Parametrized Quantum Circuit Learning for Quantum Chemical Applications

لطالما اعتمد الكيميائيون على أجهزة حاسوب قوية للتنبؤ بكيفية سلوك الجزيئات، وهي مهمة تتطلب غالباً حل معادلات معقدة للغاية لفهم عالم الإلكترونات غير المرئي. ولعقود من الزمن، كانت هذه الحسابات من اختصاص الحواسيب التقليدية، التي تعالج المعلومات بطريقة مباشرة وخطوة بخطوة. ومع ذلك، فقد ظهر أفق جديد يحاول فيه العلماء تسخير القواعد الغريبة لميكانيكا الكم — الفيزياء التي تحكم أصغر الجسيمات — لحل هذه الألغاز الكيميائية. والأمل هو أنه باستخدام الحواسيب الكمومية، التي يمكن أن توجد في حالات متعددة في وقت واحد، قد يتمكن الباحثون يوماً ما من التنبؤ بالخصائص الجزيئية بشكل أسرع وأكثر دقة من أي وقت مضى. ويحاول نهج محدد يسمى "تعلم الآلة الكمومي" دمج هذين العالمين، عبر استخدام الحواسيب الكمومية لتعلم الأنماط في البيانات الكيميائية تماماً كما يتعلم الإنسان من الخبرة. ومع ذلك، ورغم أن النظرية مثيرة، فمن غير الواضح ما إذا كانت هذه الآلات يمكنها بالفعل التفوق على الحواسيب التقليدية التي نستخدمها بالفعل للمشكلات الكيميائية اليومية.

لقد وضع فريق من الباحثين هدفاً لاختبار هذه الفكرة من خلال بناء وتدريب مجموعة واسعة من الدوائر الرقمية المصممة للعمل على الحواسيب الكمومية. وقد ركزوا على تحديين كيميائيين مختلفين تماماً لمعرفة مدى قدرة هذه الدوائر على التعلم. تضمن التحدي الأول التنبؤ بالطاقة المطلوبة لكسر روابط كيميائية محددة في مجموعة كبيرة من الجزيئات، وهي مهمة بسيطة نسبياً بالنسبة للحواسيب القياسية. أما التحدي الثاني فكان أكثر تخصصاً، حيث تضمن التنبؤ بسلوك الإلكترونات في جزيئات الماء، وهي مشكلة متجذرة بعمق في ميكانيكا الكم نفسها. وللقيام بذلك، أنشأ العلماء 168 نسخة مختلفة من هذه الدوائر الكمومية، من خلال مزج وتوفيق 14 طريقة لتغذية البيانات في الآلة مع 12 بنية داخلية مختلفة مصممة لمعالجة تلك المعلومات. واختبروا هذه الدوائر على محاكاة لحواسيب كمومية تحتوي على خمسة وستة عشر بت كمومي (quantum bits)، وهي الوحدات الأساسية للمعلومات في النظام الكمومي، قبل تشغيل أفضل تصميماتهم أخيراً على أجهزة كمومية فيزيائية حقيقية.

رسمت النتائج صورة من الوعود والقيود الكبيرة في آن واحد. فعندما اختبر الباحثون الدوائر على بيانات طاقة كسر الروابط، عانت النماذج الكمومية بشدة؛ إذ لم تتمكن حتى أفضل الدوائر أداءً من التنبؤ بقيم الطاقة بدقة مفيدة، بل كان أداؤها في كثير من الأحيان لا يتجاوز مجرد تخمين متوسط القيمة لكل جزيء. وتشير الدراسة إلى أن الطريقة التي تم بها ترجمة البيانات الكيميائية إلى تنسيق يمكن للحاسوب الكمومي فهمه ربما أدت إلى تجريد البيانات من الكثير من التفاصيل، مما ترك الآلة بمعلومات قليلة جداً للتعلم منها. وفي المقابل، قدمت الدوائر الكمومية أداءً أفضل بكثير في بيانات جزيء الماء، والتي تتعامل مباشرة مع سلوك الإلكترونات. هنا، تمكنت النماذج من تعلم الأنماط بشكل جيد بما يكفي لإجراء تنبؤات دقيقة، محققة مستوى من النجاح يمكن اعتباره مفيداً. ويشير هذا الاختلاف إلى أن الآلات الكمومية قد تكون أكثر ملاءمة للمشكلات ذات الطبيعة الكمومية المتأصلة، بدلاً من محاولة إجبارها على حل مشكلات تتعامل معها الحواسيب التقليدية بسهولة بالفعل.

كما بحث الباحثون فيما إذا كان جعل الدوائر أكثر تعقيداً سيساعدها على التعلم بشكل أفضل. فقد حاولوا إضافة المزيد من الطبقات إلى الدوائر وتمرير البيانات عبر الآلة عدة مرات، وهي تقنية تهدف إلى مساعدة النموذج على استيعاب أنماط أكثر تعقيداً. وبالنسبة لبيانات كسر الروابط، لم يشكل إضافة التعقيد أي فرق؛ إذ ظلت النماذج عالقة. أما بالنسبة لبيانات جزيء الماء، فقد أدى زيادة عمق الدائرة إلى تحسين الدقة، مما سمح للنموذج بالتعلم بشكل أكثر فعالية. ومع ذلك، وحتى مع هذه التحسينات، لم تستطع النماذج الكمومية مضاهاة أداء أفضل النماذج الحاسوبية التقليدية، التي حلت كلتا المشكلتين بدقة تقارب المثالية. وتجادل الدراسة صراحة ضد فكرة أن مجرد إضافة المزيد من المعلمات أو بيانات التدريب إلى دائرة كمومية سيؤدي تلقائياً إلى نتائج متفوقة، موضحة أن النهج الكمومي، بالنسبة لهذه المهام الكيميائية المحددة، لا يزال متأخراً عن الطرق التقليدية.

تضمن الاختبار النهائي تشغيل نموذج جزيء الماء الأكثر نجاحاً على حاسوب كمومي حقيقي متاح للجمهور. وبينما تنبأت المحاكاة على الحاسوب بالنتائج بدقة عالية، إلا أنه بمجرد انتقال التجربة إلى الجهاز الفيزيائي الفعلي، انهار الأداء. فالبيئة المليئة بالضجيج في الآلة الحقيقية، والممتلئة بالتداخل والأخطاء، جعلت التنبؤات غير موثوقة وغير دقيقة. وتبرز هذه النتيجة عقبة رئيسية: فبينما تعمل النظرية الرياضية لهذه الدوائر بشكل جيد في محاكاة مثالية خالية من الضجيج، فإن الجيل الحالي من الأجهزة الكمومية بسيط للغاية لدرجة تمنعه من التعامل مع الحسابات الدقيقة المطلوبة للتطبيقات الكيميائية العملية. وتخلص الدراسة إلى أنه بينما يمتلك تعلم الآلة الكمومي إمكانات نظرية، خاصة للمشكلات ذات الطبيعة الكمومية، فإن التكنولوجيا ليست جاهزة بعد لاستبدال الحواسيب التقليدية في المهام الكيميائية التي صُممت من أجلها. ويقترح المؤلفون أن الطريق إلى الأمام لا يكمن فقط في بناء آلات أكبر، بل في إيجاد طرق جديدة لصياغة المشكلات الكيميائية بحيث تستفيد حقاً من القدرات الفريدة للحوسبة الكمومية.