تحقيق الحوسبة الكمومية تسريعًا أسيًا غير مشروط

ما كان يُعبّر عنه سابقًا على الورق قد تم الآن إظهاره عمليًا. وُعِد الحوسبة الكمومية قد تحقق في الواقع، حيث يتفوقون على الحواسيب التقليدية بشكل أسي وغير مشروطbeat classical computers exponentially and unconditionally¹.

لهذا، استخدم فريق من الباحثين بقيادة دانييل ليدار، أستاذ الهندسة الكهربائية وعلوم الحوسبة في كلية فيتربي للمهندسين بجامعة جنوب كاليفورنيا، تصحيح الأخطاء الذكي ومعالجات IBM القوية ذات 127 كيوبت التي مكنتهم من معالجة نسخة من مشكلة سيمون، مما يثبت أن آلات الحوسبة الكمومية الآن تتحرر من القيود التقليدية.

كيف تتغلب الحوسبة الكمومية على حدود الحواسيب التقليدية والضوضاء

لعدة عقود، كانت الحوسبة التقليدية هي المعيار. ومع ذلك، شهدت الحوسبة الكمومية في السنوات الأخيرة تطورًا كبيرًا.

مجال ناشئ في علوم الحاسوب، تستخدم الحوسبة الكمومية مبادئ نظرية الكم (التي تشرح طبيعة وسلوك المادة والطاقة على المستوى الذري وتحت الذري) لزيادة سرعات الحوسبة بشكل كبير.

باستخدام فيزياء الكم، تهدف الحوسبة الكمومية إلى حل المشكلات التي تكون معقدة جدًا بالنسبة للحواسيب التقليدية التي نستخدمها يوميًا. في الواقع، يمكن للحوسبة الكمومية حل بعض مشكلات المحاكاة المعقدة التي قد تستغرق حاسوبًا فائقًا تقليديًا مئات الآلاف من السنين.

تحقيق ميزة خوارزمية حقيقية على الحواسيب التقليدية هو أحد الأهداف الرئيسية للحوسبة الكمومية لتمكين الانجازات المستقبلية في الكيمياء، التشفير، التحسين، ومجالات أخرى.

ومع ذلك، يتطلب ذلك أجهزة حوسبة كمومية متخصصة وخوارزميات تستفيد من خصائص الكم مثل التراكب والتشابك. كما أن الضوضاء تشكل مشكلة رئيسية لأجهزة الحوسبة الكمومية.

إثبات الميزة الخوارزمية على الحواسيب التقليدية باستخدام أجهزة الكم غير المثالية والمليئة بالضوضاء اليوم لا يزال يمثل تحديًا.

بدأ المصممون في استكشاف حلول جديدة مثل آلات NISQ، لكن هذه الأجهزة الكمومية المتوسطة الحجم ذات الضوضاء (NISQ) تعمل على نطاق صغير نسبيًا يتراوح بين عدة مئات من الكيوبتات.

كما أنها عرضة لتدهور الأداء بسبب فقدان التماسك الكمومي (فقدان التماسك الكمومي، الذي يتضمن فقدان معلومات النظام إلى بيئته) وأخطاء التحكم.

لذلك، يتركز الجهد على تسريع الخوارزميات الكمومية على هذه الأجهزة، وهو مجرد ميزة توسيع. بينما تم إجراء عدة تجارب من هذا النوع، اعتمدت تعقيدات المشكلات المختارة فيها إما على صعوبة مجموعة محدودة من الخوارزميات التقليدية أو على افتراضات تعقيد الحوسبة.

مؤخرًا، تم إظهار تسريع خوارزمي كمومي لا يعتمد على افتراضات غير مثبتة في نموذج الأوراكل. تم إظهار ذلك لخوارزمية برنشتاين-فازيراني، التي لوحظت عند تشغيلها على معالج IBM Quantum مع القضاء على الضوضاء غير المرغوب فيها عبر الفصل الديناميكي (DD)، وهي تقنية شائعة لكبح الأخطاء في أجهزة NISQ.

الآن، يتعامل فريق البحث من جامعة جنوب كاليفورنيا مع مشكلة الضوضاء من خلال تنفيذ نسخة من مشكلة سيمون. هذه مثال معروف حيث يمكن للخوارزميات الكمومية، نظريًا، حل مهمة أسرع أسيًا من نظيراتها التقليدية، دون أي شرط.

مشكلة سيمون هي سابقة لخوارزمية شور، التي يمكن استخدامها لإطلاق مجال الحوسبة الكمومية.

