Quantum Noise Mitigation with Adaptive Zero-Noise Extrapolation: A Contextual Multi-Armed Bandits Approach

تخيل أنك تحاول خبز الكعكة المثالية، لكن فرنك به بعض الأعطال. أحياناً يعمل بحرارة عالية جداً، وأحياناً أخرى يكون بارداً جداً، وتستمر درجة الحرارة في التغير أثناء الخبز. في عالم الحوسبة الكمومية، تُسمى هذه "الأفران" بالمعالجات الكمومية، وتُعرف هذه "الأعطال" بالضجيج. يأتي هذا الضجيج من الاهتزازات الدقيقة، والحرارة، والتداخل الكهرومغناطيسي التي تشتت الحسابات الدقيقة التي تحاول الحواسيب الكمومية إجراءها. يعمل العلماء حالياً على آلات قوية ولكنها لا تزال مليئة بالضجيج، وهي مرحلة تُسمى "الكم المتوسط المقياس ذو الضجيج" (أو NISQ). وللحصول على نتائج مفيدة، يستخدم الباحثون حيلة تسمى "تخفيف الخطأ"، وهي تشبه محاولة تخمين كيف سيكون طعم الكعكة إذا كان الفرن مثالياً، رغم أنك لا تستطيع خبزها إلا في فرن مليء بالأعطال. إحدى الطرق الشائعة، وتسمى "الاستقراء صفر الضجيج" (ZNE)، تعمل عن طريق جعل الضجيج أسوأ عمداً (مثل رفع حرارة الفرن إلى أقصى حد) ثم التخمين رياضياً لما ستكون عليه النتيجة إذا كان الضجيج صفراً. ومع ذلك، هناك عقبة: معظم الناس يستخدمون وصفة ثابتة لمقدار زيادة الضجيج، بافتراض أن الفرن يتصرف بنفس الطريقتين في كل مرة. لكن في الواقع، الأفران الكمومية غير متوقعة؛ فـ "أعطالها" تتغير من لحظة إلى أخرى.

يقدم هذا البحث طريقة ذكية جديدة للتعامل مع هذه الأفران غير المتوقعة. فبدلاً من استخدام وصفة جامدة ومحددة مسبقاً، يقترح المؤلفون نظاماً يعمل كطاهٍ ذكي ومتكيف. إنهم يجمعون بين حيلة تضخيم الضجيج (ZNE) واستراتيجية اتخاذ القرار المعروفة باسم "المتعدد الأذرع السياقي" (Contextual Multi-Armed Bandits). فكر في الأمر كآلة حظ (Slot Machine) حيث يمثل كل "ذراع" طريقة مختلفة لتضخيم الضجيج. اللاعب الذكي لا يسحب الأذرع عشوائياً؛ بل ينظر إلى الوضع الحالي (الـ "سياق"، مثل عمق الكعكة أو مدى سخونة الفرن الآن) ويختار الذراع الذي يعطي أفضل نتيجة بأقل جهد ممكن. يشير البحث إلى أنه من خلال السماح للكمبيوتر بتعلم أفضل استراتيجية لتضخيم الضجيج في الوقت الفعلي، يمكننا الحصول على نتائج أكثر دقة مع إضاعة وقت وأموال أقل في محاولات الخبز غير الضرورية.

المشكلة: الفرن الكمومي المليء بالأعطال

الحواسيب الكمومية مذهلة لأنها تستطيع حل مشكلات معينة بسرعة أكبر بكثير من الحواسيب العادية. ولكنها حالياً تشبه مطبخاً عالي التقنية حيث تتغير نكهات المكونات باستمرار قبل أن تتمكن من قياسها. ويرجع ذلك إلى "الضجيج" — وهو تداخل غير مرغوب فيه من البيئة المحيطة يفسد الحسابات. إذا حاولت تشغيل برنامج معقد (يُسمى الدائرة الكمومية المتغيرة، أو VQC) على هذه الآلات، فإن الضجيج يجعل الإجابة خاطئة.

لإصلاح ذلك، يستخدم العلماء تقنية "الاستقراء صفر الضجيج" (ZNE). تخيل أنك تريد معرفة طعم الكعكة بدون سكر، لكنك لا تستطيع تذوق سوى الكعكات التي تحتوي على السكر. فتقوم بخبز واحدة بقليل من السكر، وأخرى بضعف كمية السكر، وثالثة بثلاث أضعاف الكمية. ثم تتذوقها وترسم خطاً عبر هذه النقاط لتخمن كيف سيكون طعم الكعكة ذات الصفر سكر. في المصطلحات الكمومية، أنت تزيد الضجيج "سوءاً" عمداً عن طريق تكرار أجزاء من الدائرة (عملية تسمى "الطي" أو folding)، ثم تخمن رياضياً ما ستكون عليه النتيجة بدون أي ضجيج.

المشكلة هي أن معظم الناس يتبعون خطة ثابتة. فهم يقررون: "سأختبر دائماً بمستويات ضجيج 1x و3x و5x"، بغض النظر عما يفعله الكمبيوتر. لكن الحواسيب الكمومية الحقيقية فوضوية. فالضجيج يتغير بمرور الوقت بسبب تغيرات درجة الحرارة أو انحرافات المعايرة. والخطة الثابتة قد تعمل بشكل رائع في دقيقة ما، وتكون عديمة الفائدة في الدقيقة التالية، مما يؤدي إلى إضاعة الوقت والمال في تشغيل نفس الدائرة مراراً وتكراراً.

