أداة فك تشفير ذكية تخفض أخطاء الحاسوب الكمومي سبعة عشر ضعفاً

كشفت دراسة جديدة من جامعة هارفارد الأمريكية عن تطوير نظام فكّ ترميز (Decoder) يعتمد على الذكاء الاصطناعي قادر على تقليل معدلات الأخطاء في الحوسبة الكمومية بنسب تصل إلى سبعة عشر ضعفاً، مع تحسين سرعة المعالجة بآلاف المرات مقارنة بالطرق التقليدية.

طوّر الباحثون نظاماً يُدعى “كاسكيد” (Cascade) يعتمد على الشبكات العصبية التطوّرية (Convolutional Neural Networks) لتحديد وتصحيح الأخطاء في أنظمة الحوسبة الكمومية بكفاءة عالية. يستهدف النظام مشكلة أساسية في الحواسيب الكمومية، حيث تتطلب الكيوبت (Qubits) – وحدات المعلومات الكمومية – أنظمة تصحيح أخطاء معقدة لحمايتها من الضوضاء البيئية.

أظهرت الاختبارات أن النظام حقق معدلات أخطاء منطقية أقل بمراتب عديدة من تقنيات الفكّ المستخدمة على نطاق واسع، مع معالجة البيانات بسرعة تتراوح بين آلاف إلى 100 ألف مرة أسرع حسب التكوين المستخدم. كما اكتشف الباحثون ما يسمونه بتأثير “الشلال” (Waterfall Effect)، وهو ظاهرة تُظهر انخفاضاً حاداً في معدلات الأخطاء يفوق توقعات النماذج التقليدية.

اختُبر النظام على أنواع متعددة من الترميز الكمومي، بما في ذلك الترميز السطحي (Surface Codes) وترميز فحص التكافؤ منخفض الكثافة الكمومي (Quantum LDPC Codes). حقق النموذج زمن استجابة يقاس بعشرات الميكروثانية عند تشغيله على معالجات الرسوميات الحديثة، مما يجعله متوافقاً مع متطلبات بعض منصات الحوسبة الكمومية.

رأي المحرر: تمثل هذه الدراسة نقلة نوعية في مجال تصحيح الأخطاء الكمومية، حيث قد تقلل من عدد الكيوبت المطلوبة لبناء حواسيب كمومية موثوقة بنسبة 40%. هذا التطور يمكن أن يسرّع من الجدول الزمني لتحقيق الحوسبة الكمومية المتسامحة مع الأخطاء (Fault-Tolerant)، مما يقرّبنا خطوة مهمة من الاستفادة العملية من هذه التقنية الثورية في التطبيقات الواقعية.