کارگاه شبکه های عصبی کوانتومی و افق های نو در مدل سازی امیکس

معرفی کارگاه

با پیشرفت فناوری‌های محاسباتی و افزایش حجم داده‌های زیستی، به‌ویژه داده‌های حاصل از فناوری‌های نسل جدید توالی‌یابی (NGS)، استفاده از روش‌های نوین محاسباتی برای تحلیل و مدل‌سازی داده‌های پیچیده اهمیت روزافزونی پیدا کرده است. در این میان، محاسبات کوانتومی (Quantum Computing) و یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning) از جمله حوزه‌های نوظهوری هستند که می‌توانند افق‌های جدیدی را در پردازش اطلاعات و تحلیل داده‌های زیستی ایجاد کنند.

در بخش نخست این کارگاه، مبانی فیزیکی محاسبات کوانتومی و نقش اصول مکانیک کوانتومی در توسعه نسل جدیدی از رایانه‌ها بررسی می‌شود. برخلاف رایانه‌های کلاسیک که اطلاعات را بر اساس بیت‌های صفر و یک پردازش می‌کنند، رایانه‌های کوانتومی از واحدهای اطلاعاتی به نام کیوبیت (Qubit) بهره می‌برند. عملکرد این سیستم‌ها بر پایه پدیده‌هایی نظیر برهم‌نهی (Superposition)، درهم‌تنیدگی کوانتومی (Quantum Entanglement) و تداخل کوانتومی (Quantum Interference) استوار است. این ویژگی‌ها امکان طراحی الگوریتم‌هایی با رویکردی متفاوت از محاسبات کلاسیک را فراهم می‌کنند و در برخی مسائل خاص، ظرفیت محاسباتی قابل‌توجهی در اختیار پژوهشگران قرار می‌دهند. در ادامه، مفاهیم پایه معماری رایانه‌های کوانتومی، نحوه نمایش و پردازش اطلاعات در قالب کیوبیت‌ها و نقش گیت‌های کوانتومی (Quantum Gates) در طراحی مدارهای محاسباتی معرفی می‌شوند.

پس از آشنایی با مبانی محاسبات کوانتومی، به بررسی کاربرد این فناوری در حوزه هوش مصنوعی پرداخته می‌شود. همان‌طور که در محاسبات کلاسیک از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) برای شناسایی الگوها و استخراج اطلاعات از داده‌ها استفاده می‌شود، در محیط محاسبات کوانتومی نیز می‌توان مدل‌های یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning) و شبکه‌های عصبی کوانتومی (Quantum Neural Networks; QNNs) را طراحی و پیاده‌سازی کرد. در این مدل‌ها، به‌جای استفاده صرف از عملیات ریاضی کلاسیک، از مدارهای کوانتومی پارامتری (Parameterized Quantum Circuits) برای نمایش داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها و یادگیری الگوهای پیچیده استفاده می‌شود. همچنین، مفاهیمی مانند Quantum Encoding، Quantum Feature Maps، Variational Quantum Circuits و Quantum Optimization به‌عنوان بخش‌هایی از چارچوب مدل‌سازی کوانتومی معرفی خواهند شد.

یکی از زمینه‌های جذاب برای بررسی ظرفیت این روش‌ها، تحلیل داده‌های اُمیکس (Omics Data) است. با گسترش فناوری‌های NGS، حجم عظیمی از داده‌های ژنومی، ترنسکریپتومی، اپی‌ژنومی و سایر لایه‌های اطلاعات زیستی تولید شده است. این داده‌ها معمولاً دارای ویژگی‌هایی مانند ابعاد بسیار بالا، پیچیدگی ساختاری، هم‌بستگی میان متغیرها، ناهمگنی زیستی و تعداد نسبتاً محدود نمونه‌ها در مقایسه با تعداد ویژگی‌ها هستند. برای مثال، در داده‌های RNA-seq ممکن است بیان هزاران ژن در تعداد محدودی از نمونه‌های زیستی اندازه‌گیری شود. چنین ساختاری، توسعه مدل‌های محاسباتی کارآمد برای شناسایی الگوهای مولکولی، طبقه‌بندی نمونه‌ها، تشخیص وضعیت‌های بیماری و استخراج ویژگی‌های زیستی معنادار را به یک چالش مهم تبدیل می‌کند.

در این کارگاه بررسی می‌کنیم که چگونه می‌توان از رویکردهای یادگیری ماشین کوانتومی برای مدل‌سازی چنین داده‌هایی استفاده کرد. به‌عنوان نمونه، داده‌های بیان ژن حاصل از RNA-seq می‌توانند پس از انجام پیش‌پردازش، نرمال‌سازی و انتخاب ویژگی، به نمایش‌های قابل‌استفاده در مدارهای کوانتومی تبدیل شوند. سپس با استفاده از مدارهای کوانتومی پارامتری و مدل‌های شبکه عصبی کوانتومی می‌توان وظایفی مانند طبقه‌بندی نمونه‌های سالم و بیمار، شناسایی الگوهای بیان ژن، تفکیک زیرگروه‌های مولکولی و پیش‌بینی ویژگی‌های زیستی را مورد بررسی قرار داد. همچنین امکان استفاده از روش‌های ترکیبی (Hybrid Quantum-Classical Machine Learning) مطرح می‌شود؛ رویکردی که در آن بخشی از محاسبات و بهینه‌سازی در محیط کلاسیک و بخشی از پردازش در قالب مدارهای کوانتومی انجام می‌شود.

یکی از محورهای اصلی این کارگاه، مقایسه مدل‌های کوانتومی با الگوریتم‌های متداول یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کلاسیک است. در این بخش، بررسی می‌شود که آیا شبکه‌های عصبی کوانتومی می‌توانند در تحلیل داده‌های اُمیکس، الگوهایی را شناسایی کنند که مدل‌های کلاسیک در استخراج آن‌ها با محدودیت مواجه هستند یا خیر. همچنین عملکرد این مدل‌ها از نظر معیارهایی مانند Accuracy، Precision، Recall، F1-score و توانایی تعمیم‌پذیری مورد مقایسه قرار می‌گیرد. علاوه بر این، موضوعاتی مانند هزینه محاسباتی، تعداد کیوبیت‌های موردنیاز، پیچیدگی مدار، نویز سخت‌افزاری و محدودیت‌های پیاده‌سازی مدل‌های کوانتومی در مقایسه با روش‌های کلاسیک بررسی خواهند شد.

در نهایت، هدف این کارگاه صرفاً آشنایی نظری با رایانه‌های کوانتومی نیست، بلکه ایجاد دیدگاهی کاربردی نسبت به امکان ورود محاسبات کوانتومی به حوزه بیوانفورماتیک و زیست‌شناسی محاسباتی است. شرکت‌کنندگان با مفاهیم اولیه طراحی شبکه‌های عصبی کوانتومی، نحوه تبدیل داده‌های زیستی به ورودی مدل‌های کوانتومی، اصول ساخت مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک و چارچوب مقایسه این مدل‌ها با روش‌های متداول آشنا می‌شوند. این مسیر می‌تواند زمینه‌ای برای بررسی نسل جدیدی از روش‌های تحلیل داده‌های NGS و توسعه رویکردهای محاسباتی نوین در ژنومیکس، ترنسکریپتومیکس و سایر شاخه‌های زیست‌شناسی سامانه‌ای فراهم کند.

مدرس کارگاه:

احسان کرامتی – دکترای تخصصی ژنتیک

آکادمی بیولوژی کرامتی

ویدیو کارگاه

اسلایدهای کارگاه