Google Quantum AI Quantum AI Deep Dive 2025: اختراق رقاقة الصفصاف والسباق نحو التفوق الكمي
⚡ خلاصة القول؛ د.م.د - الوجبات الرئيسية
- رقاقة الصفصاف: يحقق معالج فائق التوصيل فائق التوصيل 105 كيوبت انخفاضاً أسيّاً في الأخطاء - أول نظام يتجاوز حاجز تصحيح الأخطاء دون العتبة
- خوارزمية الأصداء الكمية: زيادة في السرعة بمقدار 13,000 مرة عن الحاسوب العملاق Frontier في محاكاة الفيزياء - تم تحقيق ميزة كمومية يمكن التحقق منها
- أخذ عينات الدوائر العشوائية (RCS): إكمال المعيار في أقل من 5 دقائق مقابل 10 سبتليون سنة للحواسيب التقليدية
- خارطة طريق من خمس مراحل: إطار عمل واضح من الاكتشاف إلى النشر في العالم الحقيقي - استهداف تطبيقات عملية بحلول أواخر عام 2020
- تكامل Cirq و Google Cloud: إطار عمل بايثون مفتوح المصدر مع إمكانية الوصول إلى السحابة يضفي الطابع الديمقراطي على التطوير الكمي
- توقعات 2026-2029: التركيز على الاستشعار المعزز كمياً، وعلوم المواد، واكتشاف العقاقير مع أنظمة قادرة على تحمل الأخطاء بحلول نهاية العقد
أصداء الكم: نحو تطبيقات العالم الحقيقي - مسؤول جوجل Quantum AI (6:41)
🎯 القسم 1: رقاقة الصفصاف - اختراق حاجز تصحيح الأخطاء
1.1 من الجميز إلى الصفصاف: التطور الكمي لجوجل
في السنوات الخمس التي انقضت منذ حققت سيكامور التفوق الكمي في عام 2019, Quantum AI في مسيرة لا هوادة فيها نحو الحوسبة الكمية العملية والمتحملة للأخطاء. كشف النقاب في ديسمبر 2024 عن الصفصاف - يمثل أحدث معالج فائق التوصيل فائق التوصيل من جوجل - وهو أحدث معالج فائق التوصيل الكمي - لحظة فاصلة في هذه الرحلة: وهي المرة الأولى التي يحقق فيها أي نظام كمومي تقليل الخطأ الأسي كلما زاد حجمها.
هذا الاكتشاف، الذي نُشر في الطبيعةيمثل تتويجًا لعقود من العمل النظري على تصحيح الخطأ الكمي. إنجاز ويلو لـ تحت العتبة يعني تصحيح الخطأ أنه كلما أضافت جوجل المزيد من الكيوبتات لإنشاء كيوبتات منطقية أكبر، تقل الأخطاء أضعافًا مضاعفة بدلًا من أن تزداد - وهو مطلب أساسي لبناء حواسيب كمومية قادرة على تحمل الأخطاء بمليون كيوبت.
(فائقة التوصيل)
(أصداء الكم)
مقابل 5 دقائق (كمي)
(حالة الفن)
1.2 البنية التقنية: كيف تعمل الصفصاف
الكيوبتات فائقة التوصيل: يستخدم ويليو كيوبتات فائقة التوصيل على غرار الترانزمون مبردة إلى 15 ميليكلفن - أبرد من الفضاء الخارجي - لاستغلال التأثيرات الميكانيكية الكمية. كل كيوبت هو عبارة عن حلقة صغيرة فائقة التوصيل تقطعها وصلة جوزيفسون، مما يشكل مذبذبًا متناغمًا يمكن أن يوجد في حالات التراكب.
تصحيح أخطاء الرموز السطحية: قام فريق ويلو بتنفيذ كيوبتات الكيوبتات المنطقية ذات المسافة 7 والمسافة 5، مما يدل على أن الكيوبتات المنطقية الأكبر (d=7 مع 49 كيوبت بيانات) تُظهر نصف معدل الخطأ من الأصغر (d=5 مع 25 كيوبت بيانات). هذا التحسن الأسي هو الكأس المقدسة لتصحيح الأخطاء الكمية - وهذا يعني أن القياس يعمل.
