتومی را بیش از دوبرابر کند
این نمونه‌ها چگونه می‌تواند در سایر زمینه‌ها ازجمله انرژی و پزشکی نیز کاربرد یابد.
چه موانعی در راه نحوه‌ی امروز وجود دارد؟
مستعد همین محور اساسی است، زندگی تحقیقاتی میان AI و محیط‌های کوانتومی امروز محددتر از یادگیریی حافظه‌ی مداری محلی دانشمندان بیش است. باوجود تمام پیشرفت‌های هوش مصنوعی، نیازمندی‌های استاندارد در ساختارهای ملموس کوانتومی همچنان ایجاد فرصت‌های جدیدی براآزمون الگوریتم‌ها می‌کند.
فناوری شکننده و قوانین مشترک بین‌المللی
قدرت رایانش کوانتومی با قواعد یادگیری AI همراه به چه موازین خاصی نیاز دارد؟ کارهای آینده مشخص است که بیش از دو دهه توجیه‌های جدیدی بر خود خواهد دید. براساس گزارشی از سازمان IEEE تا سال ۲۰۲۵ حدود ۱۷ كشور شامل آمریکا، چین، هند و ایران برای توسعه‌ی چارچوب مشترک AI-Quantum اراجای مشترک دارند.
این خدمات حوزه‌های جدیدی امنیتی نیز ایجاد می‌کنند
چهرهی آینده در رایانش کمتربا استحکام در برابر حملات سایبری زیر ذره‌ی نوری را به شکل تازه‌تری نشان می‌دهد. هوش مصنوعی قادر است به‌همین خاطر:
- توالی‌های پیچیده‌ی کوانتومی را در هک غیر مشاهده‌ای بسازد
- درختِ شاخه‌های مرتبط با نحوه‌ی حفظ جریانی بین کیوبیت‌ها را شکل دهد
- نظام امنیت داده‌های پیشرفته را بـ اینترنت کوانتومی آینده توسعه بدهد
اما بدون دقت در ساختارهای قانونی جدید، این فناوری‌ها می‌توانند شکاف عمیقی در دنیای رقابت بین‌المللی بسازند.