Google Willow معالج يحقق تقنية زراعة الحالة السحرية، وانخفاض معدل الخطأ بنسبة 40%، ودقة منطقية تصل إلى 99.99%

أعلنت Google مؤخرًا أن معالجها Willow أظهر انخفاضًا في معدل الخطأ بنسبة 40 مرة عند إعداد حالات كمومية مخصصة، وهو إنجاز يساعد في معالجة العقبات الرئيسية في الحوسبة الكمومية العملية. تُعرف هذه التقنية باسم "زراعة الحالة السحرية"، حيث تصل دقتها المنطقية إلى 99.99%، مما يمكنها من إنتاج حالات كمومية عالية الدقة اللازمة لإجراء حسابات معقدة. تعتبر هذه الحالات ضرورية لبناء حواسيب كمومية قوية قادرة على تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، فإن إنتاج هذه الحالات السحرية كان تحديًا رئيسيًا لفترة طويلة. تعتبر هذه الحالات ضرورية لإجراء حسابات كمومية معقدة، ولكن إنتاجها بمعدل خطأ منخفض بما فيه الكفاية يتطلب موارد حسابية هائلة.

تشير بعض التقديرات إلى أن ما يصل إلى 95% من سعة الحواسيب الكمومية قد تُستخدم لإنتاج هذه الحالات، بينما تكون المساحة الفعلية للحسابات محدودة نسبيًا. تكمن المشكلة أيضًا في أن كل حالة سحرية يمكن استخدامها مرة واحدة فقط، مما يعني أنه يجب على الحواسيب الكمومية الاستمرار في إنتاج حالات جديدة لتنفيذ العمليات. عرضت تجارب Google الأخيرة طريقة يمكن أن تقلل من عبء هذه الموارد.

تقنية زراعة الحالة السحرية

في عام 2024، قام باحثو الذكاء الاصطناعي الكمومي في Google، Craig Gidney وNoah Shutty وCody Jones، بتطوير تقنية زراعة الحالة السحرية، وقاموا بتحسين الطرق النظرية السابقة. تشبه هذه الطريقة نوعًا من المرشحات، حيث يقوم الباحثون بإدخال حالات كمومية تحتوي على أخطاء إلى منطقة صغيرة في المعالج، ويقومون بإجراء سلسلة من القياسات المنسقة بعناية لتحديد المشكلات. يتم التخلص من المحاولات التي تفشل في اجتياز الفحص، بينما تنتج المحاولات التي تنجح في اجتياز الفحص حالات كمومية أنقى. يمكن بعد ذلك توسيع هذه الحالات لتناسب أشكالًا أكبر تناسب العمليات الكمومية الأكثر تعقيدًا.

على الرغم من أن هذه الطريقة تظهر آفاقًا واعدة من الناحية النظرية، إلا أن عرضها على الأجهزة الكمومية الفعلية يتطلب بعض التحسينات الهندسية. في التجارب الأولية، واجهت الباحثة في Google، Emma Rosenfeld، نتائج قياس غير متوقعة. بعد عدة أشهر من الاختبارات والمحاكاة، تتبعت الفريق المشكلة إلى الضوضاء الناتجة عن انحراف المعدات الكهربائية وتغيرات درجة حرارة المختبر، والتي أثرت على دقة طرق القياس الحالية للفريق. استجاب الباحثون من خلال تحسين التحكم في المعالج وتطوير تقنية اختبار جديدة تستخدم عملية الزراعة نفسها لتقييم النتائج.

ساعدت هذه التغييرات معالج Willow في تحقيق انخفاض بنسبة 40 مرة في معدل الخطأ، مقارنة بالحالات الكمومية غير المزروعة، كما أنتجت التجربة أيضًا حالات T المنطقية، مع دقة تم الإبلاغ عنها تبلغ 99.99%.

نقل الحالات الكمومية

بالإضافة إلى تقليل معدل الخطأ، عرض باحثو Google أيضًا إمكانية نقل الحالات الكمومية المنقاة بين طريقتين مختلفتين لتصحيح الخطأ. نقل الفريق الحالة من الترميز اللوني على مسافة 3 إلى الترميز السطحي على مسافة 5. هاتان طريقتان لتنظيم المعلومات الكمومية للكشف عن الأخطاء وتصحيحها، حيث تشير المسافة إلى مستوى الحماية الذي يوفره الرمز ضد بعض الأخطاء. تُعرف هذه العملية باسم "الربط"، وتظهر أن الحالات المعدة بعناية يمكن أن تنتقل بنجاح بين هاتين الطريقتين على الأجهزة الفعلية. تعتبر هذه النتيجة مهمة للغاية، حيث قد تحتاج الحواسيب الكمومية المستقبلية إلى دمج تقنيات تصحيح الأخطاء المختلفة لتنفيذ الحسابات بشكل موثوق، مع الحد من متطلبات الأجهزة.

ومع ذلك، لا تعني هذه العرض أن Google قد أزالت عنق الزجاجة الخاص بالحالة السحرية أو أنشأت حاسوبًا كمومي موثوق. تعترف الشركة بأن تقنية الزراعة لا تزال بحاجة إلى إثبات فعاليتها على نطاق أوسع لدعم التطبيقات الكمومية المفيدة. تم نشر هذه الدراسة في مجلة Science.

كيف تحل Google عقبات الحوسبة الكمومية

تظهر أحدث إنجازات Google في مجال الحوسبة الكمومية أن تقنية زراعة الحالة السحرية يمكن أن تقلل بشكل كبير من معدل الخطأ، وهو أمر بالغ الأهمية لجدوى الحواسيب الكمومية. أحد التحديات في الحوسبة الكمومية هو إنتاج حالات كمومية عالية الدقة، وقد يؤدي النجاح في تنفيذ هذه التقنية إلى جعل الحواسيب الكمومية أكثر كفاءة في حل المشكلات الحسابية المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن القدرة على نقل الحالات الكمومية بين تقنيات تصحيح الأخطاء المختلفة توفر مرونة وموثوقية أكبر للحواسيب الكمومية المستقبلية. ومع ذلك، لا تزال Google بحاجة إلى مزيد من التحقق من تطبيق هذه التقنية على نطاق أوسع لتحقيق الحوسبة الكمومية الموثوقة.