في إنجاز وصفه الخبراء بـ«الكأس المقدسة للحوسبة الكمومية»، تمكن باحثون من تحقيق تسارع أُسِّي غير مشروط على أجهزة كمومية، مثبتين بشكل قاطع أن الحواسيب الكمومية يمكنها التفوق على الحواسيب التقليدية دون أي تحفظات نظرية.
نُشرت هذه الدراسة الرائدة في مجلة Physical Review X بتاريخ 5 يونيو 2025، وقادها البروفيسور دانيال ليدار، أستاذ الهندسة في جامعة جنوب كاليفورنيا وخبير تصحيح أخطاء الحوسبة الكمومية. وبالتعاون مع زملائه من جامعتي جنوب كاليفورنيا وجونز هوبكنز، استعرض فريق ليدار هذا التفوق الأُسِّي باستخدام معالجين كموميين من نوع IBM Eagle بعدد 127 كيوبت، تم تشغيلهما عن بُعد عبر السحابة.
ما يجعل هذا الإنجاز بالغ الأهمية هو أن التسارع المُحقق «غير مشروط»، أي أنه لا يعتمد على افتراضات لم تثبت صحتها بعد. ويوضح ليدار: «الادعاءات السابقة حول التسارع الكمومي كانت تتطلب افتراض عدم وجود خوارزمية تقليدية أفضل للمقارنة مع الخوارزمية الكمومية. أما الآن، فلا يمكن عكس الفارق في الأداء لأن التسارع الأُسِّي الذي أظهرناه غير مشروط ولأول مرة».
قام الفريق بتعديل مسألة سايمون — وهي تحدٍ رياضي يتعلق باكتشاف أنماط خفية في الدوال — لتناسب التنفيذ على أجهزة كمومية حقيقية. وتُعد هذه المسألة مقدمة لخوارزمية شور الشهيرة لتفكيك الأعداد، والتي أطلقت مجال الحوسبة الكمومية بأكمله. وللتغلب على الضوضاء والأخطاء التي تعاني منها الأنظمة الكمومية عادةً، استخدم الباحثون تقنيات متقدمة لقمع الأخطاء، مثل الفصل الديناميكي وتقليل أخطاء القياس.
ورغم أن ليدار يشير إلى أن «هذا الإنجاز لا يحمل تطبيقات عملية حاليًا سوى في ألعاب التخمين»، إلا أن آثاره على الذكاء الاصطناعي عميقة. فمع استمرار تطور الحواسيب الكمومية، يمكن أن تسرّع بشكل كبير من عمليات تعلم الآلة، خاصة في مسائل التحسين والحسابات المعقدة التي تتطلب حاليًا موارد ضخمة.
وقد أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعززة كموميًا بالفعل نتائج واعدة في تطبيقات محددة. فقد بينت أبحاث حديثة أن التقنيات الكمومية يمكن أن تعزز تعلم الآلة القائم على النواة، لتصبح أسرع وأكثر دقة وكفاءة في استهلاك الطاقة مقارنة بالطرق التقليدية. ومع توسع قدرات العتاد الكمومي، قد تتيح هذه المزايا جيلًا جديدًا من إمكانيات الذكاء الاصطناعي التي كانت مستحيلة سابقًا بسبب القيود الحسابية.
يؤكد هذا الإنجاز قدرة الحوسبة الكمومية، التي طال انتظارها، على تحقيق تسارع أُسِّي حقيقي، ويمثل خطوة محورية نحو تحقيق التفوق الكمومي العملي في التطبيقات الواقعية.