يمكن أن تتيح الخوارزمية المستوحاة

يمكن لخوارزميات مستوحاة من الكم محاكاة تدفقات السوائل المضطربة على جهاز كمبيوتر كلاسيكي أسرع بكثير من الأدوات الموجودة ، مما يؤدي إلى خفض أوقات الحساب من عدة أيام على حاسوب كبير كبير إلى ساعات فقط على جهاز كمبيوتر محمول عادي. هذا يمكن أن يحسن توقعات الطقس ويزيد من كفاءة العمليات الصناعية ، كما يقول الباحثون.

يتضمن الاضطراب في السائل أو الهواء العديد من الدوامات المتفاعلة التي تصبح بسرعة معقدة للغاية بحيث تكون المحاكاة الدقيقة مستحيلة حتى على أقوى أجهزة الكمبيوتر. يعد نظرائهم الكم بتحسين الأمور ، ولكن حتى أكثر الآلات الأكثر تقدماً غير قادر على أي شيء سوى المظاهرات البدائية.

يمكن تبسيط محاكاة الاضطرابات هذه عن طريق استبدال الحسابات الدقيقة بالاحتمالات. ولكن حتى هذا التقريب يترك العلماء الذين لديهم حسابات تتطلب حلها.

طور نيكيتا غوريانوف من جامعة أكسفورد وزملاؤه الآن نهجًا جديدًا يستخدم خوارزميات مستوحاة من الكمبيوتر تسمى شبكات Tensor لتمثيل توزيعات احتمالية الاضطرابات.

نشأت شبكات التنسور في الفيزياء واستخدامها في أوائل العقد الأول من القرن العشرين. إنها توفر الآن طريقًا واعداً لإثارة المزيد من الأداء من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية الحالية قبل توفر آلات الكم المفيدة حقًا.

يقول غوريانوف: “تأتي الخوارزميات وطريقة التفكير من عالم المحاكاة الكمومية ، وهذه الخوارزميات قريبة جدًا من ما تفعله أجهزة الكمبيوتر الكم”. “نحن نرى تسريعًا جذريًا تمامًا ، من الناحية النظرية وفي الممارسة العملية.”

في غضون ساعات قليلة ، تمكن الفريق من إدارة محاكاة على جهاز كمبيوتر محمول استغرق في السابق عدة أيام على جهاز كمبيوتر كبير. شهدت الخوارزمية الجديدة انخفاضًا 1000 ضعف في الطلب على المعالج ، وتخفيض بملايين أضعاف في الطلب على الذاكرة. على الرغم من أن هذه المحاكاة كانت مجرد اختبار بسيط ، إلا أن نفس أنواع المشكلة على نطاق أوسع تكمن وراء توقعات الطقس ، والتحليل الديناميكي الهوائي للطائرات وتحليل العمليات الكيميائية الصناعية.

يقول Gunnar Möller من جامعة كينت ، المملكة المتحدة ، إن مشكلة الاضطراب ، التي تحتوي على بيانات في خمسة أبعاد ، تصبح صعبة للغاية دون استخدام Tensors. يقول: “من الناحية الحسابية ، إنه كابوس”. “ربما يمكنك القيام بذلك في حالات محدودة ، عندما يكون لديك حاسوب سوبر ويسعدنا تشغيله لمدة شهر أو شهرين.”

تعمل شبكات Tensor من خلال تقليل كمية البيانات التي تتطلبها المحاكاة ، وقطع الطاقة الحسابية المطلوبة بشكل كبير لتشغيلها. يمكن التحكم بعناية كمية وطبيعة البيانات التي تمت إزالتها عن طريق الاتصال بمستوى الدقة لأعلى أو لأسفل.

تم بالفعل استخدام هذه الأدوات الرياضية في لعبة القط والفأر بين مطوري الكمبيوتر الكم وعلماء الكمبيوتر الكلاسيكيين. أعلنت Google في عام 2019 أن معالجًا كميًا يسمى Sycamore قد حقق “تفوق الكم” – النقطة التي يمكن أن يكمل فيها الكمبيوتر الكم مهمة ستكون ، لجميع النوايا والأغراض ، مستحيلة على أجهزة الكمبيوتر العادية.

ومع ذلك ، فإن شبكات الموتر التي تحاكي نفس المشكلة على مجموعات كبيرة من وحدات معالجة الرسومات التقليدية حققت في وقت لاحق نفس الشيء في ما يزيد قليلاً عن 14 ثانية ، مما يقوض مطالبة Google السابقة. لقد تقدمت Google منذ ذلك الحين مرة أخرى مع جهاز Willow Quantum الجديد.

ستكون أجهزة الكمبيوتر الكمومية الكبيرة والمتسامحة للأخطاء ، بمجرد إنشائها ، قادرة على تشغيل الموترات على نطاقات أكبر بكثير بدقة أكبر بكثير من أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية ، لكن Möller يقول إنه متحمس لما يمكن تحقيقه في غضون ذلك.

يقول: “مع جهاز كمبيوتر محمول ، يمكن أن يتغلب مؤلفو هذه الورقة على ما هو ممكن على الحاسوب الخارق ، لمجرد أن لديهم خوارزمية أكثر ذكاءً”. “إذا كنت تستخدم هذه الخوارزمية على الحاسوب الخارق ، فيمكنك الذهاب إلى أبعد مما يمكنك استخدام أي نهج حسابي مباشر. على الفور له فائدة هائلة ، وليس علي الانتظار 10 سنوات أخرى للحصول على الكمبيوتر الكم المثالي. “