Hybrid quantum-classical approach for combinatorial problems at hadron colliders

إن مصادم الهادرونات الكبير هو آلة بُنيت للإجابة على أعمق الأسئلة حول الكون من خلال صدم البروتونات مع بعضها البعض بسرعة تقترب من سرعة الضوء. وعندما تتصادم هذه الجسيمات، فإنها تتفتت إلى رذاذ فوضوي من الشظايا الأصغر، مما يخلق لقطة عابرة للطاقة يجب على علماء الفيزياء إعادة بنائها لفهم ما حدث. وفي عالم فيزياء الجسيمات، غالبًا ما يكون إعادة البناء هذا بمثابة لعبة استنتاج؛ حيث ينظر العلماء إلى الحطام ويحاولون معرفة أي القطع جاءت من أي جسيم أب، وهي مهمة تصبح صعبة للغاية عندما ينتج عن التصادم عدد كبير من "النفثات" (jets)، أو رشاشات من الجسيمات، المختلطة معًا. يُعرف هذا بالمسألة التوافقية (combinatorial problem): فمع وجود هذا العدد الكبير من القطع، تكون الطرق الممكنة لتجميعها بشكل صحيح هائلة، وتكون عملية فرزها للعثور على القصة الحقيقية للتصادم مثل محاولة العثور على مجموعة محددة من الجوارب المتطابقة في غرفة غسيل حيث تبدو كل الجوارب متشابهة.

لعقود من الزمن، اعتمد علماء الفيزياء على طرق الحوسبة الكلاسيكية لحل هذه الألغاز، باستخدام قواعد رياضية قائمة على قوانين الحركة والطاقة للتخمين الصحيح للمجموعات. وفي الآونة الأخيرة، توجهوا إلى تعلم الآلة، عبر تدريب برامج حاسوبية على ملايين الأحداث المحاكات لتتعرف على الأنماط. ومع ذلك، تشير دراسة جديدة إلى أن نوعًا مختلفًا من القدرة الحوسبية، يستفيد من القواعد الغريبة لميكانيكا الكم، قد يوفر طريقة جديدة وقوية لمعالجة هذه التحديات نفسها. فقد استكشف باحثون من مؤسسات تشمل جامعة بكين، وجامعة كانساس، وشركة IonQ، كيف يمكن استخدام الخوارزميات الكمومية لفرز حطام تصادمات "الكوارك القمي" (top quark)، وهو نوع محدد من أحداث الجسيمات الثقيلة التي يصعب تحليلها بشكل كبير. وتظهر أعمالهم أن هذه الأساليب الكمومية لا يمكنها فقط مضاهاة أداء أفضل التقنيات الحالية، بل تفعل ذلك أيضًا دون الحاجة إلى جلسات التدريب الضخمة التي يتطلبها تعلم الآلة التقليدي.

ركز الفريق اهتمامهم على القناة الهادرونية الكاملة لإنتاج زوج الكوارك القمي، وهو سيناريو يتم فيه إنشاء اثنين من الكواركات القمية الثقيلة والتي تتحلل فورًا إلى ست نفثات من الجسيمات. في هذه البيئة، يرصد الكاشف سحابة من ست نفثات متميزة، لكنه لا يستطيع تحديد أي ثلاث منها تنتمي إلى الكوارك القمي الأول وأيها تنتمي إلى الثاني. ولأن الكوارك القمي ثقيل ويتحلل بسرعة، فإن النفثات التي ينتجها غالبًا ما تكون متجمعة معًا، مما يجعل التمييز بينها أكثر صعوبة. وقد عامل الباحثون مهمة الفرز هذه كمسألة تحسين (optimization problem)، حيث طلبوا من الحاسوب إيجاد المجموعة الوحيدة من النفثات التي تبدو الأكثر منطقية من الناحية الفيزيائية وفقًا لقوانين الطاقة والزخم. واختبروا عدة خوارزميات كمومية مختلفة، بما في ذلك طريقة تسمى "خوارزمية التقريب للتحسين الكمومي" (Quantum Approximation Optimization Algorithm)، ونهجًا يعتمد على التغذية الراجعة يعدل خطواته في الوقت الفعلي، وتقنية تحاكي تدفق الوقت في نظام كمومي للعثور على أدنى حالة طاقة.

ولرؤية مدى فعالية هذه الأساليب، أجرى العلماء عمليات محاكاة على مجموعة بيانات تضم اثني عشر ألف حدث تصادم. وقارنوا الخوارزميات الكمومية مقابل معيارين مرجعيين راسخين: طريقة حركية تقليدية تُعرف باسم "نهج النصف كروي" (hemisphere approach)، والتي تحاول ببساطة تقليل كتلة كل مجموعة، وشبكة تعلم آلي متطورة تسمى SPANet تم تدريبها على ملايين الأمثلة. كانت النتائج مذهلة؛ فقد نجحت الخوارسات الكمومية، ولا سيما الطريقة القائمة على التغذية الراجعة ومتغير من خوارزمية التحسين، في تحديد التجميع الصحيح للنفثات في حوالي 79 بالمائة من الأحداث. وهذا طابق أداء شبكة تعلم الآلة المتقدمة وتفوق بشكل كبير على النهج التقليدي للنصف كروي، الذي نجح بنسبة 50 بالمائة تقريبًا فقط.

