نجح جوجل في التغلب على نقطة الاختناق في الحوسبة الكمية

جوجل تتغلب على عائق في الحوسبة الكمومية

في المشهد المتطور بسرعة لتكنولوجيا الكم، تم تحقيق إنجاز كبير من قبل جوجل كوانتوم آي آي. لقد أثبتت المنظمة بنجاح أن وظائف "زراعة الحالات السحرية" تعمل بفعالية على الأجهزة المملوكة لها. يتناول هذا الاختراق، الذي تم شرحه في ورقة بحثية نُشرت في ساينس، عائقًا حاسمًا كان يعيق توسيع نطاق أجهزة الكم للاستخدامات العملية. من خلال تقليل الأخطاء بمقدار تقريبًا 40 مرة مقارنة بالحالات غير المزروعة، يمثل هذا العمل خطوة مهمة نحو بناء أجهزة كم مفيدة وخالية من الأخطاء قادرة على حل المشكلات التي لا يمكن حلها بخلاف ذلك.

عائق "الحالات السحرية"

لفهم أهمية هذا الإنجاز، من الضروري فحص التحديات الأساسية المتأصلة في الحوسبة الكمومية الشاملة. منذ 2004، حدد الباحثون عائقًا صعبًا بشكل خاص: الحاجة إلى تنفيذ عمليات كمومية معينة تتجاوز قدرات الحوسبة التقليدية. لتحقيق ذلك، يجب أن تكون الأنظمة قادرة على تشغيل وتصحيح أخطاء مجموعة معينة من العمليات. يتم تحقيق ذلك أولاً عن طريق إنشاء ما يُعرف بـ "الحالات السحرية".

سُميت هذه الحالات بهذا الاسم لأنها تمكّن من إنشاء العمليات الضرورية للحوسبة الكمومية الشاملة. ومع ذلك، هناك عائق كبير؛ فإنشاء حالات سحرية عالية الجودة وخالية من الأخطاء يتطلب موارد هائلة. تشير التقديرات إلى أن ما يصل إلى 95% من القدرة الكلية لجهاز الكم قد يحتاج إلى تخصيصه بالكامل لإنشاء هذه الحالات، مما يترك مساحة ضئيلة للمهام الحسابية الفعلية. علاوة على ذلك، بمجرد استخدام حالة سحرية، لا يمكن إعادة استخدامها، مما يجعلها موردًا نادرًا ومكلفًا.

على مدى عقدين، كان الباحثون يعملون على تقليل هذه التكاليف تدريجيًا، مما أدى إلى خفض متطلبات الموارد. رغم هذه الجهود، ظلت كفاءة إنشاء هذه الحالات عاملاً محددًا لتوسيع نطاق الأجهزة الكمومية.

كيف تم تحقيق الاختراق

في 2024، قام باحثو Google Quantum AI وهم كريج جيدني ونوح شوتي وكودي جونز بتطوير فكرة مستمدة من الأدبيات الموجودة لتطوير ما يُعرف الآن باسم "زراعة الحالة السحرية". وعد نهجهم بتقليل كبير في متطلبات الموارد. المفهوم الأساسي هو أن عملية الزراعة تعمل كمرشح؛ حيث يقوم الباحثون بإدخال حالة مليئة بالضوضاء إلى منطقة صغيرة على شريحة كمومية، ثم يجرون سلسلة من القياسات المنسقة للغاية للكشف عن الأخطاء وإزالة أي محاولات خاطئة. تسمح هذه العملية بنمو حالة كمومية نقية للغاية وذات أخطاء منخفضة، يمكن تحويلها في نفس الوقت إلى ترميز أكبر وأكثر فائدة.

على الرغم من أن الإطار النظري بدا واعدًا، إلا أن تطبيقه على الأجهزة الفعلية استلزم سلسلة كاملة من الابتكارات التقنية والحلول الهندسية. ظهر تحدي ملحوظ أثناء الاختبارات الأولية؛ حيث لاحظت عالمة البحث في Google Quantum AI إيما روزنفيلد بيانات تبدو وكأنها تتحدى قوانين الفيزياء. بعد أشهر من الارتباك والمحاكاة والمناقشات مع الزملاء، توصل الفريق إلى أن الانحراف ناتج عن افتراض خاطئ في تقنية القياس المستخدمة لديهم.

