وصلت الحوسبة الكمومية إلى لحظة محورية حيث بدأت تحقق فوائد عملية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بحسب إنجازات حديثة من عدة فرق بحثية.
فقد أظهر فريق من جامعة فيينا ومتعاونون معهم أن الحواسيب الكمومية الصغيرة يمكنها بالفعل التفوق على الأنظمة التقليدية في مهام محددة للتعلم الآلي. وباستخدام معالج كمومي فوتوني، أثبت الباحثون أن الخوارزميات المدعومة بالكم قادرة على تصنيف البيانات بدقة أعلى من الطرق التقليدية. وقد نُشرت نتائج التجربة في مجلة Nature Photonics، حيث استخدموا دائرة كمومية بُنيت في معهد بوليتكنيكو دي ميلانو لتشغيل خوارزمية تعلم آلي اقترحها باحثو Quantinuum.
وقالت المؤلفة المشاركة إيريس أغريستي: "قد يكون لهذا أهمية حاسمة في المستقبل، خاصة مع تزايد استهلاك الطاقة لخوارزميات التعلم الآلي إلى مستويات غير قابلة للتحمل". وأظهرت المنصة الكمومية الفوتونية تفوقًا في السرعة والدقة وكفاءة استهلاك الطاقة مقارنة بالتقنيات التقليدية، لا سيما في تطبيقات التعلم الآلي المعتمدة على النواة.
وفي إنجاز متوازٍ، طوّر فريق دولي من جامعة تشالمرز للتكنولوجيا وجامعة ميلانو وجامعة غرناطة وجامعة طوكيو خوارزمية تتيح للحواسيب التقليدية محاكاة دائرة كمومية مقاومة للأخطاء بشكل دقيق. وتتصدى هذه الابتكارات لرمز بوزوني غوتسمان-كيتاييف-بريسكيل (GKP)، الذي كان من الصعب جدًا محاكاته لكنه أساسي لبناء حواسيب كمومية مستقرة وقابلة للتوسع.
وفي الوقت نفسه، حقق باحثون من جامعة جنوب كاليفورنيا وجامعة جونز هوبكنز ما يعتبره الكثيرون "الكأس المقدسة" في الحوسبة الكمومية: تسريعًا أسيًا غير مشروط باستخدام معالجات IBM Eagle ذات 127 كيوبت. وأظهر الفريق هذا التفوق في لغز "تخمين النمط" الكلاسيكي، مثبتين دون افتراضات أن الأجهزة الكمومية يمكنها التفوق على أفضل الحواسيب التقليدية. واستخدموا تقنيات من ضمنها تصحيح الأخطاء إلى جانب عتاد IBM الكمومي القوي لتحقيق هذا الإنجاز.
تشير هذه التطورات إلى أن الحوسبة الكمومية تنتقل من الوعد النظري إلى التطبيق العملي. ومع استمرار IBM في خطتها الطموحة للوصول إلى نظام يحتوي على أكثر من 4000 كيوبت بحلول عام 2025، ومع إثبات الباحثين لتفوق الكم في مجالات تتراوح من التعلم الآلي إلى تصنيع أشباه الموصلات، يبدو أن التكنولوجيا على أعتاب تقديم قدرات تحويلية عبر العديد من الصناعات.