Dissipative phase transitions in quantum reservoir computing

في عالم الحوسبة الكمومية، يسود اعتقاد مستمر بأن الاحتكاك هو العدو. لعقود من الزمن، حارب العلماء للحفاظ على الأنظمة الكمومية معزولة تمامًا، خوفًا من أن أي تفاعل مع العالم الخارجي قد يدمر المعلومات الدقيقة التي تحملها. هذا الاحتكاك، المعروف باسم التبديد، يتسبب عادة في اضمحلال الحالات الكمومية وفقدان قوتها. ومع ذلك، تبرز وجهة نظر جديدة: إذا تم التحكم في هذا الاحتكاك بعناة، يمكن أن يصبح أداة مفيدة بدلاً من كونه قوة مدمرة. هذه الفكرة هي جوهر مجال يسمى "الحوسبة بالخزان الكمومي"، وهي طريقة لتعليم الآلات التعرف على الأنماط عبر الزمن. فبدلاً من تدريب كل جزء من آلة كمومية معقدة، يستخدم الباحثون نظامًا كموميًا ثابتًا وغير قابل للتغيير لمعالجة تدفق البيانات. ينسى النظام المعلومات القديمة بشكل طبيعي بينما يحتفظ بالمدخلات الحديثة، وهي خاصية تسمى "الذاكرة المتلاشية"، وهي ضرورية لفهم التسلسلات مثل الكلام أو اتجاهات سوق الأسهم. والسؤال الكبير كان ما إذا كان دفع هذه الأنظمة إلى الحافة القصوى لتغير الطور — وهي نقطة يتغير فيها سلوكها بشكل جذري — يمكن أن يجعلها أفضل في تذكر ومعالجة المعلومات.

لقد استكشف فريق من الباحثين في معهد بكين للتكنولوجيا هذه المسألة الآن من خلال محاكاة نوعين مختلفين من الأنظمة الكمومية التي يتم دفعها باستمرار بالطاقة وتفقد الطاقة لمحيطها. ركزوا على أنظمة تُعرف باسم "خزانات كير" (Kerr reservoirs)، وهي في الأساس حاويات من الضوء تتفاعل مع نفسها بطريقة غير خطية. وضع الباحثون سيناريوهين متميزين؛ في الأول، أنشأوا نظامًا يخضع لتغير مفاجئ وحاد في السلوك، يشبه تجمد الماء فجأة ليصبح ثلجًا. وفي الثاني، بنوا نظامًا يتغير بشكل تدريجي أكثر، حيث يغير تناظره بطريقة مستمرة. ومن خلال تغذية هذه الأنظمة بتدفق من البيانات وقياس مدى جودة قدرتها على إعادة بناء المدخلات الماضية أو التنبؤ بالأنماط المستقبلية، اكتشف الفريق أن كلا النظامين يعمل بأفضل حالاته عندما يعمل بالقرب من تحولات الطور هذه. وقد أكد ذلك أن حافة تغير الطور هي بالفعل "النقطة المثالية" للحوسبة، لكن قصة سبب حدوث ذلك تبين أنها كانت أكثر إثارة للدهشة مما توقع الجميع.

لفترة طويلة، اقترحت النظرية الرائدة أن المفتاح وراء هذا الأداء المعزز هو إبطاء عملية الاسترخاء في النظام. في الفيزياء، عندما يتعرض النظام لاضطراب، فإنه يستقر في النهاية إلى حالة هدوء؛ والوقت الذي يستغرقه القيام بذلك يحكمه حد سرعة معين، يُطلق عليه غالبًا اسم "الفجوة". وعندما يقترب النظام من تغير الطور، يُعتقد أن هذه السرعة تتباطأ حتى تصل إلى حد الزحف، مما يسمح للنظام بالاحتفاظ بالمعلومات لفترة طويلة جدًا. وكان من المفترض على نطاق واسع أن هذا البطء الشديد هو "السر الخفي" لتحسين الذاكرة. ومع ذلك، وجد الباحثون أن هذا الافتراض كان غير صحيح. فمن خلال تفكيك الحركات الداخلية المعقدة للأنظمة الكمومية إلى مكوناتها الفردية، اكتشفوا أن المكون فائق البطء، المرتبط بتغير الطور، يساهم في الواقع بقدر ضئيل جدًا في قدرة النظام على التذكر. لقد كان المصدر الحقيقي للأداء المعزز يكمن في مكان آخر.

