Towards Natural Gas Contract Selection via Quantum-Guided Independent Set Reduction

في الشبكات الواسعة والمعقدة التي تنقل الطاقة عبر القارات، يواجه المشغلون لغزاً يومياً ذا نطاق وعواقب هائلين. يتعين عليهم اختيار عقود الغاز الطبيعي التي يجب الوفاء بها، وهو قرار مقيد بالوقت، والبنية التحتية المادية، والحجم الهائل للغاز المتدفق عبر الأنابيب. فإذا اختاروا مجموعة خاطئة، فقد يتعرض النظام للحمل الزائد؛ وإذا اختاروا عدداً قليلاً جداً، فإنهم يضيعون فرصاً ربحية. ومع زيادة عدد العقود المتاحة، ينفجر عدد التشكيلات الممكنة، مما يخلق مساحة بحث شاسعة لدرجة أن أكثر الحواسيب الكلاسيكية قوة تعاني لإيجاد أفضل مجموعة متوافقة. هذه مشكلة تتعلق بإيجاد أكبر مجموعة من العناصر التي يمكن أن تتعايش دون تعارض، وهو تحدٍ يعرف الرياضيون منذ زمن طويل أنه من أصعب المشكلات حلاً.

لقد اختبر باحثون في "آي بي إم ريسيرش" (IBM Research) و"وودسايد إنرجي" (Woodside Energy) الآن طريقة جديدة لمعالة هذا النوع المحدد من الصعوبات عبر الجمع بين موثوقية الحواسيب الكلاسيكية والقوة الناشئة للآلات الكمومية. لا يدعي عملهم حل المشكلة نهائياً، ولا يشير إلى أن الحواسيب الكمومية جاهزة لاستبدال الحواسيب التقليدية في كل مهمة. بدلاً من ذلك، أظهروا طريقة عملية متدرجة حيث يقوم الحاسوب الكلاسيكي بالعمل الشاق المتمثل في تبسيط المشكلة، تاركاً قطعة أصغر وأكثر قابلية للإدارة للمعالج الكمومي ليقوم بحلها. والنتيجة هي نظام هجين نجح في تحديد أفضل العقود الممكنة في كل حالة اختبار تقريباً، مما يقدم لمحة عن كيفية عمل هذين النوعين من الحوسبة معاً لحل المشكلات الصناعية التي كانت بعيدة المنال سابقاً.

يكمن جوهر التحدي في العدد الهائل من الخيارات. تخيل غرفة مليئة بآلاف الأشخاص، حيث لا يستطيع بعض الأزواج الوقوف بجانب بعضهم البعض بسبب تضارب الجداول الزمنية أو الموارد المشتركة. الهدف هو العثور على أكبر مجموعة ممكنة من الأشخاص الذين يمكنهم الوقوف معاً دون أي تعارض. في عالم الغاز الطبيعي، "الأشخاص" هم العقود، و"التعارضات" هي أشياء مثل تداخل أوقات التسليم أو قطاعات خطوط الأنابيب المشتركة. ومع زيادة عدد العقود، ينمو عدد المجموعات الممكنة بسرعة تجعل فحص كل تشكيلة بمفردها أمراً مستحيلاً. تُعرف هذه بمسألة "المجموعة المستقلة القصوى" (Maximum Independent Set)، وهي لغز رياضي كلاسيكي يتمثل الهدف منه في إيجاد أكبر مجموعة من العناصر غير المتعارضة. ولعقود من الزمن، عانت الحواسيب من هذه المسألة، حيث كان عليها غالباً التخمين أو الاكتفاء بإجابة "جيدة بما يكفي" بدلاً من الإجابة المثالية.