كما أنها من بين المشكلات الأصلية التي تم إثبات تسريع كمومي أسي لها، وإن كان ذلك في نموذج الأوراكل. تتطلب المشكلة وقتًا أسيًا لحلها على حاسوب تقليدي، لكن على حاسوب كمومي خالٍ من الضوضاء، تستغرق وقتًا خطيًا، بافتراض حساب استعلامات الأوراكل، دون احتساب الموارد المستهلكة في تنفيذها.

في هذه المشكلة، تتضمن المجموعة المخفية الأبيلية الهوية وسلسلة سرية b، والهدف هو تحديد b، أي العثور على نمط متكرر مخفي في دالة رياضية.

بعبارات أبسط، هي مثل لعبة تخمين، حيث يحاول اللاعبون تخمين رقم سري لا يعرفه أحد سوى مضيف اللعبة، أي “الأوراكل”.

يُكشف الرقم السري بمجرد أن يخمن اللاعب رقمين تكون إجاباتهما من الأوراكل متطابقة، ويفوز ذلك اللاعب. مقارنةً باللاعبين التقليديين، يمكن للاعبين الكموميين الفوز بهذه اللعبة أسرع أسيًا.

تحقيق تسريع كمومي غير مشروط

من أجل اكتشاف مواد جديدة، كسر الشفرات، وتصميم أدوية جديدة بمساعدة الحواسيب الكمومية عبر تسريع الحسابات، يجب أن تكون هذه الحواسيب عملية.

ولكن كما أشرنا أعلاه، الضوضاء أو الأخطاء تعيق ذلك. الأخطاء التي تُنتج أثناء الحسابات على آلة كمومية تجعل الحواسيب الكمومية أقل قوة من الحواسيب التقليدية. كان ذلك حتى الآن.

عمل ليدار من جامعة جنوب كاليفورنيا على تصحيح الأخطاء الكمومية وأظهر ميزة توسيع أسي للكم على السحابة.

تم تفصيل ذلك في الورقة البحثية “Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem”، التي عمل فيها ليدار مع متعاونين من جامعة جنوب كاليفورنيا وجونز هوبكنز.

“كان هناك سابقًا تجارب على أنواع أكثر تواضعًا من التسارعات مثل التسارع المتعدد الحدود. لكن التسارع الأسي هو النوع الأكثر دراماتيكية من التسارع الذي نتوقع رؤيته من الحواسيب الكمومية.”

– Lidar

الاختراق الرئيسي للحوسبة الكمومية، وفقًا لليدار، هو إظهار أننا يمكننا تنفيذ خوارزميات كاملة مع تسريع توسيعي مقارنةً بأجهزتنا العامة. لكنه أوضح أن هذا لا يعني إمكانية إنجاز الأمور أسرع بمقدار 100 مرة.

لكن ما يعنيه تسريع التوسيع هو أنه “مع زيادة حجم المشكلة بإضافة المزيد من المتغيرات، يتسع الفارق بين الأداء الكمومي والكلاسيكي. والتسارع الأسي يعني أن الفارق في الأداء يتضاعف تقريبًا مع كل متغير إضافي”، وفقًا لتفسير ليدار.

ثم صرح أن التسارع الذي أظهره الفريق هو “غير مشروط”. وهذا يعني أن التسارع لا يعتمد على أي افتراضات غير مثبتة.

المطالبات السابقة بالتسارع كانت تحتاج إلى افتراض عدم وجود خوارزمية كلاسيكية أفضل للمقارنة مع الخوارزمية الكمومية.

استخدم الفريق هنا خوارزمية عدلواها لتعمل على الحاسوب الكمومي لحل نسخة من “مشكلة سيمون”.

الآن، لتحقيق التسارع الأسي، “المفتاح هو استخراج كل قدر ممكن من الأداء من العتاد: دوائر أقصر، تسلسلات نبضات أذكى، وتخفيف الأخطاء إحصائيًا”، أشار المؤلف الأول فاثارابورن سينغكانبا، الباحث الدكتوراه في جامعة جنوب كاليفورنيا.

حقق الفريق ذلك بأربع طرق مختلفة. أولاً، قيد الباحثون إدخال البيانات بتحديد عدد الأعداد السرية المسموح بها. تقنيًا، يتم ذلك بتقليل عدد الـ 1 في التمثيل الثنائي لمجموعة الأعداد السرية. أدى ذلك إلى تقليل عمليات المنطق الكمومي المطلوبة، وبالتالي خفض فرص تراكم الأخطاء.

