آخر التقدم التكنولوجي يفتح آفاقًا جديدة للشركات والباحثين لاستكشاف تطبيقات عملية للحواسيب الكمية، مثل تحسين تخصيص البوابات في المطارات.

القدرة الغريبة للجزيئات دون الذرية على التواجد في مكانَين في الوقت نفسه تمكّن ما يُعرف بالحواسيب الكمومية من إجراء بعض العمليات الحسابية بسرعة فائقة مقارنةً بنظائرها التقليدية. قد تساعد هذه القدرة قريبًا في حل مشاكل تواجهنا في حياتنا اليومية، مثل تجنب فقدان الربط بين الرحلات الجوية.

بينما تخزن الحواسيب التقليدية المعلومات كأرقام ثنائية أو بتات يمكن أن تكون صفر أو واحد، تستخدم الحواسيب الكمومية الكيوبتات. هذه الكيوبتات يمكن أن تمثل خليطًا معقدًا من الصفر والواحد بفضل سلوكها دون الذري. يمكنها تنسيق أفعالها مع كيوبتات أخرى على الفور بغض النظر عن مدى بُعدها عن بعضها البعض، وهي ظاهرة وصفها ألبرت أينشتاين بـ "التأثير الشبحي عن بُعد".

على الرغم من أن الآلات الضخمة عالية الجودة، والتي تُعتبر ضرورية لمثل هذه المهام، قد تظل على بُعد عقد من الزمان على الأقل، فقد تجاوزت الحواسيب الكمية من شركات مثل IBM وD-Wave Systems الحواسيب التقليدية الأكثر قوة في العالم في بعض الحسابات ذات الصلة بالفيزياء. هذه التقدمات تحفز الشركات والباحثين على السعي نحو تطبيقات عملية أكثر، كحساب الطرق المثلى للركاب للوصول إلى مواصلاتهم الجوية.

"نحن نعيش الآن في عصر نمتلك فيه فعلاً فرصة للتحقيق في المجالات التي ينبغي استخدام الحاسوب الكمي فيها"، يقول كارل يانسن، الفيزيائي في مركز الألكترونات المتزامنة الألماني (DESY)، الذي يعمل على مشكلة بوابات الطيران بالتعاون مع شركة الحاسوب الكمي IonQ.

استخدمت شركة دي-ويف كمبيوترها الكمي لمساعدة عملائها في تحديد جداول توصيل المواد الغذائية، وتخطيط مسارات الجولات الترويجية، وإدارة الشحن في ميناء لوس أنجلوس. تُعتبر هذه المهام أمثلة على ما يُسمى بمشكلات التحسين، التي تكون معقدة للغاية بسبب تعدد الخيارات. تشمل الأمثلة الأخرى التعبئة الأكثر كفاءة للصناديق في الحاويات وتوازن المخاطر والعائد في المحافظ المالية.

هناك 100,000 طريقة لتخصيص خمس طائرات لعشرة بوابات في مطار. إذا زاد العدد إلى 50 طائرة و100 بوابة، تنفجر عدد الإمكانيات إلى 10 مرفوعة للأس 100 - أكثر بكثير من عدد الذرات في الكون المرئي. لا يمكن لأي حاسوب تقليدي تتبع كل هذه الإمكانيات، لكن الحاسوب الكمي يمكنه ذلك من الناحية النظرية.

تتصرف مجموعات الكيوبتات كالأمواج التي تحتوي على كمية هائلة من البيانات. يمكن لحاسوب كمي مزود بـ 350 كيوبت فقط أن يتعقب نظريًا جميع الحلول الممكنة لمشكلة تخصيص 50 طائرة إلى 100 بوابة.

أنجيلو باسي، فيزيائي في جامعة تريستي، يُشبّه الفرق بين الحوسبة التقليدية والحوسبة الكمومية بالفرق بين متزلج الأمواج وموجة عندما تصطدم بصخرة. المتزلج يذهب إما يساراً أو يمينًا بجانب الصخرة، بينما الموجة تفعل الأمرين في آن واحد. يمكن استنتاج بعض الخصائص الأساسية للصخرة من مسار متزلج الأمواج، لكن يمكن تعلّم الكثير أكثر من نمط الموجات في الماء.

"الأمواج تحمل معلومات أكثر من الجزيئات"، يقول باسي.

الكيوبتات صعبة التحكم بها للغاية. فهي عادةً ما تُنتج باستخدام دوائر فائقة التوصيل أو باحتجاز الأيونات، وتُدمر الكيوبتات بأبسط تداخل، ويجب تبريدها إلى درجات حرارة أقل من تلك الموجودة في الفضاء بين النجوم عادةً. حتى بعد ذلك، تبقى الكيوبتات أكثر عرضة للأخطاء مقارنةً بالبتات التي تعتمد على الدوائر الإلكترونية العادية.

سيحتاج الحواسيب الكمومية المستقبلية إلى عدد هائل من الكيوبتس - ربما الملايين - لمواجهة مشكلة الأخطاء والاحتفاظ بما يكفي من القدرة لمهام مثل محاكاة ديناميكيات الذرات والجزيئات، حسب دراسة من مايكروسوفت لعام 2022.

حتى الأجهزة المتواضعة القوة اليوم قد تجاوزت عتبة تجعلها قوية بما يكفي لتفوق أقوى الحواسيب الخارقة في العالم في بعض العمليات الحسابية. يقول ترافيس هامبل، مدير مركز علوم الكم في مختبر أوك ريدج الوطني، إن هذه النقطة الحرجة تكمن في مكان ما بين 50 و100 كيوبت.

