الذكاء الاصطناعي الكمي والثورة في الرعاية الصحية والاقتصاد والخدمات اللوجستية

تعمل الذكاء الاصطناعي الكمي على إحداث ثورة في مجال الرعاية الصحية والخدمات اللوجستية، وحل المشكلات المعقدة التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التقليدي حلها، بدءًا من تطوير الأدوية بشكل أسرع إلى تحسين سلاسل التوريد العالمية.

الذكاء الاصطناعي الكمومي هو مزيج من الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية.

الذكاء الاصطناعي الكمي هو مزيج من الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، والذي يستغل قوة المعالجة المتوازية للبتات الكمومية (المختصرة باسم كيوبت) لتسريع وتحسين كفاءة التعلم الآلي.

في حين يسمح الذكاء الاصطناعي للآلات بالتعلم من البيانات واتخاذ القرارات مثل البشر، فإن الحوسبة الكمومية - مع تراكبها الكمي وتشابكها - تمكن من معالجة ملايين الحسابات في وقت واحد.

يفتح هذا المزيج إمكانات هائلة في المجالات التي تتطلب قوة حسابية عالية للغاية مثل التحسين المعقد والمحاكاة الحيوية وتحليلات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي والتعلم العميق، حيث تصل الذكاء الاصطناعي التقليدي إلى حدوده القصوى.

الحوسبة الكمومية - دفعة من البنية التحتية التكنولوجية

تستبدل الحوسبة الكمومية البتات التقليدية بالكيوبتات ، وهي وحدات خاصة من المعلومات يمكنها التواجد في حالات متعددة في آنٍ واحد بفضل ظاهرة التراكب الكمومي . بفضل ذلك، تستطيع الحواسيب الكمومية تمثيل ومعالجة المعلومات بشكل متوازي فائق، مما يفتح آفاقًا جديدة لقدرات الحوسبة.

يُقدّم هذا مزايا واضحة في حل المشكلات التركيبية المعقدة، والتحسين متعدد المتغيرات، ومحاكاة ظواهر فيزياء الكمّ التي تُشبه إلى حد كبير مشكلات الذكاء الاصطناعي. لطالما شكّلت هذه المجالات تحديًا كبيرًا لأجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية نظرًا لحجم البيانات وعدم خطيّتها.

يشهد نظام خوارزميات الكم نموًا سريعًا. تتيح خوارزميات مثل آلة متجه الدعم الكمي (QSVM) أو الشبكات العصبية الكمومية (QNN) إمكانية بناء نماذج تعلّم آلي أكثر تطورًا وكفاءة.

بالإضافة إلى ذلك، تساعد تقنية Quantum Annealing في تسريع عملية التعلم الآلي، وخاصة في مشاكل التعلم المعزز والتحسين - حيث تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات ذكية في بيئات معقدة ومتغيرة باستمرار.

ولا تعد هذه التطورات بتحسين أداء معالجة البيانات الضخمة فحسب، بل إنها تدفع أيضًا حدود الذكاء الاصطناعي، وتجعله أقرب إلى القدرة على التعامل مع أنظمة معقدة تتجاوز خيال أجهزة الكمبيوتر التقليدية.

التطبيقات الطبية

الذكاء الاصطناعي الكمي قد يُسرّع اكتشاف الأدوية ويُشخّص النتائج بدقة

بفضل القدرة على محاكاة التفاعلات المعقدة على المستويات الجزيئية والخلوية، تساعد الذكاء الاصطناعي الكمومي الباحثين على اكتساب رؤى أعمق في آليات المرض وتأثير الأدوية.

من أبرز تطبيقاته اختصار الوقت اللازم لاكتشاف وتطوير أدوية جديدة. فبدلاً من قضاء سنوات في اختبار ملايين الجزيئات، يتيح الذكاء الاصطناعي الكمي محاكاة سريعة ودقيقة لهياكل البروتينات والجزيئات والتفاعلات البيولوجية، وهو أمر يصعب على الحواسيب التقليدية القيام به بكفاءة. وهذا لا يقلل تكاليف البحث فحسب، بل يُسرّع أيضاً عملية نقل الأدوية المحتملة إلى مرحلة التجارب السريرية.

علاوةً على ذلك، يدعم الذكاء الاصطناعي الكمي تحسين دقة التشخيص من خلال تحليل بيانات التصوير الطبي والسجلات الطبية الضخمة، مما يُساعد على تخصيص العلاج الأنسب لكل مريض. ومن المتوقع أيضًا أن يُحسّن كفاءة الإدارة الوبائية، والتنبؤ بالأمراض، وتحسين عمليات الرعاية الطبية.