ثم ضغطوا عمليات المنطق الكمومي المطلوبة عبر عملية التحويل (transpilation)، وهي عملية إعادة كتابة المدخلات لتتناسب مع طوبولوجيا جهاز كمومي معين.

بعد ذلك، تم تطبيق طريقة تسمى “الفصل الديناميكي” وكان لها أكبر تأثير على قدرة الباحثين على إظهار تسارع كمومي. تتضمن هذه الطريقة تطبيق تسلسلات من النبضات المصممة بعناية لفصل سلوك الكيوبت عن بيئته الضوضائية والحفاظ على سير المعالجة الكمومية.

أخيرًا، طبق الباحثون تقنية تخفيف أخطاء القياس (MEM) للعثور على أخطاء معينة وتصحيحها. هدف هذه الخطوة هو تصحيح الأخطاء التي تركها الفصل الديناميكي بسبب عيوب في قياس حالة الكيوبتات في نهاية الخوارزمية.

تمهيد الطريق لاستخدام الحوسبة الكمومية

مع تقديم الحوسبة الكمومية مزايا كبيرة في مجالات مثل اللوجستيات، علم المواد، نمذجة المالية، الذكاء الاصطناعي، والأمن السيبراني من خلال الاستفادة من الظواهر الكمومية لحل المشكلات المعقدة، يشهد السوق مساهمات ونموًا ملحوظًا.

كما بدأت المجتمع في إظهار كيف يمكن لمعالجات الكم أن تتفوق على نظيراتها التقليدية في مهام محددة.

قال ليدار، الذي هو أيضًا أستاذ الكيمياء والفيزياء في كلية دورنسايف للآداب والعلوم بجامعة جنوب كاليفورنيا ومؤسس مشارك لشركة Quantum Elements، التي تمهد الطريق لاستخدام الكم على نطاق واسع وتربط المستخدمين بالحواسيب الكمومية: “تظهر نتائجنا أن حواسيب الكم الحالية بالفعل تقف على جانب ميزة الكم المتوسعة.”

قبل بضعة أشهر، أعلن فريق Quantum Elements عن تحقيق اختراق. تقنيتهم الجديدة، الفصل الديناميكي المنطقي، تتعامل مع الأخطاء المنطقية، وهي تحدٍ مستمر في الحوسبة الكمومية.

أظهر الفريق كيف يمنع هذا المسار الأخطاء التي لا تستطيع رموز تصحيح الأخطاء التقليدية معالجتها، مع الحفاظ على عدد محدود من الكيوبتات.

جمعوا بين تصحيح الأخطاء والفصل الديناميكي المنطقي، مما مكن الفريق من تحسين دقة الكيوبتات المنطقية المتشابكة بشكل كبير، مما يقرب التطبيقات الكمومية العملية من أن تصبح حقيقة.

مع أحدث الأبحاث، قال ليدار: “ميزة الأداء الكمومي أصبحت صعب الجدال فيها أكثر فأكثر”، حيث لا يمكن عكس الفجوة في الأداء لأن التسارع الأسي المُظهر هو “غير مشروط”.

تظهر الدراسة تسارعًا خوارزميًا كموميًا لا لبس فيه لإصدار محدود من وزن هامينغ (HW) للمشكلة باستخدام معالجين مختلفين من IBM Quantum. وجد الباحثون تسارعًا كموميًا محسّنًا عندما تم حماية الحساب بواسطة DD. واستخدام MEM عزز ميزة التوسيع أكثر.

اُستخدمت تقنية MEM والفصل الديناميكي لكبح الأخطاء وتم تعديلها لتتناسب مع الأجهزة الكمومية الحقيقية. ساعدت في الحفاظ على التماسك الكمومي وتحسين الدقة رغم قيود العتاد.

من خلال تجاربهم، قرب الباحثون خوارزميات NISQ كثيرًا من إظهار تسارع كمومي عبر خوارزمية شور وأبرزوا الدور الرئيسي لتقنيات كبح الأخطاء الكمومية في مثل هذا الإظهار.

إظهار تسارع أسي في حل المشكلة على عتاد كمومي فعلي، وفقًا للباحثين، هو “معلم مهم للمجال”. إلى جانب ردم الفجوة بين النظرية والتطبيق، تؤكد نتائجهم أيضًا على القدرات المتزايدة للمعالجات الكمومية الحالية. وأشارت الدراسة إلى:

“مع استمرار تحسين العتاد، يمهد نهجنا الطريق لمزيد من العروض القوية للميزة الكمومية في المستقبل القريب.”

