Amazon Braket تتكامل مع AWS Batch لتشغيل سير عمل هجين كمومي-كلاسيكي قابل للتوسع

كشفت Amazon Web Services عن نهج متقدم لتشغيل سير العمل الهجين الذي يجمع بين الحوسبة الكمومية والكلاسيكية، من خلال دمج خدمة Amazon Braket للحوسبة الكمومية مع AWS Batch وAWS Step Functions. يأتي هذا التطوير استجابةً للتحديات المتزايدة في تنسيق الخوارزميات الكمومية الحديثة التي تتطلب موارد حوسبة غير متجانسة تعمل بشكل متسلسل.

تُصنَّف الخوارزميات الكمومية إلى ثلاث فئات رئيسية من حيث نمط سير العمل: الخوارزميات التباينية مثل VQE وQAOA التي تتناوب بين تقييم الدوائر الكمومية والمُحسِّن الكلاسيكي في حلقة مغلقة، والخوارزميات الكنسية مثل تقدير الطور الكمومي وخوارزمية Shor التي تُركِّز معظم العمل في دائرة كمومية عميقة، وفئة ثالثة ناشئة تفصل بين الروتين الكمومي والكلاسيكي في خطوات متتابعة. من أبرز أمثلة الفئة الأخيرة خوارزمية مونت كارلو الكمومية-الكلاسيكية للمجال المساعد (QC-AFQMC) وخوارزمية التقطير الكمومي المعتمدة على العينات (SQD).

تُستخدم خوارزمية QC-AFQMC لإيجاد الحالة الأرضية لهاميلتونيات الأجسام المتعددة، حيث يُحضِّر الحاسوب الكمومي حالة تجريبية أولية تُوجِّه تطور مونت كارلو عبر الزمن التخيلي. تعتمد هذه الخوارزمية على تقنية التصوير المقطعي بالظلال (Shadow Tomography) لبناء وصف كلاسيكي مضغوط للحالة التجريبية من خلال تنفيذ دفعة من الدوائر الكمومية مع قياسات عشوائية. تُعاد استخدام هذه الظلال لتقدير التداخلات والطاقات المحلية لآلاف من العينات المتطورة (walkers) التي تتطور بشكل مستقل، مما يُتيح التوازي الطبيعي عبر معالجات متعددة.

يتكون سير العمل من ثلاث مراحل: أخذ العينات الكمومية عبر Amazon Braket، ثم المعالجة الكلاسيكية المُكثَّفة حسابياً عبر AWS Batch التي توفر موارد على مستوى الحوسبة عالية الأداء، وأخيراً حساب متوسط الطاقة. يُنسِّق AWS Step Functions هذه المراحل المنفصلة تلقائياً، مما يُلغي الحاجة للبرمجة النصية المخصصة والاستطلاع اليدوي المُعرَّض للأخطاء.

يُمثِّل هذا التكامل خطوة مهمة نحو تسهيل تبني الحوسبة الكمومية الهجينة في التطبيقات العملية، خاصةً في مجالات كيمياء الكم ومحاكاة المواد. بالنسبة لشركة Amazon المُدرجة في بورصة ناسداك، يُعزِّز هذا التطوير مكانتها التنافسية في سوق الحوسبة الكمومية السحابية المتنامي، ويُوسِّع قاعدة عملاء AWS في قطاع البحث العلمي والصناعات الدوائية التي تتطلب محاكاة جزيئية دقيقة.