سال‌هاست که شرکت‌های فناوری میلیاردها دلار روی توسعه رایانه‌های کوانتومی سرمایه‌گذاری کرده‌اند. هدف این سرمایه‌گذاری‌ها، ایجاد تحول در حوزه‌هایی مانند امور مالی، کشف دارو و بهینه‌سازی لجستیک است. با این حال، پیشرفت‌های سریع هوش مصنوعی در شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی، این سوال را مطرح کرده است: آیا در آینده به رایانش کوانتومی نیاز خواهیم داشت؟

وعده‌های رایانش کوانتومی

رایانه‌های کوانتومی بیشترین امید را در حوزه‌هایی مانند علم مواد و شیمی ایجاد کرده‌اند. این فناوری با استفاده از اصول مکانیک کوانتومی مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، می‌تواند مزیت قابل توجهی نسبت به رایانه‌های کلاسیک داشته باشد. این قابلیت‌ها نوید تحول در صنایعی مانند کشف دارو، امور مالی و لجستیک را می‌دهند.
به عنوان مثال، شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی مانند مولکول‌ها و مواد، می‌تواند به پیشرفت‌هایی در توسعه داروهای جدید، باتری‌ها و ابررساناها منجر شود.

با این حال، ساخت رایانه‌های کوانتومی عملی همچنان یک چالش بزرگ است. پردازنده‌های کوانتومی کنونی، که به تازگی از مرز ۱۰۰۰ کیوبیت عبور کرده‌اند، هنوز بسیار کوچک‌تر از آن هستند که بتوانند برتری قابل توجهی نسبت به رایانه‌های کلاسیک نشان دهند. برای دستیابی به مزایای واقعی، به احتمال زیاد به ده‌ها هزار یا حتی میلیون‌ها کیوبیت نیاز است. 

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در شبیه‌ سازی کوانتومی

در حالی که محققان با محدودیت‌های سخت‌ افزار کوانتومی دست‌ و‌ پنجه نرم می‌کنند، هوش مصنوعی به پیشرفت‌های چشمگیری در شبیه‌ سازی سیستم‌های کوانتومی دست یافته است. مقیاس و پیچیدگی سیستم‌های کوانتومی که با استفاده از هوش مصنوعی شبیه‌ سازی می‌شوند، به سرعت در حال افزایش است.
مقاله‌ای که اخیراً در مجله Science منتشر شده، نشان می‌دهد که روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی به سرعت در حال تبدیل شدن به تکنیک پیشرو برای مدل‌سازی مواد با خواص کوانتومی قوی هستند.
متخصصان معتقدند که هوش مصنوعی به لطف قدرت پردازش بالای خود، می‌تواند برخی از چالش‌هایی را که پیش‌تر تصور می‌شد فقط با رایانه‌های کوانتومی قابل حل هستند، مدیریت کند. به عنوان مثال، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند ویژگی‌های شیمیایی مولکول‌ها را با هزینه‌ای بسیار کمتر از روش‌های کلاسیک پیش‌بینی کنند.
شرکت متا (Meta) اخیراً یک مدل هوش مصنوعی معرفی کرده است که بر روی یک مجموعه داده عظیم از مواد آموزش دیده و به رتبه اول در روش‌های یادگیری ماشین برای کشف مواد رسیده است.
این پیشرفت‌ها نشان می‌دهند که هوش مصنوعی ممکن است بسیاری از مسائل جالب در شیمی و علوم مواد را قبل از اینکه رایانه‌های کوانتومی در مقیاس بزرگ به واقعیت تبدیل شوند، حل کند.

 چالش‌های رایانش کوانتومی: آیا محاسبات کوانتومی هنوز برتری دارد؟

یکی از چالش‌های اصلی رایانش کوانتومی این است که بسیاری از الگوریتم‌های کوانتومی که کاربردهای تجاری واضح‌تری دارند، مانند جستجو در پایگاه‌های داده یا حل مسائل بهینه‌سازی، سرعت کمتری نسبت به روش‌های کلاسیک ارائه می‌دهند.
علاوه بر این، مشکلات فنی مانند سرعت پایین سخت‌افزار کوانتومی و دشواری انتقال داده‌های کلاسیک به رایانه‌های کوانتومی، موانع بزرگی هستند.
با این حال، رایانه‌های کوانتومی همچنان می‌توانند در برخی موارد، مانند شبیه‌سازی سیستم‌های بسیار پیچیده که در آن ذرات به شدت با یکدیگر در تعامل هستند، مزیت داشته باشند.
از سوی دیگر، رویکردهای یادگیری ماشین در حال رقابت مستقیم با رایانه‌های کوانتومی در حوزه‌هایی مانند شیمی کوانتومی و فیزیک ماده چگال هستند.

 

آینده ترکیبی: هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی

بسیاری از کارشناسان معتقدند که آینده محاسبات، ترکیبی از رویکردهای کوانتومی و کلاسیک خواهد بود. در این سناریو، هوش مصنوعی و رایانه‌های کوانتومی با همکاری یکدیگر، مشکلات پیچیده را حل خواهند کرد.
در نهایت، به نظر می‌رسد که رایانه‌های کوانتومی ممکن است دیگر تنها گزینه برای حل مسائل پیچیده نباشند. با رشد سریع یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، این احتمال وجود دارد که هوش مصنوعی بتواند بسیاری از چالش‌های علمی را قبل از اینکه رایانه‌های کوانتومی به مرحله کاربردی برسند، حل کند.
هنوز مشخص نیست که در نهایت کدام فناوری بر دیگری غلبه خواهد کرد یا اینکه هر دو در کنار یکدیگر تکامل خواهند یافت.