تقدم كبير في الحوسبة الكمومية من جوجل (GOOGL.US)! تم تقليل معدل الخطأ في المرحلة الرئيسية بنحو 40 مرة، مما يقترب خطوة نحو التطبيق العملي
قالت Google التابعة لـ Alphabet إنها عرضت تقنية جديدة يمكنها خفض معدل الخطأ في أحد الجوانب الأساسية للحوسبة الكمومية بحوالي 40 مرة، مما يمثل تقدماً في بناء آلات قوية وموثوقة بما يكفي لحل المشكلات التي لا تستطيع الحواسيب التقليدية معالجتها.
أفادت تطبيق الأخبار المالية智通财经APP أن شركة Google التابعة لـ Alphabet (GOOGL.US) قد عرضت تقنية جديدة يمكنها خفض معدل الخطأ في أحد الجوانب الرئيسية للحوسبة الكمومية بحوالي 40 ضعفاً، ما يُعد تقدماً نحو بناء آلات قوية وموثوقة بما يكفي لحل المشاكل التي تعجز الحواسيب التقليدية عن التعامل معها.
ذكر الباحثان Emma Rosenfeld و Craig Gidney في منشور على مدونة Google Quantum AI أن نتائج الدراسة التي نُشرت في 15 أكتوبر في المجلة العلمية Science أظهرت أن عملية تُدعى "تربية الحالة السحرية" (magic state cultivation) يمكن أن تعمل على معالج Google Willow الكمومي. حققت هذه التقنية دقة قياسية بنسبة 99.99% في إنشاء أوضاع كمومية متخصصة مطلوبة لتنفيذ بعض الحسابات المتقدمة.
هذا التطور يعالج واحداً من أكبر العقبات أمام الحوسبة الكمومية التجارية: الحاجة إلى كمية هائلة من الأجهزة لمنع الأخطاء. تستخدم الحواسيب الكمومية وحدات كمومية (qubits)، وهي تتعامل مع المعلومات بطرق لا تستطيع البتات التقليدية تحقيقها. لكن وحدات الكم حساسة للغاية للتشويش، ومن دون تصحيح أخطاء مكثف، يصبح إجراء حسابات موثوقة أمراً بالغ الصعوبة.
لماذا "الحالة السحرية" حاسمة للغاية
هناك حلقة باهظة التكلفة بشكل خاص في التصحيح تتعلق بتحضير ما يُسمى "الحالات السحرية". هذه هي أوضاع كمومية معدة بشكل خاص تُمكّن بعض العمليات المطلوبة بواسطة حاسوب كمومي كامل الوظائف. على عكس الموارد الحاسوبية التقليدية، تُستهلك الحالات السحرية أثناء استخدامها، ويجب تجديدها باستمرار.
ذكرت Google أن بعض التقديرات السابقة أشارت إلى أن تحضير هذه الأوضاع قد يستهلك ما يصل إلى 95% من قدرة الحاسوب الكمومي، تاركاً جزءاً صغيراً فقط للحسابات المفيدة. التخفيف من هذا العبء يمكن أن يجعل الحواسيب الكمومية المستقبلية أصغر بكثير وأقل تكلفة في التشغيل.
تقنية التربية التي طورتها Google تواجه هذه المشكلة من خلال البدء بحالة كمومية غير مثالية، ثم فحصها مراراً للكشف عن الأخطاء. يتم التخلص من المحاولات التي تفشل في اجتياز الفحص، ما يسمح للنظام بإنتاج أوضاع ذات موثوقية أعلى بكثير. على معالج Google Willow، انخفضت نسبة الأخطاء باستخدام هذه الطريقة حوالي 40 ضعفاً مقارنة بالأوضاع غير المُرباة.
تحديات إنشائية واختراقات تقنية
تطلبت الدراسة أيضاً من Google التغلب على مشاكل في طريقة قياس الأخطاء الكمومية. اكتشف الفريق أن التقلبات الكهربائية وتغيرات درجات الحرارة تشوه طريقة اختبارهم، مما ينتج عنه نتائج بدت في البداية غير متوافقة مع الفيزياء المعروفة. بعد ذلك طور الباحثون ضوابط للأجهزة وطريقة جديدة لقياس دقة التقنية.
أنجزت الدراسة أيضاً إنجازاً آخر، وهو نقل الحالات الكمومية المحسنة بين نظامي تصحيح أخطاء مختلفين — رمز اللون (color codes) ورمز السطح (surface codes). هذان النظامان هما بدائل لحماية المعلومات الكمومية من الأخطاء. وأظهر إثبات أن هذه الحالات يمكن أن تستمر بعد النقل أن تقنية التربية يمكن دمجها في أنظمة حوسبة كمومية أكبر.
بالنسبة لمستثمري Alphabet، تشير هذه النتائج إلى تقدم في التغلب على الحواجز التقنية والاقتصادية للحوسبة الكمومية التجارية. قد يؤدي تصحيح الأخطاء الأكثر كفاءة في نهاية المطاف إلى تقليل عدد الوحدات الكمومية الفيزيائية المطلوبة لتنفيذ الحسابات المفيدة، مما يبشر باحتمالية خفض التكاليف والتعقيد اللازمين لبناء آلات قادرة تجارياً. قد تجد الحواسيب الكمومية في النهاية تطبيقات في علوم المواد والكيمياء ومجالات أخرى يصعب على الحواسيب التقليدية إكمال الحسابات فيها.
ومع ذلك، لا تعني هذه النتائج أن Google قد طورت بالفعل حاسوباً كمومياً عملياً للتجارة. تعترف الشركة بأنه لا بد من إثبات التقنية على نطاق أوسع، ولا تزال هناك تحديات هندسية كبيرة قائمة. التحسين بمعدل 40 ضعفاً ينطبق تحديداً على تحضير الحالات السحرية، وليس على الأداء الشامل أو معدل الخطأ في كامل المعالج.
تعزز هذه الدراسة مكانة Google في سباق تطوير الحوسبة الكمومية المقاومة للأخطاء. يُقصد بالحوسبة الكمومية المقاومة للأخطاء أن تكون الآلات قادرة على تنفيذ حسابات معقدة طويلة الأمد رغم وجود أخطاء في الأجهزة الأساسية.
على الرغم من أنّ هذا الإنجاز قد يحسّن اقتصاديات الحوسبة الكمومية في نهاية المطاف، إلا أن Google لم تقدم جدولاً زمنياً للتسويق التجاري، ولم تحدد أي تأثير محتمل على الإيرادات. بالنسبة للمستثمرين، فإن المغزى المباشر يكمن في التقدم التقني وليس في مساهمة ذلك في أرباح Alphabet في المستقبل القريب.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
هل تؤثر تشديد الرقابة على مراكز البيانات في الولايات المتحدة على أسهم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟ مورغان ستانلي: التأثير محدود عام 2027 والمخاطر تتركز أكثر في 2028
تعتقد مورغان ستانلي أن عمليات البيع في أسهم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الناجمة عن الانتخابات النصفية الأمريكية ربما كانت رد فعل مبالغ فيه. إن مخاطر توسع مراك ز البيانات بحلول عام 2027 محدودة، والطلب على قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي لا يزال قوياً. لقد بدأت بعض الأسهم التكنولوجية في إظهار فرص استثمارية، وتظل Microsoft الخيار المفضل.