الحل: الطاهي الذكي والمتكيف

يقترح مؤلفو هذا البحث نهجاً جديداً يسمى CMAB-ZNE. إنهم يعاملون اختيار كيفية تضخيم الضجيج كلعبة "المتعدد الأذرع السياقي".

في هذه اللعبة:

• الأذرع: كل "ذراع" هو مجموعة مختلفة من مستويات الضجيج للاختبار. على سبيل المثال، قد يختبر أحد الأذرع مستويات ضجيج 1 و3، بينما يختبر ذراع آخر 1 و3 و5.
• السياق: هي المعلومات التي ينظر إليها النظام قبل اتخاذ القرار. وتشمل أشياء مثل مدى عمق الدائرة الكمومية، وعدد معاملاتها، والحالة الحالية للأجهزة (مثل مدى "ضجيج" البيئة المحيطة الآن).
• المكافأة: بعد الاختبار، يحصل النظام على "درجة". توازن هذه الدرجة بين أمرين: مدى دقة الإجابة، والتكلفة التي استغرقها الوصول إليها (من حيث الوقت، ونقل البيانات، واستخدام الكمبيوتر).

يتعلم النظام أثناء العمل. إذا كان الضجيج منخفضاً والدائرة بسيطة، فقد يختار "الطاهي" ذراعاً رخيصاً وسطحياً (يختبر مستويات ضجيج أقل) لأنه سريع وكافٍ. وإذا كان الضجيج عالياً والدائرة معقدة، يتعلم النظام اختيار ذراع أعمق (يختبر مستويات أكثر) للحصول على تخمين أفضل، حتى لو كلف ذلك أكثر. إنه يعدل استراتيجيته باستمرار بناءً على "سياق" اللحظة.

ما وجدوه

اختبر الباحثون هذه الفكرة باستخدام عمليات المحاكاة والتجارب الحقيقية على أجهزة كمومية فعلية. وإليكم ما اكتشفوه:

1. الدوائر الأعمق تزيد من الضجيج: كلما زاد تعقيد الدوائر الكمومية (العمق)، تراكم فيها المزيد من الضجيج، مما يجعل الإجابات أقل دقة ويتطلب محاولات أكثر للحصول على نتيجة جيدة.
2. تقنية ZNE تعمل، ولكنها تحتاج إلى إعدادات صحيحة: يمكن لتقنية الاستقراء صفر الضجيج إصلاح الأخطاء، ولكن فقط إذا اخترت مستويات "الطي" الصحيحة. إذا اخترت مستويات خاطئة، فقد لا تعالج الخطأ على الإطلاق.
3. النهج المتكيف هو الفائز: كانت طريقة CMAB-ZNE الجديدة أفضل بكثير من الطرق الثابتة القديمة.
   • قللت عدد مرات تشغيل الدائرة بنسبة تصل إلى 40%.
   • قللت كمية البيانات المرسلة ذهاباً وإياباً بنسبة تصل إلى 35%.
   • خفضت التكلفة الإجمالية بنسبة تصل إلى 30% (تحت ميزانية محددة قدرها 10 ميجابت في الثانية).
   • والأهم من ذلك، حسنت دقة الإجابة النهائية بنسبة تصل إلى 6.9% مقارمة بأفضل الطرق الثابتة.

لقد اختبروا ذلك على مهمتين مختلفتين للتعرف على الصور (CIFAR-10 و EuroSAT) ووجدوا أن النظام الذكي المتكيف يجد باستمرار "النقطة المثالية" بين الدقة والتكلفة.

الاختبار في العالم الحقيقي

للتأكد من أن هذا لم يكن مجرد محاكاة حاسوبية، قام المؤلفون أيضاً بإجراء اختبار على كمبيوتر كمومي حقيقي من صنع شركة Rigetti (وهو Cepheus-1-108Q). لم يقوموا بتدريب النموذج بالكامل على الجهاز الحقيقي (لأن ذلك سيكون مكلفاً للغاية)، بل استخدموا الجهاز الحقيقي لاختبار الإجابات النهائية.

أكدت النتائج على الأجهزة الحقيقية نظريتهم: الذراع الأقل تكلفة والأكثر سطحية (الذي يختبر مستويات ضجيج أقل) غالباً ما أعطى دقة تضاهي الذراع الأغلى والأعمق، ولكن بتكلفة أقل بكثير. أثبت هذا أنك لا تحتاج دائماً إلى الحل الأكثر تعقيداً وغلاءً؛ فأحياناً يكون الخيار الذكي والمتكيف هو الأفضل.

الخلاصة

يشير هذا البحث إلى أن مستقبل الحوسبة الكمومية لا يقتصر فقط على بناء آلات أكبر وأكثر ضجيجاً، بل يتعلق ببناء برمجيات أذكى تعرف كيفية التعامل مع الضجيج. ومن خلال التعامل مع تصحيح الخطأ كمشكلة تعلم ديناميكية بدلاً من وصفة ثابتة، يمكننا الحصول على نتائج أفضل بشكل أسرع وأرخص. وبينما يشير المؤلفون إلى أن اختبارهم في العالم الحقيقي كان محدوداً بظروف معينة وأن هناك حاجة لمزيد من العمل للتعامل مع جميع تقلبات الأجهزة الحقيقية، فإن عمليات المحاكاة والاختبارات الأولية للأجهزة تظهر مساراً واعداً جداً لجعل الحواسيب الكمومية مفيدة حقاً في عالمنا المليء بالضجيج.