تم تحقيق معلم هام في يونيو من العام الماضي عندما نشرت شركة IBM دراسة في مجلة "نيتشر" أظهرت أن معالجها الذي يمتلك 127 كيوبت يمكن أن يتفوق على الحاسوب التقليدي في بعض الحسابات المتعلقة بالمواد المغناطيسية. في مارس، نشر باحثون من شركة D-Wave ورقة بحث لم تخضع للمراجعة بعد تُظهر أن آلتهم الأحدث يمكن أن تُحسب مجموعات في دقائق قد يستغرق أقوى سوبر كمبيوتر في العالم ملايين السنين لحسابها.

"من بين جميع الادعاءات المُقدمة حتى الآن حول تفوق الحواسيب الكمية على الحواسيب التقليدية، هذا هو بالفعل الأقوى"، يقول دانيال ليدار، مدير مركز علوم وتكنولوجيا المعلومات الكمية في جامعة جنوب كاليفورنيا.

دِي-ويف تُركز بشكل كبير على تطبيقات التحسين من خلال تطويرها نوعًا خاصًا من الحواسيب الكمية يُعرف باسم الآنيلر، المُخصص لحل هذه المشكلة. يحتوي على حوالي 5000 كيوبت، ولكنه محدود بالبحث السريع عن إجابات تقريبية بدلاً من إجراء الحسابات الدقيقة.

علامة مبشرة على أن تقنية الإلتحام الحراري لشركة دي-ويف قد توفر ميزة مقارنةً بالحواسيب التقليدية في حل المشاكل العملية: هي أن ليدار من جامعة جنوب كاليفورنيا أظهر في بداية هذا العام كيف يمكن استخدامها للفوز بلعبة رياضية تشبه عملية التحسين، في ورقة بحثية تخضع حالياً للمراجعة.

الآن يبدأ السباق لاكتشاف الاستخدامات العملية الأخرى التي يمكن أن تتمتع بها الجيل الأحدث من الحواسيب الكمية.

جانسن من DESY يقول إنه حل نسخًا صغيرة من مشكلة تحسين بوابة الطيران بنجاح على حاسوب كمي للأيونات المحتجزة من IonQ ورأى أدلة أولية على أن تقنيته يمكن أن تتفوق على الطرق التقليدية للحوسبة إذا كان هناك عدد كافٍ من الكيوبت.

باحثون من كليفلاند كلينك يقولون إن حاسوب كوانتومي من IBM تفوق باستخدام منهجية مشابهة لتلك الخاصة بجانسن في تجاوز خوارزمية الذكاء الاصطناعي المتقدمة للتنبؤ بشكل جزء من جزيء بروتيني استنادًا إلى معرفة أحماضه الأمينية - مهمة قد تكون مفيدة في تحديد ومعالجة بعض الأمراض مع تطور قدرات الحواسيب الكوانتومية. تم نشر ورقتهم البحثية في مجلة ACS لنظرية وحسابات الكيمياء.

نظرًا لتضمين التحسين في تدريب خوارزميات التعلم الآلي، تعتقد بعض الشركات أن الحوسبة الكمية قد تجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً.

عملت شركة IonQ بالتعاون مع هيونداي على الذكاء الاصطناعي المبني على مبادئ الكم لتمكين السيارات ذاتية القيادة من تمييز اللافتات المرورية والأشياء الأخرى. يقول IonQ إن الانتقال إلى تدريب الذكاء الاصطناعي القائم على الكم في نموذج صغير للتعلم الآلي ضاعف دقته من 30٪ إلى 60٪. ومع زيادة عدد الكيوبتات من 36 حاليًا إلى 64 في العام المقبل، تعتقد الشركة أن خوارزميتها ستتفوق على أي نموذج تعلم آلي غير مبني على مبادئ الكم.

مقاربات التجربة والخطأ يمكن أن تكشف بالتأكيد عن تطبيقات جديدة للحواسيب الكمية، يقول سكوت آرونسون، مدير مركز المعلومات الكمية في جامعة تكساس في أوستن. ومع ذلك، تشير النظريات المعروفة إلى أن تسريعات السرعة الكمية في مجال التحسين والذكاء الاصطناعي ستكون متواضعة نسبيًا، ومن غير المحتمل أن تكون لها تأثيرات تجارية حتى تصبح الحواسيب الكمية أكبر حجمًا ومزودة بتصحيح الأخطاء، كما يقول.

"من الصعب فعلاً، فعلاً رؤية كيف يمكن تحقيق ربح باستخدام الجيل الحالي من الأجهزة"، يقول آرونسون. "يجب حدوث شيء يكون خارج نطاق ما نعلمه عن الخوارزميات الحالية."

ولكن هذا بالضبط ما يأمله بعض رواد الكم اليوم: اختراق ينشأ من التجارب.

قد حدث ذلك من قبل، يقول ريكاردو غارسيا من موديز أناليتكس، الذي عمل مع شركة الحوسبة الكمية ريجيتي على مشروع لتحسين دقة نموذج تكهنات الكساد المبني على الذكاء الاصطناعي. أحد أقوى الأساليب المستخدمة اليوم لمشاكل التحسين، هو خوارزمية السيمبلكس، تم تطويرها في عقد الأربعينات، طويلاً قبل أن يتمكن النظريون من شرح لماذا كانت تعمل بشكل جيد للغاية.

"فقط لأنه لا توجد ضمانات نظرية اليوم، لا يعني هذا أنه لا توجد فرص قصيرة الأمد"، يقول غارسيا.