پیشرفت‌های اخیر در فناوری محاسبات کوانتومی، علاقه فزاینده‌ای را به توسعه و بررسی معماری‌های محاسباتی هیبرید برانگیخته است که در آن پردازنده‌های کوانتومی و کلاسیک به صورت هماهنگ برای حل مسائل محاسباتی پیچیده عمل می‌کنند. این مقاله به بررسی سیستماتیک نقش و پتانسیل این معماری‌های هیبرید در شتاب‌دهی و بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. با وجود چالش‌های موجود در مقیاس‌پذیری و نویز پردازنده‌های کوانتومی فعلی (NISQ)، معماری‌های هیبرید پارادایمی امیدوارکننده برای بهره‌گیری اولیه از مزیت کوانتومی در مسائل عملی ارائه می‌دهند. این مقاله مروری جامع بر مفاهیم پایه، چارچوب‌های الگوریتمی کلیدی (مانند مدل‌های کوانتومی-کلاسیک ترکیبی، الگوریتم‌های variational یا VQAs، و یادگیری ویژگی کوانتومی)، حوزه‌های کاربردی (شامل شیمی کوانتومی، بهینه‌سازی و تشخیص الگو)، و چالش‌های فنی و آینده این حوزه ارائه می‌کند. تحلیل‌ها نشان می‌دهند که در کوتاه‌مدت و میان‌مدت، الگوریتم‌های هیبرید احتمالاً بیشترین تأثیر را در حل مسائل یادگیری ماشین خواهند داشت و در نهایت ممکن است راه را برای الگوریتم‌های کاملاً کوانتومی هموار کنند. این بررسی بر اساس ادبیات پژوهشی به روز (بین سال‌های 2020 تا 2025) انجام شده و شامل بحث در مورد نتایج تجربی اخیر، معیارهای ارزیابی و روندهای آینده است.

محاسبات کوانتومی یادگیری ماشین الگوریتم‌های هیبرید