التطبيقات في التمويل

تسعير مشتقات الذكاء الاصطناعي الكمي، والذي يتطلب نمذجة عوامل متعددة للمخاطر والاحتمالات

تُعد الصناعة المالية الحديثة واحدة من أكثر المجالات تعقيدًا، حيث تتقلب البيانات في الوقت الفعلي وتحتاج قرارات الاستثمار إلى اتخاذها في جزء من الثانية.

بفضل القدرة على تحليل ملايين مجموعات الأصول والقيود في فترة زمنية قصيرة، تساعد الذكاء الاصطناعي الكمي المستثمرين في العثور على هيكل التخصيص الأمثل، وموازنة الأرباح والمخاطر بشكل أكثر دقة.

بالإضافة إلى ذلك، وبفضل المعالجة المتوازية والتعلم المعزز، يمكن للذكاء الاصطناعي الكمي اكتشاف أنماط التداول غير العادية وعلامات المخاطر المخفية في أعماق النظام - وهو الأمر الذي قد تفوته الخوارزميات التقليدية بسهولة.

بالإضافة إلى ذلك، يُسهم الذكاء الاصطناعي الكمي في تسعير المشتقات ، الأمر الذي يتطلب نمذجة عوامل متعددة للمخاطر والاحتمالات. تُمكّن قدرات المحاكاة الكمومية من بناء نماذج تسعير أكثر واقعية، مما يدعم اتخاذ قرارات استثمارية سريعة ودقيقة.

التطبيقات في مجال الخدمات اللوجستية

يمكن للذكاء الاصطناعي الكمي تقصير وقت الحساب وتحسين النماذج متعددة الأهداف

أصبحت سلاسل التوريد العالمية أكثر تعقيدًا من أي وقت مضى، مع ملايين نقاط الشحن، والوقت، والتكلفة، والطقس، ومتغيرات الطلب التي تتغير كل دقيقة. وتتجاوز مشكلات التحسين التقليدية - مثل إيجاد أقصر الطرق، أو تخصيص المخزون، أو إرسال المركبات فورًا - قدرات الذكاء الاصطناعي التقليدي في كثير من الحالات.

بفضل القدرة على حل المشكلات التركيبية المعقدة بفضل القوة المتوازية للبتات الكمومية، يمكن للذكاء الاصطناعي الكمومي تقصير وقت الحساب من ساعات إلى ثوانٍ ، خاصة في نماذج التحسين متعددة الأهداف.

على سبيل المثال، في إدارة أساطيل التوصيل، يُساعد الذكاء الاصطناعي الكمي على تخطيط النقل الأمثل آنيًا، مما يُقلل تكاليف الوقود ويضمن التسليم في الوقت المحدد. أما في مجال التخزين، فيُساعد على محاكاة وتنظيم تدفق البضائع بكفاءة عالية، مما يُقلل الازدحام ويزيد الإنتاجية.

وتساعد الذكاء الاصطناعي الكمي أيضًا في التنبؤ بالطلب الموسمي، ومحاكاة اضطرابات سلسلة التوريد ، وتوفير سيناريوهات الاستجابة السريعة - وهو أمر مفيد بشكل خاص في حالات الطوارئ مثل الأوبئة أو الأزمات اللوجستية العالمية.

المستقبل الكمي: ليس قريبًا ولكنه ليس بعيدًا

لا تزال الحواسيب الكمومية الحالية في مرحلة تجريبية، مع أعداد كيوبتات محدودة، واستقرار منخفض، ومتطلبات بنية تحتية للأجهزة شاقة للغاية. ولا تزال الضوضاء الكمومية، والأخطاء الحسابية، وتكاليف الصيانة المرتفعة تجعل تبنيها على نطاق واسع تحديًا كبيرًا.

ومع ذلك، فإن شركات عملاقة مثل IBM، وGoogle، وD-Wave، وRigetti ، والعديد من مختبرات الأبحاث المستقلة، تستثمر بكثافة لتوسيع القدرات الكمومية، مما يؤدي إلى زيادة عدد البتات الكمومية بشكل كبير وتحسين متانة النظام.

تظهر نماذج الحوسبة الهجينة - التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي والكمي - كحل انتقالي قابل للتطبيق، مما يساعد على تسخير بعض قوة الكم في حين أن البنية التحتية لا تزال في مهدها.

بفضل الجهود الكبيرة، يعد الذكاء الاصطناعي الكمي بتغيير الطريقة التي يتعامل بها البشر مع التحديات الكبرى في عصرنا.

فان هاي دانج

المصدر: https://tuoitre.vn/ai-luong-tu-va-cuoc-cach-mang-trong-y-te-kinh-te-logistics-20250605110531932.htm