على الرغم من كل ذلك، لا توجد تطبيقات عملية للتكنولوجيا تتجاوز الفوز بألعاب التخمين. وهذا كان صحيحًا أيضًا بالنسبة لتطورات أخرى في المجال.

قال فرانشيسكو ريتسيوتي، شريك في شركة رأس المال المغامر Runa Capital، لموقع CNBC في ديسمبر عندما كشفت جوجل عن الشريحة الجديدة التي وصفتها بأنها تمثل اختراقًا كبيرًا في الحوسبة الكمومية: “نحتاج إلى لحظة ChatGPT للكم”.

تُدعى شريحة جوجل الكمومية “Willow”، وتحتوي على 105 كيوبت ويمكنها تقليل الأخطاء “أسيًا” مع زيادة عدد الكيوبتات. وقال هارتموت نيفن، مؤسس Google Quantum AI: “هذا يحل تحديًا رئيسيًا في تصحيح الأخطاء الكمومية كان المجال يسعى إليه منذ ما يقرب من 30 عامًا.”

أجرت Willow حسابًا يستغرق لأسرع الحواسيب الفائقة اليوم 10 سبتليون سنة، في أقل من خمس دقائق.

قال ريتسيوتي في ذلك الوقت: “إنهم يحاولون تعريف مشكلة عالية جدًا للحواسيب العادية يمكنهم حلها بالحواسيب الكمومية. من المدهش أنهم يستطيعون ذلك، لكن ذلك لا يعني بالضرورة أنها مفيدة.”

حتى جوجل صرحت أن معيار RCS لديها “ليس له تطبيقات معروفة في العالم الحقيقي” وأن “المحاكاة العلمية المثيرة للأنظمة الكمومية” التي أجروها وأدت إلى اكتشافات علمية جديدة لا تزال “في متناول الحواسيب التقليدية”.

ومع ذلك، تعمل الشركة العملاقة على الدخول إلى مجال الخوارزميات التي لا تتجاوز قدرة الحواسيب التقليدية فحسب، بل هي أيضًا “مفيدة للمشكلات الواقعية ذات الصلة التجارية”.

في وقت سابق من هذا العام، صرح جوليان كيلي، مدير الأجهزة في Google Quantum AI، بأننا قد نكون على بعد “خمسة أعوام تقريبًا من اختراق حقيقي، نوع من التطبيقات العملية التي لا يمكن حلها إلا على حاسوب كمومي.”

يعتقد الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جينسن هوانغ، أن الحوسبة الكمومية يمكن أن “تُحدث تأثيرًا استثنائيًا”، لكنه أشار إلى أن التقنية “معقدة بشكل جنوني”.

وفقًا لليدار، “لا يزال هناك الكثير من العمل قبل أن يُدَّعى أن الحواسيب الكمومية قد حلت مشكلة عملية في العالم الحقيقي.” وهذا سيتطلب تسارعات لا تعتمد على الأوراكل التي تعرف الإجابة مسبقًا. علاوةً على ذلك، سيتعين علينا تحقيق تقدم كبير في طرق تقليل فقدان التماسك والضوضاء.

مع ذلك، من خلال إظهار تسارعات أسيّة، التي كانت في السابق مجرد “وعد على الورق” من الحواسيب الكمومية، حقق الباحثون معلمًا رئيسيًا يستحق الاحتفال.

الاستثمار في تقنية الكم

مع إشارة الحواسيب الكمومية إلى قفزة كبيرة في قدرة الحوسبة، تقوم العديد من المختبرات والجامعات والشركات والوكالات الحكومية حول العالم بتطوير تقنية الحوسبة الكمومية.

لذا، عندما يتعلق الأمر بفرص الاستثمار، لدينا أمازون (AMZN )، إنتل (INTC )، ومايكروسوفت (MSFT ) من بين الآخرين الذين يستكشفون هذا المجال بنشاط. لكن اليوم، سنلقي نظرة على إمكانات الاستثمار في IBM (IBM )، رائد في عتاد الكم.

International Business Machines Corporation (IBM )

اُستخدمت معالجات IBM ذات 127 كيوبت في تجربة جامعة جنوب كاليفورنيا نفسها. في أواخر نوفمبر 2021، كشفت IBM لأول مرة عن هذا المعالج، المسمى Eagle، الذي جاء بعد معالجها ذو 65 كيوبت “Hummingbird” الذي أُطلق في 2020 ومعالج “Falcon” ذو 27 كيوبت قبل ذلك بسنة.

جامعة جنوب كاليفورنيا هي في الواقع مركز ابتكار IBM Quantum، بينما Quantum Elements هي شركة ناشئة في شبكة IBM Quantum.

