أوراكل وClassiq تنجزان إثبات مفهوم للحوسبة عالية الأداء لتحسين المحفظة الاستثمارية باستخدام 36 كيوبت

أخبار ar.wedoany.com، أنجزت شركة أوراكل (Oracle Corporation) ومنصة Classiq لتطوير هندسة البرمجيات الكمومية إثبات مفهوم للحوسبة عالية الأداء (HPC) يربط بين التوليد القائم على الذكاء الاصطناعي باللغة الطبيعية وعناقيد المحاكاة التقليدية واسعة النطاق. يُظهر سير عمل البرمجيات الشامل هذا كيف يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي توليف شيفرة كمومية على مستوى المؤسسات بناءً على مطالبات مجردة من المستخدم، وتجميعها تلقائياً إلى دوائر قابلة للتنفيذ. وللتحقق من صحة البرامج المُولَّفة، قام الفريق بتوجيه أعباء العمل إلى عُقد الحوسبة الفائقة NVIDIA DGX A100 على البنية التحتية لسحابة أوراكل (OCI)، حيث نجح في تنفيذ محاكاة بـ 36 كيوبت، متجاوزاً بذلك حدود بيئات التطوير المحلية القياسية.

فيما يتعلق بالبنية التقنية، تتطلب محاكاة الدوائر الكمومية عالية العمق على رقاقات السيليكون التقليدية موارد حوسبة هائلة. وعادةً ما يقتصر سير عمل المُجمِّع القياسي على منصة Classiq على 29 كيوبت كحد أقصى. يؤدي توسيع خط الأساس هذا إلى متجه حالة يضم 36 كيوبت إلى توليد حوالي 68.7 مليار سعة مركبة. وعند استخدام معاملات تخزين أحادية الدقة، فإن الحفظ الثابت لمتغير متجه الحالة الخام يتطلب حوالي 512 جيبي بايت من ذاكرة جهاز وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، وذلك قبل احتساب الحمل الإضافي لمحرك المحاكاة.

لاستيعاب هذا الحجم من البيانات، قامت Classiq بتصدير الدائرة كسكريبت OpenQASM مستقل عبر طبقة تكييف للتنفيذ الخارجي. وتم نقل الملف عبر بروتوكول SSH إلى دليل المضيف على OCI، مما أدى إلى تشغيل حاوية NVIDIA cuQuantum Appliance المعزولة التي تعمل ضمن بيئة Docker افتراضية. استخدم خط أنابيب الحوسبة سكريبت mpirun لاستدعاء وتوزيع تقلص المصفوفات بشكل متماثل عبر وحدات معالجة الرسوميات الثماني من نوع NVIDIA A100 في العقدة، مع إعادة تغذية المعاملات التقليدية بشكل دوري إلى واجهة مُجمِّع Jupyter المحلية عبر حلقة استقصاء عبر SSH.

قام التطبيق المستهدف بنمذجة تكرارية متعددة المتغيرات ومنفصلة لمسألة تحسين المحفظة الاستثمارية القياسية من نوع ماركويتز (Markowitz) القائمة على متوسط التباين. تم توليد مجموعة المسائل هذه في أقل من 15 دقيقة عن طريق تمرير مطالبات سلوكية باللغة الطبيعية إلى وكيل الذكاء الاصطناعي الخبير من Classiq، حيث قامت بتخطيط 12 أصلاً عبر قطاعات شركات مختلفة في ظل قيود صارمة على الميزانية. تضمنت القيود البارامترية: تخصيص كل أصل بعدد صحيح من 0 إلى 7 حصص، مما يتطلب 3 كيوبتات لكل أصل لترميز ثماني حالات منفصلة محتملة بالنظام الثنائي؛ وتم فرض قيد صارم على التخصيص الإجمالي للحصص عبر جميع الأصول الـ 12 ليكون المجموع ثابتاً عند 15 حصة بالضبط.

تُعرّف هذه الحدود البارامترية فضاء بحث حسابياً هائلاً يحتوي على 68.7 مليار تركيبة تخصيص أولية قبل تطبيق شرط الميزانية الإجمالية. ولتحليل هذا الفضاء، طبق النظام خوارزمية التحسين التقريبي الكمومي (QAOA)، وهي طريقة متغيرة هجينة. قام محرك التوليف من Classiq بتخطيط دائرة من 36 كيوبت باستخدام ثلاث طبقات QAOA مختلفة، مما أنتج عمقاً على مستوى البوابة يبلغ 730. اكتملت المحاكاة الهجينة الخالية من الضوضاء بالكامل على أجهزة OCI في حوالي خمس ساعات، حيث قامت كل استدعاء عينة بتشغيل 16,384 قياساً، عبر 15 تكراراً خارجياً يتحكم فيه مُحسِّن COBYLA التقليدي. وبالمقارنة مع معيار تقليدي تم تجميعه من 200,000 حالة عشوائية ممكنة، أسفرت نتائج العينات الكمومية عن حل أمثل بفجوة في قيمة دالة الهدف بلغت 4.63% فقط.

يُظهر هذا التكامل تحولاً على مستوى المؤسسات من المفهوم المجرد إلى النشر واسع النطاق. من خلال الجمع بين مُجمِّع التحسين الآلي من Classiq وموارد الحوسبة المتوازية عالية الإنتاجية من OCI، يلغي سير العمل حاجة المطورين للبرمجة اليدوية على مستوى البوابات المادية المقيدة. تتيح طبقة التجريد هذه إعداد النماذج الأولية للخوارزميات وتصحيح النماذج والتحقق من صحة أعباء العمل بسرعة في مجالات عالية القيمة مثل إدارة المخاطر المالية وهندسة الطيران وتخطيط الخدمات اللوجستية. يمكّن هذا الدمج فرق البحث والتطوير في المؤسسات من توسيع نطاق أنشطتها الكمومية على عناقيد تقليدية عالية الأداء، مع الحفاظ على قابلية نقل الشيفرة مع ظهور المعالجات المادية المقاومة للأخطاء.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com