🔑 الإنجاز الرئيسي: فك التشفير في الوقت الحقيقي
تعمل وحدة فك ترميز تصحيح الأخطاء في ويلو في في الوقت الفعلي - يمكنه تحديد الأخطاء وتصحيحها بشكل أسرع من تراكمها. يستخدم النظام نظامًا مخصصًا وحدة فك التشفير في الوقت الحقيقي التي تعالج قياسات المتلازمة بزمن انتقال قدره ميكروثانية، وهو أمر ضروري للحفاظ على تماسك الكيوبت المنطقي أثناء العمليات الحسابية الطويلة.
تحسينات جودة Qubit: وتحقق ويلو أزمنة تماسك T1 تقترب من 100 ميكروثانية، بعد أن كانت تقترب من 50 ميكروثانية تقريبًا في الأجيال السابقة. يبلغ متوسط معدلات الخطأ في البوابات ثنائية الكيوبت حوالي 0.15%، مع وصول أفضل البوابات إلى 0.10% - تقترب من عتبة الشفرة السطحية التي تبلغ حوالي 1%.
1.3 أخذ عينات عشوائية من الدوائر: المعيار النهائي
لإثبات قوة "ويلو" الحسابية، أجرت Google اختبارًا على أخذ عينات الدوائر العشوائية (RCS) معيار - وهي مشكلة مصممة خصيصًا لتكون صعبة على الحواسيب الكلاسيكية ولكنها قابلة للتطبيق على الأنظمة الكمية. أكمل ويلو حساب RCS في أقل من 5 دقائقوهي مهمة قد تتطلب أسرع كمبيوتر عملاق في العالم 10 سبتليون (10 سبتليون (1025) سنوات - أطول بكثير من عمر الكون.
هذه ليست مجرد خدعة صورية. تعمل RCS كاختبار إجهاد صارم للأجهزة الكمومية، حيث تتطلب تحكماً دقيقاً في جميع الكيوبتات في وقت واحد مع الحفاظ على التماسك الكمومي طوال عملية الحساب. تُظهر قدرة Google على تشغيل RCS على هذا النطاق أن ويلو قد تجاوزت عتبة حرجة في التحكم الكمي.
كمبيوتر جوجل الكمي يحقق اختراقًا - تغطية أخبار CBS (2:59)
🚀 القسم 2: أصداء الكم - ميزة الكم القابلة للتحقق منها
2.1 ما بعد التفوق الكمي: تطبيقات العالم الحقيقي
في حين أن التفوق الكمي (الذي يُطلق عليه الآن "الميزة الكمية") أثبت أن الحواسيب الكمية يمكن أن تتفوق على الأنظمة الكلاسيكية في بعض المهام، أشار النقاد إلى أن نظام التحكم عن بُعد ليس له استخدام عملي. إعلان أكتوبر 2025 عن الأصداء الكمية يغير كل شيء: أظهر جوجل ميزة كمّية يمكن التحقق منها في مشكلة مفيدة علميًا.
تحاكي خوارزمية الأصداء الكمية ديناميكيات الأنظمة الكمية لقياس مترابطات خارج الزمن (OTOCs) - كمية تكشف كيف تتدافع المعلومات الكمية في أنظمة الأجسام المتعددة. هذه المشكلة ذات صلة مباشرة بـ:
- التحليل الطيفي بالرنين المغناطيسي النووي (NMR): توسيع نطاق تقنيات الرنين المغناطيسي النووي لاستكشاف الديناميكيات الجزيئية المعقدة
- فيزياء المادة المكثفة: فهم الفوضى الكمية والحرارة في المواد
- أبحاث الجاذبية الكمية: دراسة مفارقات معلومات الثقب الأسود والازدواجية الثلاثية الأبعاد
- اكتشاف العقاقير: محاكاة طي البروتين والتفاعلات الجزيئية
(معالج الصفصاف)
(الحدود في ORNL)
(قابل للتحقق)
(محاكاة OTOC)
2.2 العلم الكامن وراء الأصداء الكمية
تستفيد خوارزمية الأصداء الكمية من حماية التماثل و ما بعد الاختيار تقنيات لتضخيم الإشارة الكمية لتأثيرات تداخل OTOC(2). وإليك سبب قوتها:
- إمكانية التحقق: على عكس RCS، يمكن للحواسيب الكلاسيكية التحقق من نتائج الأصداء الكمية على حالات أصغر، مما يوفر الثقة في الحسابات الأكبر
- المنفعة العلمية: تعمل الخوارزمية على حل المشاكل التي يهتم بها الفيزيائيون بالفعل، وليس المعايير الاصطناعية
- قابلية التوسع: تنمو الميزة الكمية الأسية مع زيادة حجم المشكلة، مما يجعل الأنظمة الكمية الأكبر قيمة بشكل متزايد
- المتانة: تتسم الخوارزمية بالمرونة في مواجهة الضوضاء، حيث تحقق نسبة إشارة إلى ضوضاء تبلغ 2-3 حتى على الأجهزة الكمية متوسطة النطاق (NISQ) الصاخبة
أدار العرض التوضيحي لشهر أكتوبر 2025 أصداء الكم على مجموعة فرعية 65-كيوبت من معالج ويلو، حيث أكملت المحاكاة في 2.1 ساعة مقابل 3.2 سنة للحاسوب العملاق Frontier في مختبر أوك ريدج الوطني - أسرع حاسوب عملاق كلاسيكي في العالم. والأهم من ذلك، تمكنت جوجل من التحقق من النتائج الكمية مقارنةً بالمحاكاة الكلاسيكية على حالات أصغر، مما يؤكد الدقة.
