تحقيقات تتعلق بتصحيح الأخطاء في الحوسبة الكمومية ونجاح فريق غوغل في خفض معدلات الخطأ

تُعتبر أخطاء الحساب الكمي أحد التحديات الرئيسية التي تواجه الباحثين في مجال الحوسبة الكمومية. تتمحور هذه التحديات حول كيفية بناء آلات مثالية من مكونات غير مثالية، وخاصةً عند التعامل مع العناصر الأولية التي تسمى الكيوبتات، والتي تتصف بحساسيتها الكبيرة للتداخلات البيئية. بالرغم من الجهود المستمرة لعقود من الزمن، لا تزال النماذج الأولية لأجهزة الكمبيوتر الكمومية تعاني من نسبة مرتفعة من الأخطاء، مما يحول دون استخدامها بشكل فعّال. ومع ذلك، فإن البحوث الجديدة تُشير إلى بزوغ أمل جديد في الأفق؛ إذ توصل فريق من باحثي Google Quantum AI إلى نتائج مشجعة تعزز من إمكانية تطبيق التصحيح الكمي للأخطاء، مما يجعل من الممكن تحويل العديد من الكيوبتات المعيبة إلى “كيوبت منطقية” واحدة ذات موثوقية أعلى. في هذه المقالة، سنتناول تفاصيل هذه الاكتشافات نقلاً عن بن بروبيكر، وكيف يمكن أن تكون هذه الخطوة بمثابة ثورة في مجال الحوسبة الكمومية.

تحديات بناء الحواسيب الكمومية

يعتبر بناء الحواسيب الكمومية من أصعب التحديات التي تواجه علماء الحاسوب والفيزياء اليوم، حيث يعتمد هذا البناء على وحدات أساسية تدعى الكيوبتات، التي تعد حساسة للغاية للت disturbances الخارجية. تكمن الصعوبة في هذه الوحدات في أنها ممکن أن تتعرض لمجموعة واسعة من الأخطاء بسبب طبيعتها الكمومية، مما يجعل إنشاء جهاز كمبيوتر موثوق به أمراً مليئاً بالعقبات.

الحواسيب الكمومية لا تزال في مراحلها الأولية، حيث تصارع النماذج الأولية لتقنية الكم مع مشاكل تفوق قدرة العلماء على التصحيح. وقد كانت الحاجة إلى إيجاد حلول لكيفية تصحيح الأخطاء في هذه التقنية محوراً مهماً لأبحاث الحوسبة الكمومية لأكثر من عقدين، وخلال التسعينيات، وضعت الأسس النظرية للتصحيح الكمومي، حيث قام الباحثون بتطوير طرق للتغلب على الأخطاء والاستفادة من الكيوبتات. كان الهدف هو استغلال مجموعة من الكيوبتات الفيزيائية لتحويلها إلى مجموعة واحدة، تعطي لنا ما يعرف بالكيوبت المنطقي، الذي يتمتع بدقة أكبر وموثوقية أعلى.

قد تكون فكرة بناء جهاز كمبيوتر يعمل بكفاءة عالية غير قابلة للتحقيق في البداية، ولكن عمل الباحثين الشاق والخلاق قد أظهر أهمية هذه الجهود. فعلى سبيل المثال، وفقاً لما قاله مايكل نيومان الباحث في جوجل، “هذا هو المسار الوحيد الذي نعرفه نحو بناء كمبيوتر كمومي على نطاق واسع.” تسلط هذه الأفكار الضوء على الحاجة إلى التطور الدائم في هذا المجال لضمان تمكين الحوسبة الكمومية من تحقيق إمكانياتها الكاملة.

تصحيح الأخطاء الكمومية

مفهوم تصحيح الأخطاء في الحوسبة الكمومية يشبه إلى حد كبير نهج التصحيح في الحوسبة الكلاسيكية، لكن الفرق هنا هو أن الكيوبتات تتعرض لعديد من أنواع الأخطاء أكثر من البتات التقليدية. لذا فإن الحالة تكون أكثر تعقيداً. على سبيل المثال، تستخدم الطريقة الأساسية لتصحيح الأخطاء في الحوسبة الكلاسيكية، المعروفة باسم “رمز التكرار”، المعلومات المنتشرة على مجموعة من البتات. وبموجب هذا النظام، يتم تكرار القيم ثلاث مرات ليتمكن النظام من تصحيح الأخطاء عن طريق التصويت، إذا كان هناك خطأ في أحد القيم.

