أحرزت جوجل تقدماً كبيراً في الحوسبة الكمومية: انخفاض معدل الخطأ بمقدار 40 مرة وتغلبت على عنق الزجاجة في الموارد الأساسية

حققت فريق جوجل للذكاء الاصطناعي الكمي تقدمًا مهمًا في مجال الحوسبة الكمية، ويُتوقع أن يقلل بشكل كبير من تكاليف الأجهزة المطلوبة لبناء أنظمة كمية عملية.

تم نشر البحث ذي الصلة يوم الخميس في مجلة العلوم. تحققت جوجل من تقنية تُسمى "زراعة الحالة السحرية" (magic state cultivation) على معالج Willow الخاص بها، مما خفض معدل الخطأ الكمي بنحو 40 مرة، وبلغت دقة منطق حالة T نسبة 99.99%. وهذا أعلى رقم قياسي في هذا المجال حتى الآن.

لطالما اعتُبرت عملية إنتاج الحالة السحرية عنق الزجاجة الأساسي لتوسيع نطاق الحوسبة الكمية — حيث تشير بعض التقديرات إلى أن ما يصل إلى 95% من قدرة الحوسبة في الحواسيب الكمية قد يُخصص خصيصًا لإنتاج الحالات السحرية، ما يجعل الموارد الفعلية المتاحة للحساب محدودة للغاية.

إذا أمكن توسيع هذا الاختراق بنجاح، فسوف يقلل إلى حد كبير حجم الأجهزة المطلوب لبناء أنظمة كمية مقاومة للأخطاء، الأمر الذي يحمل أهمية كبيرة لمسار تسويق الحوسبة الكمية.

وفي الوقت نفسه، أوضحت جوجل أن هناك حاجة للتحقق من جدوى هذه التقنية على نطاق أوسع، وما زالت هناك مسافة كبيرة للوصول إلى الحوسبة الكمية العملية.

حتى لحظة نشر هذا الخبر، ارتفع سهم جوجل يوم الخميس بنسبة 0.24%.

تعد الحالة السحرية عنصرًا رئيسيًا لتحقيق الحوسبة الكمية "العامة". فإذا أراد المعالج الكمي تنفيذ عمليات حسابية معقدة تتجاوز قدرات الحواسيب التقليدية، فلا بد له من الاعتماد على الحالة السحرية لتوليد مجموعة العمليات الكمية اللازمة. ومع ذلك، فبمجرد استخدام الحالة السحرية لا يمكن إعادة استخدامها، مما يجعلها موردًا نادرًا.

والتحدي الأكبر يكمن في تكلفة الإنتاج. حيث تشير بعض التقديرات البحثية إلى أن الحاسوب الكمي قد يحتاج إلى تخصيص ما يصل إلى 95% من إجمالي قدرته الحسابية لإنتاج الحالات السحرية، بينما تظل الموارد المتاحة للمهام الحسابية الفعلية شحيحة للغاية.

وقد كان الباحثون قد توقعوا هذا الاختناق منذ عام 2004، وخلال العقدين الماضيين استمر المجتمع العلمي في استكشاف طرق لخفض تكلفة إنتاج الحالة السحرية، لكن التقدم كان بطيئًا.

في عام 2024، اقترح باحثو الذكاء الاصطناعي الكمي في جوجل Craig Gidney وNoah Shutty وCody Jones خطة لزراعة الحالة السحرية بناءً على الدراسات السابقة.

تكمن الفكرة الأساسية في تصميم عملية إنتاج الحالة السحرية كآلية ترشيح: حيث يتم حقن حالة كمية تحتوي على ضوضاء في منطقة صغيرة من المعالج، تليها سلسلة من العمليات عالية التنسيق للكشف عن المحاولات المعطوبة واستبعادها، وبذلك يتم "زراعة" حالة كمية نقية وعالية الدقة، مع ترميزها في شكل قابل للاستخدام على نطاق أوسع في الوقت ذاته.

ومع ذلك، فإن الانتقال من النظرية إلى التطبيق على الأجهزة لم يكن بالأمر السهل. إذ حصلت العالمة الباحثة Emma Rosenfeld في الاختبارات الأولية على بيانات "تبدو وكأنها تتعارض مع قوانين الفيزياء".

وبعد أشهر من التدقيق، اكتشف الفريق أن أصل المشكلة يعود إلى افتراض غير صحيح في تقنية المعايرة المعيارية — إذ أن الضوضاء الناتجة عن الانحراف الكهربائي للأجهزة وتغيرات درجة الحرارة في المختبر أثرت على فعالية اختبارات الخط الأساس.

ولهذا السبب، لم يكتفِ الفريق بإضافة أنظمة تحكم إضافية لتقليل تأثير الضوضاء، بل ابتكر أيضًا تقنية اختبار معيارية جديدة تستخدم عملية الزراعة نفسها كأداة لمعايرة ذاتية.

على معالج Willow، نجحت الخطة المذكورة أعلاه أخيرًا في تحقيق خفض لمعدل الخطأ بمقدار 40 مرة تقريبًا مقارنةً بالحالة الكمية غير المزروعة، لتصل دقة منطق الحالة T إلى 99.99%، وهو رقم قياسي جديد في هذا المجال.

كما أتم فريق جوجل عرضًا مهمًا آخر: فقد تحقق من إمكانية نقل الحالة السحرية المزروعة بنجاح بين نوعين من تصحيحات الأخطاء الكمية — على وجه التحديد، من كود المسافة-3 الملون (color code، وهو طريقة أحدث مناسبة لعمليات الزراعة) إلى كود المسافة-5 السطحي (surface code، وهو طريقة تصحيح أكثر نضجًا).

تُثبت عملية "التطعيم" هذه أن الحالة الكمية المنقّاة يمكن أن تعيش بثبات داخل الأجهزة وتنتقل بنجاح، مما يمهد الطريق لإدماج تقنية زراعة الحالة السحرية في معمارية الحوسبة الكمية الحالية لدى جوجل.