Analog neutral-atom for in-memory processing in quantum reservoir computing

في سعي العلماء لتعليم الآلات كيفية التفكير، نظروا طويلاً إلى الدماغ البشري لاستلهام الإلهام، ولا سيما قدرته على تذكر الماضي أثناء معالجة الحاضر. هذا التحدي المحدد، المعروف باسم تحليل السلاسل الزمنية، يتضمن فهم تسلسلات البيانات حيث يكون الترتيب مهماً، مثل التنبؤ بالطقس أو تحليل أسواق الأسهم. لعقود من الزمن، حاول الباحثون بناء أنظمة رقمية تحاكي هذه "الذاكرة المتلاشية"، حيث تتلاشى المعلومات القديمة ببطء لتفسح المجال للبيانات الجديدة، وهي خاصية أساسية لفهم تدفق مستمر من الأحداث. مؤخراً، فُتحت آفاق جديدة من خلال محاولة تنفيذ هذه المهام ليس على رقائق السيليكون، بل على حواسيب كمومية. تستخدم هذه الآلات القواعد الغريبة للفيزياء الكمومية لمعالجة المعلومات في مساحات عالية الأبعاد، مما يوفر اختصاراً محتملاً لحل المشكلات التي تفوق قدرة الحواسيب الكلاسيكية. ومع ذلك، لا تزال هناك عقبة رئيسية: فالأنظمة الكمومية هشة للغاية وغالباً ما تفقد قدرتها على الاحتفاظ بالمعلومات بسرعة، أو تتطلب حواسيب كلاسيكية خارجية لتعمل كذاكرة مؤقتة، مما يبطل الغرض من استخدام آلة كمومية في المقام الأول.

لقد أظهر فريق من الباحثين الآن طريقة للتغلب على هذا القصور باستخدام نوع معين من الأجهزة الكمومية المكونة من ذرات متعادلة. ومن خلال هندسة كيفية تفاعل هذه الذرات مع بيئتها بعناقة، نجح العلماء في إنشاء نظام ينسى حالته الأولية بشكل طبيعي بينما يحتفظ بسجل مفيد للمدخلات الأخيرة، دون الحاجة إلى بنك ذاكرة كلاسيكي خارجي. يعتمد عملهم، الذي يستند إلى عمليات محاكاة لنظام كمومي بدلاً من تجربة فيزيائية على آلة حقيقية، إلى كشف أن المفتاح لفتح هذه الذاكرة يكمن في توازن دقيق بين الفوضى والاضمحلال المحكوم. وجد الباحثون أنه من خلال ضبط نظامهم عند نقطة محددة على حافة الفوضى الكمومية وإدخال نوع معين من فقدان الطاقة، تمكنوا من بناء "خزان" قادر على حل مشكلات التنبؤ المعقدة باستخدام خمس ذرات فقط. يشير هذا النهج نحو مسار نحو معالجات كمومية ذاتية التشغيل بالكامل يمكنها التعامل مع المهام الزمنية في الوقت الفعلي بشكل أصيل، دون الاعتماد على طرق التخزين المؤقت الخارجية البطيئة التي تعتمد عليها الأنظمة الحالية غالباً.

يتضمن جوهر هذا البحث منصة تُعرف باسم مصفوفة الذرات المتعادلة، حيث يتم حبس الذرات الفردية في مكانها بواسطة حزم ضوئية مركزة، تماماً مثل كرات رخامية محتجزة في أكواب غير مرئية. يتم استثارة هذه الذرات إلى حالة عالية الطاقة، مما يسمح لها بالتفاعل بقوة مع بعضها البعض. في الماضي، كان العلماء الذين يستخدمون هذه المنصات للتعلم الآلي يعتمدون غالباً على طريقة يقومون فيها بتغذية جزء من البيانات في النظام، ثم قياس النتيجة، ثم إعادة ضبط النظام للبدء من جديد للجزء التالي. هذا النهج يشبه قراءة كتاب صفحة تلو الأخرى ومسح ذاكرتك عن الصفحة السابقة قبل الانتقال إلى التالية؛ إنه يعمل، لكنه غير فعال ويفشل في التقاط التدفق المستمر للمعلومات. تقترح الدراسة الجديدة استراتيجية مختلفة: نظام تناظري حيث تتدفق البيانات باستمرار، ويتطور النظام نفسه ليحتفظ بذاكرة الماضي داخل حالته الكمومية. ولإنجاح ذلك، توجب على الباحثين حل مشكلة أساسية: فالأنظمة الكمومية تميل طبيعياً إما إلى الاحتفاظ بالمعلومات للأبد (مما يمنعها من نسيان البيانات القديمة) أو فقدانها بسرعة كبيرة جداً. لقد احتاجوا إلى طريقة لإحداث "ذاكرة متلاشية"، حيث يتذكر النظام الماضي القريب ولكنه يتخلى تدريجياً عن الماضي البعيد، وهي خاصية ضرورية لمعالجة المعلومات المعتمدة على الزمن.