ولمعالجة ذلك، طور الباحثون استراتيجية تعامل المشكلة كأنها لعبة استبعاد. يستخدمون أولاً حاسوبًا كلاسيكيًا لتطبيق مجموعة من القواعد المنطقية التي يمكنها تحديد عقود معينة يجب تضمينها أو استبعادها فوراً. على سبيل المثال، إذا لم يكن لعقد ما أي تعارض مع أي شخص آخر، فمن الآمن تلقائياً تضمينه. وإذا تعارض عقد ما مع الجميع، فيتم استبعاده تلقائياً. هذه العملية، التي تسمى "اختزال الرسم البياني" (graph reduction)، تجرد الأجزاء السهلة من اللغز، تاركة وراءها "نواة" أصغر وأكثر تعقيداً من العقود التي لا تزال صعبة التصنيف. وهذه النواة المتبقية، التي قد تحتوي على أكثر من مائة عقد، هي التي تُمرر إلى الحاسوب الكمومي.

لا يحاول الحاسوب الكمومي حل اللغز بأكره دفعة واحدة، بل يعمل كمرشد متطور. باستخدام تقنية تسمى "خوارزمية التحسين التقريبي الكمومي" (Quantum Approximate Optimization Algorithm)، تقوم الآلة بتشغيل دائرة متخصصة تأخذ عينات من العديد من الحلول الممكنة. وبدلاً من مجرد اختيار أفضل إجابة تبدو جيدة من بين هذه العينات، نظر الباحثون في الأنماط الإحصائية لجميع النتائج. ووجدوا أن الآلة الكمومية لم تكن تختار عشوائياً؛ بل كانت تخصص احتمالات أعلى للعقود التي كانت جزءاً من حلول عالية الجودة. ومن خلال استخدام هذه الاحتمالات لتصنيف العقود المتبقية، استطاع الحاسوب الكلاسيكي بعد ذلك اتخاذ خيارات أذكى بشأن العقود التي يجب الاحتفاظ بها أو استبعادها تالياً. وتتكرر دورة التبسيط الكلاسيكي، والتوجيه الكمومي، والمزيد من التبسيط حتى يتم حل قائمة العقود بالكامل.

اختبر الفريق هذا النهج على نوعين من التحديات. أولاً، استخدموا خمسة عشر مسألة معيارية من مكتبة عامة من الألغاز الرياضية الصعبة، تتراوح من رسوم بيانية صغيرة مكونة من أربعة وثلاثين عقدة إلى رسوم كبيرة مكونة من مائة وستة وثمانين عقدة. وفي أربع عشرة حالة من أصل خمس عشرة حالة، وجد النظام الهجين نفس الحل الأمثل الذي يمكن أن تجده أفضل الحلول الكلاسيكية، محققاً معدل نجاح يقارب أربعة وتسعين بالمائة. وفي الحالة الخامسة عشرة، اقترب كثيراً من الحل، حيث وجد حلاً أصغر قليلاً من الحل الأفضل الممكن. والأهم من ذلك، عندما قارنوا طريقتهم بنسخة تستخدم التخمين العشوائي بدلاً من المرشد الكمومي، وجد النهج الموجه كمومياً حلولاً أفضل باستمرار، خاصة في أصعب المشكلات. فعلى سبيل المثال، في أحد الاختبارات الصعبة، نادراً ما وجدت الطريقة العشوائية الإجابة الأفضل، بينما وجد النهج الموجه كمومياً الإجابة في جزء كبير من تشغيلاته.

ثم طبق الباحثون طريقتهم على سيناريو أكثر واقعية: نموذج اصطناعي لاختيار عقود الغاز الطبيعي يتضمن ما يصل إلى تسعمائة عقد. في هذه الاختبارات الأكبر، كان مرحلة الاختزال الكلاسيكي فعالة للغاية، حيث استبعدت في المتوسط ستة وثمانين بالمائة من العقود قبل أن يراها الحاسوب الكمومي. وقد ترك هذا مشكلة صغيرة بما يكفي ليتعامل معها العتاد الكمومي الحالي. وجد النظام الهجين الحل الأفضل في أربع من أصل ست اختبارات كبيرة، وجاء ضمن عقدين من الحل الأفضل في الاختبارين الآخرين. وفي المقابل، فشلت طريقة الاختيار العشوائي في إيجاد الحل الأفضل في معظم الحالات الكبيرة. وتظهر الدراسة أنه من خلال تقسيم المشكلة واستخدام الحاسوب الكمومي فقط للأجزاء الصعبة المتبقية، يمكن للنظام التعامل مع رسوم بيانية أكبر بكثير مما يمكن للحاسوب الكمومي حله بمفرده.

