شهد مجال الحوسبة الكمية تطوراً ثورياً قد يسرّع بشكل كبير قدرات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
طور باحثون في جامعة تشالمرز للتكنولوجيا في السويد مضخماً عالي الكفاءة يُعد "الأكثر حساسية من بين المضخمات التي يمكن بناؤها اليوم باستخدام الترانزستورات". تمكن الفريق من تقليل استهلاك الطاقة إلى عُشر ما تتطلبه أفضل المضخمات الحالية، دون التأثير على الأداء.
ينبع هذا الابتكار من تصميم ذكي يعمل فقط عند قراءة البيانات من الكيوبتات. ويساعد تقليل استهلاك الطاقة في تقليل التداخل مع الكيوبتات، ما قد يمكّن من بناء حواسيب كمية أكبر وأكثر قوة. تعتبر قراءة المعلومات الكمية عملية دقيقة للغاية — إذ يمكن حتى لتقلبات الحرارة الطفيفة أو الضوضاء أو التداخل الكهرومغناطيسي أن تتسبب في فقدان الكيوبتات لحالتها الكمية. ونظراً لأن المضخمات تولد حرارة تؤدي إلى فقدان التماسك، يسعى الباحثون منذ فترة طويلة إلى تطوير مضخمات كيوبت أكثر كفاءة.
على عكس المضخمات منخفضة الضوضاء الأخرى، يعمل الجهاز الجديد بنظام النبضات، حيث ينشط فقط عند الحاجة لتضخيم الكيوبتات بدلاً من البقاء في وضع التشغيل المستمر. ونظراً لأن المعلومات الكمية تنتقل على شكل نبضات، كان التحدي الأساسي هو ضمان استجابة المضخم بسرعة كافية لمواكبة قراءة الكيوبتات. عالج فريق تشالمرز هذا التحدي باستخدام البرمجة الجينية للتحكم الذكي في المضخم، مما أتاح له الاستجابة للنبضات الواردة من الكيوبتات خلال 35 نانوثانية فقط.
يُعد هذا التطور ضرورياً لتوسيع نطاق الحواسيب الكمية لاستيعاب عدد أكبر بكثير من الكيوبتات. فكلما زاد عدد الكيوبتات، زادت قوة الحوسبة وقدرة الجهاز على معالجة الحسابات المعقدة للغاية. ومع ذلك، تتطلب الأنظمة الكمية الأكبر عدداً أكبر من المضخمات، مما يؤدي إلى زيادة استهلاك الطاقة التي قد تسبب فقدان التماسك للكيوبتات. يقول البروفيسور يان غراهن، أستاذ الإلكترونيات الدقيقة في تشالمرز: "تقدم هذه الدراسة حلاً لمشكلة التوسع المستقبلي لأجهزة الكمبيوتر الكمية، حيث يشكل توليد الحرارة من مضخمات الكيوبتات عاملاً مقيداً رئيسياً".
يتزامن هذا الاختراق مع أبحاث حديثة أظهرت أن حتى الحواسيب الكمية الصغيرة قادرة على تعزيز أداء التعلم الآلي باستخدام دوائر كمية ضوئية مبتكرة. وتشير هذه النتائج إلى أن تكنولوجيا الكم اليوم لم تعد مجرد تجارب، بل يمكنها بالفعل التفوق على الأنظمة التقليدية في مهام محددة.
تتمتع الحواسيب الكمية بإمكانية معالجة مشكلات تتجاوز قدرات أقوى الحواسيب الحالية، مما يفتح آفاقاً جديدة في اكتشاف الأدوية، والأمن السيبراني، والذكاء الاصطناعي، واللوجستيات. ويتميز المضخم فائق الكفاءة الذي طورته تشالمرز بأنه لا يعمل إلا عند قراءة بيانات الكيوبتات، وبفضل تصميمه الذكي المعتمد على النبضات، يستهلك عُشر الطاقة فقط مقارنةً بأفضل النماذج الحالية.
تتطلب العديد من نماذج اللغة الضخمة الحالية أكثر من مليون ساعة معالجة على وحدات معالجة الرسومات (GPU) للتدريب، في حين تعد الشبكات العصبية الكمية بمعالجة أكثر كفاءة للبيانات المعقدة وعالية الأبعاد مقارنةً بالشبكات العصبية التقليدية. وبالإضافة إلى تحسينات السرعة، قد تُحدث الحوسبة الكمية ثورة في الذكاء الاصطناعي عبر خوارزميات تحسين متقدمة، ومحاكاة نماذج أكثر تطوراً، وتقليل كبير في استهلاك الطاقة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
تقول الدكتورة إينيس دي فيغا، رئيسة الابتكار الكمي في شركة IQM: "نتوقع أن تظهر أولى الإنجازات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي الكمي بحلول نهاية هذا العقد وبداية العقد المقبل، مع انتقالنا من أجهزة الكم الحالية المليئة بالضوضاء إلى حواسيب كمية مصححة للأخطاء تحتوي على عشرات إلى مئات الكيوبتات المنطقية. ستتيح لنا هذه الأجهزة تجاوز خوارزميات الكم التجريبية الحالية، وفتح مزايا عملية وربما غير متوقعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. إن دمج الحوسبة الكمية مع الذكاء الاصطناعي يحمل إمكانات هائلة لتغيير العالم، حيث يمكن للكم والذكاء الاصطناعي معاً حل مشكلات تعجز عنها الحواسيب التقليدية، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وسرعة وقوة".