اكتشف الباحثون أن السر في تحقيق هذه الذاكرة المتلاشية كان في احتضان التبديد، أو الفقدان المحكوم للطاقة، بدلاً من محاولة القضاء عليه. في عمليات المحاكاة الخاصة بهم، قاموا بنمذجة الذرات وهي تتفاعل مع بيئة محيطة تسبب لها فقدان الطاقة بمرور الوقت. واختبروا عدة طرق مختلفة لحدوث هذا الفقد في الطاقة، وقارنوا بينها ليروا أي منها كان الأفضل في الحفاظ على القدرة على معالجة المعلومات. ووجدوا أن نوعاً معيناً من فقد الطاقة، يُعرف باسم "تخميد السعة"، كان الأكثر فعالية. هذه العملية تدفع الذرات نحو حالة أرضية مستقرة، مما يؤدي فعلياً إلى "تنظيف" النظام من المعلومات القديمة بينما تسمح للمدخلات الجديدة بتشكيل الحالة بطريقة تحتفظ بأثر للتاريخ. ومن المثير للدهشة، وجدوا أيضاً أن نوعاً آخر من الضجيج، والذي يُعتبر عادةً ضاراً، لا يزال بإمكانه الحفاظ على قدر ضئيل من الذاكرة إذا كان النظام مدفوعاً بقوة خارجية قوية. أظهر هذا الاكتشاف المنافي للبداهة أنه حتى عندما يكون النظام غير قادر نظرياً على الحفاظ على حالة مستقرة، فإن الدفع والسحب المستمر للقوة المحركة يمكن أن يبقيه في حالة من التدفق التي تتذكر الماضي لفترة قصيرة.

لاختبار مدى كفاءة هذا النظام، أجرى الفريق سلسلة من الاختبارات المعيارية المصممة لقياس الذاكرة ومهارات التنبؤ. بدأوا بمهمة بسيطة تسمى الذاكرة قصيرة المدى، حيث كان على النظام استرجاع رقم من عدة خطوات مضت في تسلسل ما. وجدوا أن النظام يعمل بأفضل حالاته عندما يتم ضبط الذرات عند نقطة تشغيل محددة تُعرف بـ "حافة الفوضى". وهي منطقة لا يكون فيها النظام قابلاً للتنبؤ تماماً ولا عشوائياً تماماً، بل يقع في منطقة مثالية حيث يمكن للأنماط المعقدة أن تظهر. عندما تم ضبط الذرات عند هذه الحافة، استطاع النظام تذكر المعلومات لفترة أطول بكثير مما لو كان في حالة أكثر استقراراً أو أكثر فوضوية. كما قارن الباحثون بين طريقتين لتوسيع نطاق النظام: إضافة المزيد من الذرات الفيزيائية مقابل استخدام تقنية تسمى "تعدد الإرسال الزمني"، والتي تحاول استخراج المزيد من المعلومات من نفس عدد الذرات عبر أخذ عينات في أوقات مختلفة. وجدوا أن إضافة المزيد من الذرات الفيزيائية كانت الطريقة الأكثر موثوقية، لأنها تضيف طرقاً جديدة ومستقلة لتخزين المعلومات، بينما اصطدم تعدد الإرسال الزمني سريعاً بحد أقصى تصبح فيه العينات الإضافية متشابهة جداً بحيث لا تكون مفيدة.

كان الاختبار الحقيقي للنظام عندما طلب منه الباحثون التنبؤ بأنماط معقدة وفوضوية. استخدموا نموذجين رياضيين شهيرين يولدان تسلسلات غير متوقعة ولكنها منظمة، يُعرفان باسم "ماكي غلاس" (Mackey-Glass) و"سانتا في" (Santa Fe). هذه مهام صعبة لأن الحالة المستقبلية للنظام تعتمد على تاريخ طويل ومعقد من الحالات الماضية. أظهرت عمليات المحاكاة أن خزانهم الكمومي يمكنه التنبؤ بهذه التسلسلات بدقة ملحوظة، حتى عند استخدام عدد ضئيل جداً من الذرات. في أحد السيناريوهات، كان وجود مصفوفة من خمس ذرات فقط كافياً للتنبؤ بالسلوك الفوضوي بدقة عالية. والأهم من ذلك، قارن الباحثون طريقتهم بالنهج القديم الذي يعتمد على الذاكرة الكلاسيكية الخارجية. ووجدوا أن نظامهم الكمومي المستقل، الذي يحمل ذاكرته الخاصة، تفوق على الأنظمة ذات التخزين المؤقت الكلاسيكي بشكل كبير. كانت الأنظمة القديمة تحتاج إلى نافذة كبيرة من البيانات الماضية ليتم تغذيتها من الخارج لتحقيق نتائج مماثلة، بينما استطاع النظام الجديد القيام بذلك بنافذة أصغر بكثير، مما يعني معالجة المعلومات داخلياً بفعالية.

تخلص الدراسة إلى أنه لكي يصبح الحوسبة بالخزان الكمومي (Quantum Reservoir Computing) حقيقة عملية، يجب تصميم الأجهزة لتشمل هذه الخصائص التبديدية المحددة منذ البداية. ويجادل الباحثون بأن عصر محاولة بناء أنظمة كمومية مثالية ومعزولة لا تفقد الطاقة أبداً قد لا يكون المسار الصحيح لهذا النوع من الحوسبة تحديداً. بدلاً من ذلك، يكمن المستقبل في هندسة أنظمة مفتوحة على بيئتها، باستخدام فقدان الطاقة المحكوم لخلق الذاكرة المتلاشية اللازمة. ومن خلال ضبط النظام عند حافة الفوضى واستخدام النوع الصحيح من تبديد الطاقة، من الممكن بناء حاسوب كمومي يعمل كمعالج زمني حقيقي. يوفر هذا العمل مخططاً واضحاً لكيفية تصميم هذه الآلات، مما يشير إلى أن الجيل القادم من الأجهزة الكمومية قد يكون قادراً على التعامل مع تدفقات البيانات المعقدة في الوقت الفعلي بشكل أصيل، دون الحاجة إلى الهياكل الخارجية الثقيلة التي حدت من تطبيقاتها حتى الآن.