وما يجعل هذا الاكتشاف مثيرًا للاهتمام بشكل خاص هو كيفية تحقيق هذه الأساليب الكمومية لهذه النتائج. فخلافًا لنهج تعلم الآلة، الذي كان عليه أن يتدرب على مكتبة ضخمة من البيانات المحاكات قبل أن يمكن استخدامه في الأحداث الحقيقية، لم تحتج الخوارزميات الكمومية إلى أي تدريب على الإطلاق. بدلاً من ذلك، قامت بحساب الحل لكل حدث تصادم فردي "على الطاير"، مع تعديل بارامتراتها الداخلية خصيصًا لتلك اللحظة. وهذا يعني أنه إذا تغيرت فيزياء التصادم قليلاً، فلن تحتاج الخوارزمية الكمومية إلى إعادة التدريب؛ بل ستتكيف مع الظروف الجديدة فورًا. كما وجدت الدراسة أن هذه الأساليب الكمومية كانت قوية عبر أنواع مختلفة من التصادمات، حيث أدت أداءً جيدًا حتى عندما كانت الجسيمات تتحرك بسرعات مختلفة، وهو عامل غالبًا ما يربك الأساليب الأبسط.

وقد حرص الباحثون على ملاحظة أنه بينما تعد هذه النتائج واعدة، إلا أنها تستند إلى محاكاة لبيانات مثالية، حيث تم تبسيط تأثيرات الكاشف والتفاصيل الفوضوية لتدفقات الجسيمات. وفي العالم الحقيقي، تشكل الضوضاء والقيود في الأجهزة الفيزيائية عقبة كبيرة. كانت الدوائر الكمومية المستخدمة في الدراسة صغيرة نسبيًا، حيث تضمنت ستة "كيوبتات" (qubits) فقط، وهي الوحدات الأساسية للمعلومات الكمومية. ومع زيادة عدد الجسيمات في التصادم، تزدال تعقيد المسألة بسرعة، وستحتاج الدوائر الكمومية لتصبح أكثر عمقًا وتعقيدًا للتعامل مع الحمل. ويشير المؤلفون إلى أن الحواسيب الكمومية الحالية لا تزال في مرحلة مبكرة من التطوير، وهي عرضة للأخطاء والضوضاء التي يمكن أن تعطل الحسابات الدقيقة. ومع ذلك، فإن الدراسة تعمل كإثبات للمفهوم (proof of concept)، حيث توضح أن الإطار الرياضي لحل هذه المشكلات موجود، وأن الحواسيب الكمومية يمكنها، من حيث المبدأ، التنقل في المشهد المعقد لتصادمات الجسيمات بكفاءة عالية.

كما تسلط هذه الأعمال الضوء على تحول أوسع في كيفية مقاربة العلماء لتحليل البيانات في المستقبل. فبينما أصبح تعلم الآلة أداة مهيمنة في الفيزياء، فإنه يعتمد بشدة على افتراض أن البيانات التي يراها أثناء التدريب ستكون مطابقة تمامًا للبيانات التي سيواجهها لاحقًا. وإذا تصرف العالم الحقيقي بشكل مختلف عن المحاكاة، فقد يفشل النموذج. أما النهج الكمومي فيقدم مسارًا مختلفًا، يعتمد على المبادئ الفيزيائية الأساسية بدلاً من التعرف على الأنماط من البيانات السابقة. وقد يكون هذا ميزة حاسمة مع ازدياد تعقيد التجارب وصعوبة محاكاة البيانات بدقة. وتشير الدراسة إلى أنه مع نضوج الأجهزة الكمومية، يمكن لهذه الخوارزميات أن تصبح جزءًا قياسيًا من مجموعة أدوات علماء الفيزياء، مما يوفر وسيلة لاستخراج إشارات أوضح من الضجيج الفوضوي للتصادمات عالية الطاقة.

في النهاية، لا تدعي هذه الأبحاث أنها حلت مشكلة إعادة بناء الجسيمات أو أنها أثبتت تفوقًا حاسمًا على جميع طرق الحوسبة الكلاسيكية. فالخوارزميات الكلاسيكية المستخدمة للمقارنة، مثل تقنية البحث المسمى "بحث تابو" (Tabu search)، قد أدت أداءً يقارب أداء الطرق الكمومية في هذه المسألة المحددة والصغيرة النطاق. وتكمن القيمة الحقيقية للدراسة في إظهار أن الخوارزميات الكمومية هي بديل قابل للتكيف وفعال لا يتطلب المجهود الشاق للتدريب. إنها تفتح بابًا للاستكشاف المستقبلي، مما يشير إلى أنه مع تحسن التكنولوجيا الكمومية، قد توفر طريقة فريدة وقوية لفك رموز أكثر الألغاز تعقيدًا في العالم دون الذري، وتحويل الرذاذ الفوضوي لتصادم الجسيمات إلى قصة واضحة ومفهومة.