تحديدًا، كان نوع معين من الضوضاء في المختبر، الناتج عن تغيرات في المعدات الكهربائية والتغيرات في درجة الحرارة، يتداخل مع صحة المعايير المستخدمة. استلزم الحل تغييرًا في كل من النهج النظري والهندسي؛ حيث أضاف الفريق ضوابط إضافية للنظام لتقليل تأثير تلك الضوضاء، واخترعوا تقنية جديدة للمعايير لحل المشكلة بشكل أساسي. تستخدم هذه الطريقة الجديدة عملية الزراعة كأداة لقياس نفسها، مما يُحدث تقدمًا جديدًا في مجال القياس الكمومي.

الأداء على معالج Willow

تم اختبار التطبيق العملي لهذا البروتوكول على معالج Willow التابع لـ Google Quantum AI. أظهرت النتائج انخفاضًا استثنائيًا بمقدار 40 مرة في الأخطاء مقارنة بالحالات غير المزروعة. بالإضافة إلى ذلك، تمكن الفريق من الحصول على حالات T بدقة منطقية قياسية تبلغ 99.99%..

هذا العمل، الذي نُشر في مجلة Science، هو أول دليل على وجود حل عملي لأحد أكبر تحديات الموارد في الحوسبة الكمومية. فهو يُظهر، باستخدام أجهزة حقيقية، أنه يمكن إنشاء الحالات السحرية بكفاءة. ووفقًا لجوجل، فإن هذا الإنجاز يأخذ فكرة نظرية رئيسية ويحولها إلى واقع تم إثباته تجريبيًا، مما يقرب المجال خطوة أخرى من هدف بناء حاسوب كمومي مفيد قادر على تصحيح الأخطاء.

ربط أنواع مختلفة من رموز تصحيح الأخطاء

بالإضافة إلى عملية التكوين نفسها، خطا الفريق أيضًا أولى الخطوات لإثبات التوافق بين أنظمة تصحيح الأخطاء الكمومية المختلفة. فقد نجحوا في التبديل بين "رموز الألوان"، وهي نوع جديد من رموز تصحيح الأخطاء الكمومية مناسب لعملية التكوين، و"رموز السطح"، وهي طريقة أكثر استقرارًا.

تعلم الباحثون كيفية نقل الحالات من رمز الألوان distance-3 إلى رمز السطح distance-5. وقد تم تطوير هذا بروتوكول النقل في أصله في ورقة نظرية 2024، وأظهر أن الحالات المنقاة يمكنها البقاء والانتقال بسلاسة داخل الأجهزة. وهذه القدرة ضرورية لدمج تقنيات التكوين الجديدة في سياقات الحوسبة الكمومية الأوسع.

الاتجاهات المستقبلية والتحديات المتبقية

على الرغم من أن هذا الإنجاز يمثل انتصارًا كبيرًا، إلا أن جوجل تعترف بأنه لا تزال هناك العديد من التحديات التقنية. ويشير الفريق إلى أنهم ما زالوا بحاجة إلى إثبات إمكانية تكوين الحالات السحرية على نطاق أكبر لجعلها واقعية في الحوسبة الكمومية العملية. وسيكون توسيع عدد الكيوبتات والحفاظ على دقة هذه الحالات في أنظمة أكبر هو التحدي التالي.

مع ذلك، فإن هذا العمل يؤكد الأسس النظرية لزراعة الحالات السحرية ويثبت جدواها على الأجهزة المادية. من خلال إنشاء هذه الحالات السحرية الحاسمة بكفاءة، فتحت Google Quantum AI طريقًا لتقليل العبء الهائل على الموارد الذي كان يعاني منه هذا المجال سابقًا. مع نضج التكنولوجيا، قد يغير القدرة على زراعة الحالات السحرية بدقة عالية جدًا اقتصاديات الحوسبة الكمومية بشكل جذري، مما يجعلها أداة قابلة للاستخدام لحل المشكلات العلمية والصناعية المعقدة.

يمثل نشر هذه النتائج في مجلة Science لحظة مفصلية، حيث يتم تحويل مفهوم نظري رئيسي إلى واقع تم التحقق منه تجريبيًا. ويبرز ذلك الطبيعة التكرارية لهندسة الكم، حيث يجب اختبار الرؤى النظرية بدقة وتحسينها في ضوء واقع ضوضاء الأجهزة وآليات التحكم فيها.

المصدر: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/quantum-computing/magic-state-cultivation-quantum-computing