محققان از مؤسسه Qubit Pharmaceuticals و دانشگاه سوربن الگوریتم‌های کوانتومی‌ای توسعه داده‌اند که توانایی افزایش چشمگیر سرعت در تحلیل زنجیره‌های مارکوف غیرقابل برگشت را دارند. این الگوریتم‌ها، که بر مبنای پیاده‌روی‌های کوانتومی طراحی شده‌اند، امکان کاوش همزمان مسیر‌های متعدد را فراهم می‌کنند و نسبت به روش‌های کلاسیک بهبود قابل توجهی در کارایی ارائه می‌دهند.

به گزارش کوانتوم اینسایدر، این مطالعه، که نتایج نظری آن از طریق اثبات‌های ریاضی و شبیه‌سازی‌ها ارائه شده، پتانسیل‌های بزرگی برای حوزه‌هایی مانند کشف دارو و مدل‌سازی مالی دارد، اما نیاز به تأیید عملی بر روی سخت‌افزار‌های واقعی کوانتومی دارد.

در این تحقیق مشخص شد الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند با سرعت‌های نمایی نمونه‌برداری از زنجیره‌های مارکوف غیرقابل برگشت را انجام دهند. این قابلیت به‌ویژه در سیستم‌هایی که رفتار آنها پس از مدت زمان طولانی به تعادل می‌رسد، اهمیت دارد. زنجیره‌های مارکوف، مدل‌های ریاضی هستند که برای شبیه‌سازی سیستم‌های دارای انتقال میان حالت‌های مختلف به کار می‌روند. در حالی که زنجیره‌های مارکوف قابل برگشت تاکنون مرکز توجه تکنیک‌های محاسباتی بوده‌اند، زنجیره‌های غیرقابل برگشت در بسیاری از فرآیند‌های زیستی و شیمیایی مشاهده می‌شوند که در آنها انتقالات با یک سوگیری خاص صورت می‌گیرند.

این الگوریتم‌ها دو رویکرد کلیدی را معرفی می‌کنند. یکی از این روش‌ها برای شرایطی طراحی شده که اطلاعات جزئی از توزیع ایستا (stationary distribution) موجود باشد، و روش دیگر که عمومی‌تر است، بدون نیاز به اطلاعات پیشین عمل می‌کند. هر دو روش از پیاده‌روی کوانتومی استفاده می‌کنند که نسخه کوانتومی پیاده‌روی تصادفی در نظریه احتمال است.

مزیت کوانتومی

در زنجیره‌های مارکوف قابل برگشت، الگوریتم‌های کوانتومی توانایی ارائه بهبود‌های مربعی در سرعت را دارند. اما محققان دریافتند که برای زنجیره‌های غیرقابل برگشت، این الگوریتم‌ها می‌توانند به سرعت‌های نمایی دست یابند. به عنوان مثال، حل مسائل در چند دقیقه که ممکن است با روش‌های کلاسیک سال‌ها طول بکشد.

اگرچه این نتایج امیدوارکننده هستند، اما هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارند. پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها به ساخت مدار‌های کوانتومی نیاز دارد که با محدودیت‌های فعلی سخت‌افزار‌های کوانتومی ممکن است دشوار باشد.

این پیشرفت می‌تواند تأثیر بسزایی در صنایعی مانند کشف دارو و مدل‌سازی مالی داشته باشد. به عنوان مثال، شبیه‌سازی‌های سریع‌تر دینامیک مولکولی می‌توانند روند شناسایی درمان‌های جدید را سرعت بخشند.

این پژوهش توسط «باپتیست کلودون»، «ژان-فیلیپ پیکمال» و «پیر مونمارشه» انجام شده و مقاله آن بر روی سرور پیش‌چاپ arXiv منتشر شده است. محققان تأکید می‌کنند که این نتایج هنوز به مرحله داوری علمی نرسیده‌اند و نیازمند بررسی‌های دقیق‌تر هستند.

انتهای پیام/