كان الأبطال الحقيقيون في القصة هم المكونات الأسرع ذات المعدل المحدود. هذه هي الأجزاء من الآلة الكمومية التي تسترخي بوتيرة معتدلة، ليست سريعة جدًا فتنسى كل شيء، ولا بطيئة جدًا فتتعثر. وجد الباحثون أنه بالقرب من تحولات الطور، تعيد المجموعة الكاملة من هذه المكونات متوسطة السرعة تنظيم نفسها؛ حيث تغيرت سرعاتها وتفاعلت مع بعضها البعض بطرق جديدة، مما خلق تأثيرًا جماعيًا كان أقوى بكما في معالجة المعلومات من المكون الأبطأ المنفرد. في النظام ذي تغير الطور المفاجئ، خلق هذا التنظيم الجديد نافذة ضيقة حيث تباطأت السرعات المتوسطة بما يكفي للمساعدة. وفي النظام ذي التغير التدريجي، تحركت السرعات المتوسطة وانتشرت، مبتعدة عن المكون فائق البطء. في كلتا الحالتين، جاءت القدرة الحسابية من هذا التغيير الديناميكي في ترتيب السرعات المتوسطة، وليس من البطء الشديد للفجوة.

ولضمان أن هذه النتائج لم تكن مجرد آثار نظرية، طور الفريق طريقة دقيقة لتتبع أي الحركات الداخلية كانت مسؤولة عن التنبؤات الناجحة. وأظهروا أن المعلومات التي يعالجها النظام تُحمل بالكامل تقريبًا بواسطة هذه القنوات ذات المعدل المحدود والطريقة التي تتحد بها مع بعضها البعض. أما القناة فائقة البطء، رغم كونها الميزة الأكثر دراماتيكية في تغير الطور، فقد لعبت دورًا ثانويًا فقط. هذا التمييز أمر بالغ الأهمية لأنه يغير كيفية تفكير العلماء في تصميم هذه الآلات؛ فبدلاً من محاولة هندسة نظام يكون بطيئًا قدر الإمكان، يجب أن يكون الهدف هو ضبط النظام بحيث يتم ترتيب مكوناته متوسطة السرعة بشكل أمثل. كما أشار الباحثون إلى أن هذه الأنماط المحددة من الاسترخاء يمكن قياسها في التجارب الحقيقية باستخدام التكنولوجيا الحالية، مثل الدوائر فائقة التوصيل. وهذا يعني أن الإطار النظري الذي طوروه ليس مجرد فضول رياضي، بل هو دليل عملي لبناء حواسيب كمومية أفضل يمكنها التعلم من بيانات السلاسل الزمنية.

يكشف العمل في نهاية المطاف عن انفصال بين الفيزياء الطبيعية لنظام كمومي وبين كيفية استخدامه للحوسبة. يغير تغير الطور المشهد الداخلي للنظام، ولكن العمل الفعلي للتذكر والمعالجة يتم بواسطة مجموعة فرعية محددة من حركات النظام. ومن خلال فهم أن القوة تأتي من السلوك الجماعي للمكونات متوسطة السرعة وليس من المكون الأبطأ، يمكن للباحثين الآن تصميم خزانات كمومية تبديدية بخارطة طريق أكثر وضوحًا. ينتقل هذا النهج إلى ما وراء الارتباطات البسيطة ليصل إلى رابط مباشر بين طيف الاسترخاء الداخلي وقدرة الآلة على التعلم. وهو ما يشير إلى أن مستقبل الذاكرة الكمومية قد لا يكمن في محاربة الاحتكاك، بل في تسخير الرقصة المعقدة والمنظمة لسرعات الاسترخاء التي يخلقها الاحتكاك بشكل طبيعي.