لجهود مركزة في المجال، تمتلك الشركة منصة مخصصة، IBM Quantum، تهدف إلى بناء أول حاسوب كمومي كبير النطاق ومتحمل للأخطاء. تسعى الشركة العملاقة لتوفير نظام يشغل بدقة 100 مليون بوابة على 200 كيوبت منطقي بحلول 2029. مع هذا النظام، ستقوم IBM بـ “فتح أول مسار قابل للتنفيذ لتحقيق القوة الكاملة للحوسبة الكمومية.”

تبني IBM هذا الحاسوب الكمومي المسمى “Starling” في حرمها في نيويورك، وسيُدعم دائرة عميقة مُصححة للأخطاء. وفقًا لخارطة الطريق، تخطط الشركة أيضًا لإصدار معالج IBM Quantum Nighthawk جديد في وقت لاحق من هذا العام.

في الشهر الماضي، نشرت الشركة نظام Quantum System Two في مركز أبحاث في اليابان. وهذا الأسبوع، شاركت الشركة العملاقة في جولة تمويل بقيمة 26 مليون دولار لشركة الناشئة Qedma، مع توقع الرئيس التنفيذي أن تُظهر هذا العام “بثقة أن ميزة الكم موجودة”. Qedma متاحة بالفعل عبر كتالوج وظائف Qiskit الخاص بـ IBM، الذي يجعل الكم متاحًا للمستخدمين النهائيين.

بينما تقود تقنية الكم، تُعرف الشركة أساسًا بخبرتها في السحابة والذكاء الاصطناعي والاستشارات، التي تقدمها عبر قطاعات البرمجيات والاستشارات والبنية التحتية.

إذا نظرنا إلى أداء IBM في السوق، فإن أسهم الشركة ذات القيمة السوقية 268.6 مليار دولار تُتداول حاليًا عند 289 دولار، بارتفاع 30.85% منذ بداية العام. شهدت أسهم IBM ارتفاعًا جيدًا حيث ارتفعت الأسعار بنسبة 145% خلال السنوات الثلاث الماضية مع وصولها إلى مستويات جديدة، بينما تروج الشركة نفسها كمزود لتقنية المؤسسات الجيلية القادمة.

تمتلك ربحية السهم (EPS) (TTM) بقيمة 5.85، ونسبة السعر إلى الأرباح (P/E) (TTM) 49.81، وعائد حقوق الملكية (ROE) (TTM) 21.95%. بينما عائد الأرباح المتاح للمساهمين هو 2.31% جذاب.

فيما يتعلق بأدائه المالي، أبلغت IBM عن زيادة بنسبة 1% في إيراداتها لتصل إلى 14.5 مليار دولار للربع الأول من عام 2025. كان هامش الربح الإجمالي وفقًا لمبادئ GAAP 55.2% وهامش الربح الإجمالي غير GAAP 56.6%. كان صافي النقد من الأنشطة التشغيلية 4.4 مليار دولار، بينما كان التدفق النقدي الحر 2 مليار دولار.

نسب الرئيس التنفيذي أرڤيند كريشنا الزيادة في الإيرادات والربحية والتدفق النقدي الحر إلى “طلب قوي على الذكاء الاصطناعي التوليدي”، مع بقاء IBM “متفائلة بشأن فرص النمو الطويلة الأجل للتكنولوجيا والاقتصاد العالمي.”

أحدث أخبار وتطورات سهم IBM

الخلاصة

إظهار تسارع خوارزمي كمومي، يتوسع مع حجم المشكلة، هو المفتاح لتأكيد فائدة الحواسيب الكمومية. لذا، يمثل إظهار تسارع أسي غير مشروط لحظة فاصلة في الحوسبة الكمومية، تُثبت أن أجهزة اليوم يمكنها التحرر من حدود الحواسيب التقليدية.

هذا الإنجاز الذي حققه الباحثون يوسع بشكل كبير نطاق التسارعات الكمومية لخوارزميات الأوراكل، ويعزز حدود نتائج الميزة الكمومية التجريبية، ويشير إلى أن الخوارزميات ذات الصلة العملية أصبحت أخيرًا في المتناول.

بشكل عام، لا يزال مسار الحواسيب الكمومية نحو تطبيقات عملية يومية يتكشف، مع تحسينات مستمرة لفتح القوة الكاملة لتقنية الكم!

انقر هنا للحصول على قائمة بأهم شركات الحوسبة الكمومية.

الدراسات المشار إليها:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem. Phys. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, D. A. Demonstration of High-Fidelity Entangled Logical Qubits using Transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472