في الحوسبة الكمومية، ومع ذلك، يجب على العلماء أن يجدوا طرقًا لتشخيص الأخطاء دون تدمير حالة الكيوبت نفسه. وهذا يجعل الحوسبة الكمومية تتطلب دقة فائقة في التعامل مع المعلومات. المشكلة تكمن في كيفية إدارة هذه العمليات بشكل يضمن الحصول على معلومات دقيقة، حيث أن وجود أي خطأ بسيط يمكن أن يؤدي إلى نتائج غير دقيقة. وفقًا لما قاله بعض الخبراء، إذا كانت نسبة الأخطاء في الكيوبتات الفيزيائية أكثر من 0.01%، فقد يصبح تصحيح الأخطاء غير فعال. هذا الأمر يتطلب جهودا مضاعفة وتعقب الأخطاء في كل عملية حتى يمكن تحقيق النتائج المرجوة.

لذلك، يعتبر استخدام “رموز الخطأ الكمومي” مع التقنيات الجديدة أساسياً. الجديد في الأمر أنه بعد سنوات من الأبحاث، تمكن عدد من العلماء من تطوير طرق أكثر تقدمًا للتصحيح، والتي تشمل استخدام “الرمز السطحي” والتقنيات الجديدة الأخرى، مما يمكنهم من تحسين دقة الكيوبتات بشكل كبير.

نظام الكود السطحي

طور نظام “الكود السطحي” على يد الفيزيائي الروسي أليكسي كيتايف في أواسط التسعينيات، وهو يعد واحدة من الحلول الواعدة لمشكلة التصحيح في الحوسبة الكمومية. يعتمد هذا النظام على شبكة من الكيوبتات الفيزيائية التي تصف الكيوبتات المنطقية بطريقة متداخلة. يتكون هذا النظام من شبكة من الكيوبتات “البيانية”، والتي تُستخدم لتشفير المعلومات، وشبكة أخرى تستخدم لتفقد الأخطاء دون اللجوء إلى تدمير المعلومات الأصلية.

نجح الباحثون في تحقيق إنجازات ملحوظة في هذا المجال، حيث أظهروا أن هذا النظام لديه قدرة على تحمل الأخطاء حتى في حالة التلاعب بالمعلومات. وقد أظهرت الأبحاث أن الأداء يتطور بشكل ملموس عندما يتم زيادة عدد الكيوبتات المستخدمة، مما يزيد من موثوقية النظام. هذه النقطة تحدد تحولاً جوهرياً في كيفية التعامل مع الأخطاء في الحوسبة الكمومية، ويجعل العمل نحو بناء كمبيوتر كمومي كبير واقعياً أكثر من أي وقت مضى.

بالإضافة إلى ذلك، تعتبر تقنية الكود السطحي موفرة للموارد، حيث يمكن أن تحقق نتائج إيجابية مع عدد أقل من الكيوبتات إذا ما تم التحكم في أخطائها. لكل هذه الأسباب، تعتبر الأبحاث التي تتعامل مع الكود السطحي خطوة هامة نحو المستقبل، حيث ينتظر العلماء تطبيقات عملية تحاكي ما يمكن أن تقدمه الحواسيب الكمومية القوية.

البداية في الحوسبة الكمية

تعتبر الحوسبة الكمية ثورة في عالم التكنولوجيا، حيث إنها تعتمد على وحدات الكوانتوم المعروفة بالنقاط الكمية (Qubits) التي تمثل النظام المادي الذي يمكن أن يكون في حالة واحدة أو اثنتين في نفس الوقت. وتظهر الأبحاث في هذا المجال إمكانيات جديدة في معالجة البيانات وحل المشكلات المعقدة. واحدة من التحديات الرئيسية التي تواجه هذا المجال هي تطوير شفرة السطح (Surface Code)، وهي تقنية تستخدم لتصحيح الأخطاء التي قد تطرأ أثناء المعالجة الكمية. قبل الخوض في تفاصيل هذه الشفرة، من الضروري التأكيد على أهمية النظم المادية التي تُستخدم ككوانتوم، حيث الحاجة إلى تحقيق توازن بين التصميم الفعّال والقدرة على توسيع نطاق العمل لتشمل الآلاف من النقط الكمية.

