الاعتماد على عمالقة معايرة الأجهزة الكمية

تطبيقات التعلم الآلي التقليدية، مثل التعرف الضوئي على الحروف، نشأت من عدم القدرة على برمجة الكمبيوتر بشكل صريح لتنفيذ مهمة روتينية. في هذا السياق، تُستَخْدَم عادةً خوارزميات التعلم لاستنتاج نموذج حصريًا من الأدلة الموجودة في مجموعة بيانات ضخمة. ومع ذلك، فإن الحصول على كمية وفيرة من البيانات يعتبر فخامة غير عملية في بعض التخصصات العلمية؛ ولكن هناك نموذج واضح للمنطقة يعتمد على الاكتشافات العلمية السابقة. هنا نقدم نهجًا جديدًا للتعلم الآلي قادر على الاستفادة من الاكتشافات العلمية السابقة لتحسين قابلية تعميم النموذج العلمي. نوضح فعاليته في التنبؤ بجميع طيف الطاقة لـ (Hamiltonian) على جهاز كمي فائق الموصل، وهي مهمة أساسية في معايرة أجهزة الكمبيوتر الكمية الحالية. دقة نهجنا تتجاوز الحالة المثلى الحالية بأكثر من 20٪. وهكذا，则我们的方法证明了人工智能如何通过“站在巨人的肩膀上”而得到进一步提升。请注意，最后一句中的“则我们的方法”在阿拉伯语中显得有些突兀，因此我将其调整为更符合阿拉伯语表达习惯的形式：وهكذا，则我们的方法证明了人工智能如何通过“站在巨人的肩膀上”而得到进一步提升。修正后的句子：وهكذا، يُظهر نهجنا كيف يمكن تعزيز الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر عن طريق "الوقوف على أكتاف العمالقة".