"تمثل الأصداء الكمية المرة الأولى التي نحقق فيها ميزة كمومية يمكن التحقق منها في مشكلة مفيدة علميًا. هذه هي اللحظة التي كان المجال ينتظرها - الحواسيب الكمية تحل مشاكل حقيقية أسرع من الأنظمة الكلاسيكية، مع نتائج يمكننا الوثوق بها."
- هارتموت نيفين، مدير جوجل Quantum AI
2.3 الآثار المترتبة على التطبيقات على المدى القريب
يفتح اختراق الأصداء الكمية الباب أمام الميزة الكمية العملية في الإطار الزمني 2026-2029 لتطبيقات محددة:
- علم المواد: محاكاة التحولات الطورية والمواد الكمومية الغريبة
- اكتشاف العقاقير: نمذجة التفاعلات بين البروتين والرباط البروتيني ومسارات التفاعل
- كيمياء الكم: حساب الخواص الجزيئية للحفز وتخزين الطاقة
- فيزياء المادة المكثفة: فهم الموصلية الفائقة في درجات الحرارة العالية والمواد الطوبولوجية
تُقدِّر Google أن التحليل الطيفي بالرنين النووي المغناطيسي النووي المعزز كمياً يمكن أن يصبح عمليًا في غضون خمس سنوات، مما يمكّن شركات الأدوية من سبر البنى الجزيئية وديناميكياتها بطرق مستحيلة بالطرق الكلاسيكية.
الحاسوب الكمي من جوجل غيّر كل شيء - أسرع بـ 13,000 مرة من الحواسيب الخارقة! (3:15)
🗺️ القسم 3: خارطة الطريق إلى المنفعة الكمية ذات المراحل الخمس
3.1 إطار عمل جوجل لتطوير التطبيقات الكمية
في نوفمبر 2025، نشرت جوجل Quantum AI إطار عمل من خمس مراحل تحدد المسار من الخوارزميات الكمية المجردة إلى التطبيقات الواقعية المنتشرة في العالم الحقيقي. خارطة الطريق هذه، المفصلة في arXiv:2511.09124يوفر الرؤية الأكثر شمولاً حتى الآن لكيفية انتقال الحوسبة الكمية من المختبرات البحثية إلى بيئات الإنتاج.
الهدف: تطوير خوارزميات كمومية جديدة توفر تسريعًا نظريًا أسيًا أو متعدد الحدود مقارنةً بالطرق الكلاسيكية.
الحالة: تم نشر مئات الخوارزميات؛ وتشمل المعالم الرئيسية خوارزمية شور (التحليل)، وخوارزمية غروفر (البحث)، وخوارزمية HHL (الأنظمة الخطية)، وخوارزميات الحل الكمي المتغير (VQE) للكيمياء.
التحديات: تتطلب العديد من الخوارزميات أجهزة مقاومة للأخطاء؛ من غير الواضح ما الذي سيثبت فائدته في الممارسة العملية.
الهدف: تحديد حالات المشاكل الملموسة التي يمكن فيها إثبات الميزة الكمية والتحقق منها مقارنةً بالطرق الكلاسيكية.
الحالة: ✅ تم تحقيقه مع الأصداء الكمية (أكتوبر 2025): أول ميزة كمومية يمكن التحقق منها في مشكلة مفيدة علميًا - محاكاة OTOC مع تسريع 13,000 مرة.
البصيرة الرئيسية: التركيز على المشاكل التي يمكن فيها التحقق من النتائج الكمية بشكل كلاسيكي على حالات أصغر، ثم التوسع إلى الأنظمة التي تصبح فيها المحاكاة الكلاسيكية مستحيلة.