تحديات تصميم الأجهزة

يعد اختيار الأجهزة المناسبة لتطبيقات الحوسبة الكمية من الخطوات الأكثر أهمية. تتعدد النظم الفيزيائية الممكنة لاستخدامها كنقاط كمية، ولكل منها مزايا وعيوب خاصة بها. تركز مجموعة Google Quantum AI على استخدام النقاط الكمية الفائقة التوصيل، التي تتكون من دوائر كهربائية صغيرة مصنوعة من المعادن الفائقة التوصيلية على شرائح السيليكون. تأتي مجموعة من التعقيدات عند محاولة ربط هذه النقاط الكمية وتحقيق الأداء الأمثل. مع مرور الوقت، استثمر الفريق سنوات في تحسين تصميم النقاط الكمية وإجراءات التصنيع، مما مكنهم من التحرك من العشرات إلى المئات من النقاط بسرعة أكبر.

شفرة السطح وتجربة تصحيح الأخطاء

مع بدء تطبيق شفرة السطح، كان من الضروري للمجموعة أن تنجح في بناء نقاط كمية تتسم بمعدل خطأ أقل من العتبة المطلوبة. بدأت التجارب مع شفرة بسيطة تحمل اسم “شفرة 3” والتي تستخدم شبكة بَعدها 3 × 3 لتشفير نقطة كمية منطقية. ومع تقدم الأبحاث واستمرار العمل، استطاع الفريق الانتقال إلى شفرة أكثر تعقيداً تُدعى “شفرة 5″، والتي تتطلب 49 نقطة كمية. في عام 2023، أعلنت المجموعة عن نتائج مشجعة، إذ كان معدل الخطأ للشفرة 5 أقل قليلاً مقارنةً بالشفرة 3. ومع ذلك، كان من الواضح أن النجاح النهائي يعتمد على تحسين النقاط الكمية لتحقيق نتائج أكثر تأثيرًا.

الأداء الملحوظ والتحسينات المستقبلية

في بداية عام 2024، جرب الفريق شريحة جديدة تحتوي على 72 نقطة كمية. خلال هذه الفترة، تم تحسين معدل الخطأ بشكل كبير، حيث وصل إلى تخفيض بنسبة 40% مقارنةً بالشفرة السابقة. ساهمت هذه النتائج الإيجابية في توفير الدافع أساسي لتدعيم الأبحاث، إذ أصبح العلماء أكثر تفاؤلاً بنجاح تطور تصحيح الأخطاء في الحوسبة الكمية. تجربتهم لم تقتصر على الشفرة 5، بل اتجهوا لتجربة الشفرة 7، التي تتطلب 97 نقطة كمية، مما أدى إلى تحقيق تحسينات واضحة تتجاوز أي توقعات سابقة.

المستقبل المشرق للحوسبة الكمية

رغم التحديات المستمرة في مجال الحوسبة الكمية، فإن الخبراء في هذا المجال متفائلون بشكل كبير. التطورات السريعة والرؤية الواضحة لتصحيح الأخطاء باستخدام النقاط الكمية تعكس مدى التقدم اللافت. لكن يجب على الباحثين أن يتعاملوا مع مجموعة من القضايا الأخرى المتعلقة بالتوسع، مثل دمج مئات الآلاف من النقاط الكمية لتحقيق أداء فعال، وتوفير بيئة عمل مواتية لتجربة تكنولوجيا الكوانتوم الجديدة. كما يتوقع أن تصبح هذه التقنية أكثر فعالية بنسبة تصل إلى عشرة أضعاف في المستقبل، مما يفتح الأبواب أمام الإمكانيات غير المستغلة بعد في فهم الطبيعة ومعالجة البيانات بشكل أكثر تطورًا.

التحديات المستقبلية وآفاق جديدة

على الرغم من الإنجازات المثيرة، لا تزال الحوسبة الكمية تواجه عقبات مهمة. لا تزال التجارب المتعلقة بتصحيح الأخطاء مع نقاط كمية فردية مكتملة، ويتعين دمج النقاط الكمية المنطقية في عمليات حسابية أكبر مع الحفاظ على مستويات منخفضة من الخطأ. يرى الخبراء أن التقدم في مجال تكنولوجيا النقاط الكمية البديلة قد يساهم في تحسين الأداء. بشكل عام، تبقى الحوسبة الكمية في مرحلة النشأة، وفي الوقت نفسه، فإن الكثير من الآمال والرؤى تظل موجودة بينما يسعى الباحثون لتحقيق المزيد من الاختراقات العلمية في هذا المجال الثوري.

رابط المصدر: https://www.quantamagazine.org/quantum-computers-cross-critical-error-threshold-20241209//#comments

تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent