در دنیای شگفتانگیز و پیچیده مکانیک کوانتوم، اطلاعات میتوانند به شکلی هوشمندانه پنهان یا «ماسک» شوند، که این موضوع تهدیدی جدی برای آینده ارتباطات و محاسبات امن کوانتومی محسوب میشود. اما اگر بتوانیم به یک ماشین بیاموزیم که این تردستی کوانتومی را تشخیص دهد چه؟ 🤔
این دقیقاً همان کاری است که تیمی از پژوهشگران در دانشگاه هانگژو دیانزی انجام دادهاند. شنگ-آئو مائو، لین ژانگ و بو لی روشی پیشگامانه را توسعه دادهاند که از یادگیری ماشین پیشرفته برای کنار زدن پرده از اطلاعات کوانتومی ماسکشده استفاده میکند. این تنها یک تمرین نظری نیست؛ بلکه یک جهش عملی به سوی حفاظت از دادههای فرداست.
چالش اصلی در تمایز قائل شدن بین حالتهایی با همبستگیهای کوانتومی واقعی و حالتهایی است که تنها به نظر میرسد از طریق ابزارهای کلاسیک همبسته هستند، به ویژه زمانی که اطلاعات کوانتومی عمداً پنهان شده باشد. این تحقیق با به کارگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین تحت نظارت برای حل این مشکل، یک شکاف حیاتی را پر میکند.
قدرت یک الگوریتم هوشمند 🧠
این تیم از یک الگوریتم قدرتمند به نام XGBoost استفاده کرده است. در ادامه نحوه انجام این کار آمده است:
- برای حالتهای کوانتومی ساده و «خالص»: آنها مدل XGBoost را با تغذیه آن از مثالهای تولید شده به صورت تصادفی آموزش دادند و به آن یاد دادند که علائم مشخصکننده ماسکگذاری را تشخیص دهد.
- برای حالتهای کوانتومی پیچیده و «مخلوط»: آنها یک گام فراتر رفتند. به جای استفاده از نمونههای تصادفی، یک رویکرد «یادگیری فعال» را توسعه دادند. این روش به طور هوشمندانه آموزندهترین و چالشبرانگیزترین نمونهها را برای یادگیری مدل انتخاب میکند، تکنیکی که آن را نمونهبرداری ترکیبی مینامند. این آموزش استراتژیک به طور قابل توجهی دقت مدل را افزایش داد.
نتایج چشمگیر و نگاهی به آینده 🚀
نتایج بسیار تأثیرگذار هستند. روش XGBoost مبتنی بر یادگیری فعال نه تنها به دقت طبقهبندی بالایی دست یافت، بلکه به طور مداوم از سایر تکنیکها مانند نمونهبرداری تصادفی و الگوریتم محبوب RandomForest نیز عملکرد بهتری داشت. این امر ابزاری قوی و قابل اعتماد برای تشخیص ماسکگذاری اطلاعات کوانتومی فراهم میکند.
با این حال، محققان در مورد بدهبستانهای موجود شفاف هستند. این فرآیند یادگیری فعال هوشمندانهتر و تکرارشونده، در مقایسه با روشهای سادهتر، به زمان محاسباتی بیشتری نیاز دارد. کارهای آینده آنها بر بهینهسازی فرآیند انتخاب نمونه برای کارآمدتر کردن آن متمرکز خواهد بود. آنها همچنین قصد دارند این تکنیک را برای مدیریت سیستمهای کوانتومی پیچیدهتر و چندلایه گسترش دهند.
این پیشرفت یک سنگ بنای حیاتی برای توسعه فناوریهای کوانتومی مقاوم است. با اطمینان از اینکه اطلاعات کوانتومی نمیتوانند به راحتی پنهان یا دستکاری شوند، این تحقیق پایههای پیشرفتهای آینده در رمزنگاری کوانتومی و شبکههای ارتباطی امن را تقویت میکند.
👈 برای درک عمیقتر این علم، مقاله اصلی پژوهش را مطالعه کنید.
منبع: Quantum Zeitgeist