الذكاء الاصطناعي يدير الخوارزميات الكمومية وموارد الحوسبة

طور باحثون في جامعة Waseda اليابانية إطار عمل جديد يدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع البنية التحتية للحوسبة الكمومية والحوسبة عالية الأداء. قدم Masaki Shiraishi وزملاؤه خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) المصمم لتسهيل الإدارة المستقلة لتدفقات العمل الكمومية، شاملاً تفسير الأكواد وتخصيص الموارد وتنفيذ التجارب.

تمكن النظام المطور من إعداد وقياس حالة Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) المكونة من 3 كيوبت بشكل مستقل 1000 مرة متتالية دون أي تدخل بشري. تمثل حالة GHZ حالة تشابك كمومي أساسية في ميكانيكا الكم، وتخدم كمعيار قياس قيم لتقييم دقة التحكم في الأنظمة الكمومية. يكمن الابتكار الأساسي للنظام في تطبيق بروتوكول سياق النموذج الذي يعمل كقناة اتصال موحدة بين نموذج اللغة الكبيرة وموارد الحوسبة الكمومية.

يوحد البروتوكول الاتصال بين نموذج اللغة والأجهزة الكمومية، مديراً بكفاءة تقديم المهام إلى الحاسوب الفائق ABCI-Q والأجهزة الكمومية البعيدة عبر مجموعة برمجيات CUDA-Q. يستخدم النظام نموذج NVIDIA Nemotron 3 Nano المنشور محلياً والذي يحتوي على 31.6 مليار معامل لتفسير المطالبات باللغة الطبيعية وترجمتها إلى أكواد OpenQASM قابلة للتنفيذ. نجح النظام في تنفيذ إجراءات كمومية أساسية شملت أخذ عينات الحالات الكمومية وحوسبة القيم المتوقعة.

رغم النجاح في إدارة تدفقات العمل الكمومية، فإن الاعتماد الأولي على محاكيات كمومية بدلاً من التنفيذ المباشر على الأجهزة الكمومية الحقيقية يطرح تساؤلات مهمة. قد تختلف خصائص الأداء لمعالجات الحجم المتوسط الصاخبة (NISQ) الحقيقية، المعرضة لفقدان التماسك ومصادر أخطاء أخرى، بشكل كبير عن تلك المرصودة في البيئة المحاكية.

يمثل هذا التطور خطوة حاسمة نحو أتمتة كاملة للتجارب الكمومية، مما قد يسرع وتيرة الاكتشافات العلمية عبر تخصصات متنوعة. من خلال تجريد تعقيدات برمجة الأجهزة الكمومية وإدارة الموارد، يمكن للنظام أن يقلل الاعتماد على المبرمجين الكموميين المهرة النادرين، وقد يؤثر إيجابياً على الشركات العاملة في مجال الحوسبة الكمومية مثل IBM و Quantinuum من خلال توسيع قاعدة المستخدمين المحتملين لتقنياتها.