من المهم فهم ما يمثله هذا الإنجاز. يشير المؤلفون بحذر إلى أنه بالنسبة لأحجام المشكلات التي اختبروها، فإن الحواسيب الكلاسيكية الموجودة هي في الواقع أسرع ويمكنها العثور على الإجابة المثالية. تكمن قيمة هذا العمل ليس في التفوق على الحواسيب الكلاسيكية في لعبتها الخاصة اليوم، بل في إثبات طريقة يمكنها التوسع. تم تصميم النهج الهجين بحيث مع زيادة حجم وقوة الحواسيب الكمومية، يمكن للنظام التعامل مع شبكات أكبر وأكثر تعقيداً دون الاصطدام بحائط مسدود. يتوسع عبء العمل الكمومي مع حجم "النواة" الصعبة المتبقية بعد الاختزال الكلاسيكي، وليس مع الحجم الإجمالي للمشكلة الأصلية. وهذا يعني أنه مع تحسن العتاد، يمكن لنفس الطريقة أن تتعامل في النهاية مع شبكات تضم آلاف العقود، وهو مجال تعاني فيه الحواسيب الكلاسيكية حالياً.

كما توضح الدراسة دور الحاسوب الكمومي في هذه الشراكة. فهو لا يعمل كصندوق سحري يخرج الإجابة فوراً، بل يوفر إشارة إحصائية، وهي مجموعة من الاحتمالات تخبر الحاسوب الكلاسيكي بالمسارات الأكثر واعدية. وجد الباحثون أن الآلة الكمومية كانت قادرة على تركيز "انتباهها" على أفضل الحلول، مما مكنها من تعلم منهج استرشادي (heuristic) لم يستطع المخمن العشوائي تعلمه. هذه القدرة على توجيه عملية البحث هي المساهمة الرئيسية. وقد أثبت الفريق أن هذا التوجيه حقيقي وقابل للقياس، مما يظهر أن الحاسوب الكمومي يقدم معلومات مفيدة حقاً لحل المشكلة، بدلاً من مجرد إضافة ضجيج.

وبالنظر إلى المستقبل، يرى الباحثون أن هذه الخطوة هي الأولى في عملية مكونة من مرحلتين. تحدد الطريقة الحالية أكبر المجموعات من العقود المتوافقة متبادلاً بناءً على قواعد ثنائية. وفي تطبيق صناعي كامل، ستقوم مرحلة ثانية بعد ذلك بفحص هذه المجموعات مقابل السعة الإجمالية للأنابيب لضمان عدم تحميل النظام فوق طاقته. مهمة الحل الهجين هي تضييق نطاق ملايين التشكيلات الممكنة إلى مجموعة صغيرة وملموسة من المرشحين عالي الجودة الذين يمكن التحقق منهم بسرعة. هذا التقسيم في العمل يسمح للنظام بتجاوز عنق الزجاجة الحسابي الذي عادة ما يوقف جهود التخطيط واسعة النطاق هذه.

يقف هذا العمل كدليل ملموس على كيفية دمج التكنولوجيا الكمومية القريبة من الواقع في سير العمل الصناعي. فمن خلال الجمع بين سرعة ويقين المنطق الكلاسيكي والتوجيه الاحتمالي لأخذ العينات الكمومية، أنشأ الباحثون إطاراً قوياً بما يكفي للتعامل مع البيانات ذات النطاق الصناعي. وتشير النتائج إلى أنه بينما لا تزال الحواسيب الكمومية غير جاهزة لحل هذه المشكلات بمفردها، إلا أنها قوية بما يكفي لتكون مضاعفاً للقوة عند اقترانها بالطرق الكلاسيكية. ومع استمرار تطور العتاد، يوفر هذا الهيكل الهجين مساراً واضحاً للمضي قدماً، مما يضع التكنولوجيا في موقع يتيح لها التعامل مع الشبكات الكثيفة والمعقدة التي تحدد مستقبل الخدمات اللوجستية للطاقة.