حددت جولدمان ساكس خطوط الاتجاه الرئيسية، وخط الدفاع الأخير لناسداك في خطر
مؤشر ناسداك 100 يواصل الانخفاض للأسبوع الرابع، حيث يجري اختبار دقيق لخط الاتجاه الرئيسي الذي يربط أدنى نقاط لعامي 2025 و2026 (26630 نقطة). وعلى الرغم من قوة أرباح الربع الثالث، إلا أن ارتفاع مستويات الحذر في السوق وصعود مؤشرات الذعر دفع المستثمرين للتكيف مع توقعات التباطؤ المحتمل لعام 2028، مما أدى إلى استمرار تراجع أسعار الأسهم. ومع التدفق الهائل لرأس المال الأجنبي والاختلاف الكبير في التقييمات، ينتظر السوق اختبار بيانات مؤشر أسعار المستهلكين لهذا الأسبوع والتقارير المالية لعمالقة الرقائق الإلكترونية.

جولدمان ساكس يدعم Oracle (ORCL.US): المخاوف بشأن تمويل الذكاء الاصطناعي قد تكون مبالغ فيها، والمخاطر في المشاريع قيد الإنشاء يمكن السيطرة عليها
واصلت جولدمان س اكس تقييم "شراء" لشركة Oracle، مع تحديد هدف سعر لمدة 12 شهرًا بقيمة 206 دولار.

الانتخابات النصفية تكشف هشاشة السوق! تداولات الذكاء الاصطناعي تواجه استجواباً صارماً، توقعات أرباح الأسهم الأمريكية قد تشهد تعديلاً كبيراً
نتائج الانتخابات النصفية الأمريكية والانهيار اللاحق في السوق كشفا عن هشاشة السوق الناجمة عن التركيز المفرط في الرهان على الذكاء الاصطناعي (AI)، وقد يحتاج المستثمرون إلى إعادة ضبط توقعاتهم لعائدات الاستثمار.