الهدف: ربط أمثلة مشاكل المرحلة الثانية بحالات استخدام واقعية محددة تقدم قيمة اقتصادية أو علمية.
الحالة: 🔄 قيد التنفيذ: تتيح الأصداء الكمية إمكانية توسيع نطاق التحليل الطيفي بالرنين النووي المغناطيسي النووي؛ ويجري تشكيل شراكات في مجال المستحضرات الصيدلانية وعلوم المواد.
التحدي: "الفجوة المعرفية" بين مطوري الخوارزميات الكمية وخبراء المجال (الكيميائيين، وعلماء المواد، ومصممي الأدوية). AI يجري استكشافها كجسر لمسح الأدبيات وتحديد الروابط.
الجدول الزمني: تقدر Google أول تطبيقات الميزة الكمية في العالم الحقيقي في غضون 5 سنوات (2030) للاستشعار المعزز كمياً والمحاكاة الجزيئية.
الهدف: إجراء تقدير تفصيلي للموارد - كم عدد الكيوبتات المنطقية والبوابات ووقت التشغيل ومعدلات الخطأ المطلوبة لنشر الإنتاج.
مثال على ذلك: تتطلب محاكاة FeMoco (العامل المساعد للحديد والموليبدينوم في إنزيم النيتروجينيز) لتطبيقات الأسمدة في الأصل 1011 بوابات توفولي و10 بوابات توفولي9 الكيوبتات المادية (تقديرات عام 2010). وبحلول عام 2025، خفضت الخوارزميات المحسّنة هذه النسبة إلى 108-109 البوابات و106 الكيوبتات - لا يزال الأمر شاقًا ولكنه يقترب من الجدوى.
التركيز: تحسين الخوارزمية، وتجميع الدارات، واختيار كود تصحيح الأخطاء، والتصميم المشترك بين الأجهزة والبرمجيات.
الجدول الزمني: من منتصف العشرينيات إلى أوائل الثلاثينيات مع بدء تشغيل الأنظمة التي تتحمل الأعطال.
الهدف: دمج الحواسيب الكمية في تدفقات عمل الإنتاج جنبًا إلى جنب مع الحوسبة عالية الأداء الكلاسيكية والبنية التحتية السحابية ومجموعات البرامج الخاصة بالمجال.
المتطلبات: الميزة الكمية على التطبيق الكامل من البداية إلى النهاية (وليس مجرد روتين حسابي فرعي)؛ والوصول القابل للتطوير عبر واجهات برمجة التطبيقات السحابية؛ والقوى العاملة المدربة؛ والأطر التنظيمية.
الحالة: 🔮 المستقبل (2030s): لم تصل أي تطبيقات إلى المرحلة الخامسة بعد. جوجل Quantum AI، و IBM Quantum، وبائعون آخرون يبنون بنية تحتية سحابية تحسباً لذلك.
3.2 نهج "الخوارزمية أولاً"
تؤكد خارطة طريق جوجل على استراتيجية التطوير القائمة على الخوارزمية أولاً:: البدء بالمرحلة الثانية (إيجاد ميزة كمية يمكن التحقق منها في حالات المشكلة) بدلاً من القفز مباشرةً إلى المرحلة الثالثة من تحديد حالة الاستخدام. لماذا؟
- التحقق أمر بالغ الأهمية: بدون القدرة على التحقق من النتائج الكمية، لا يمكنك الوثوق بها للتطبيقات عالية المخاطر
- توجد ثغرات معرفية: غالبًا ما يفتقر الباحثون الكمّيون إلى الخبرة في المجال، والعكس صحيح - يتطلب العثور على الروابط استكشافًا منهجيًا
- الصدفة مهمة: قد تأتي بعض أفضل التطبيقات من الروابط غير المتوقعة (على سبيل المثال، لم يكن من الواضح مسبقًا أن بعض أفضل التطبيقات قد تأتي من روابط غير متوقعة (على سبيل المثال، لم تكن الأصداء الكمية التي تتيح امتدادات الرنين المغناطيسي النووي)
- تتطور تقديرات الموارد: يمكن أن يؤدي تحسين المرحلة الرابعة إلى تقليل متطلبات الموارد بأضعاف مضاعفة، مما يجعل التطبيقات التي كانت مستحيلة في السابق ممكنة التنفيذ
🤝 سد الفجوة المعرفية مع AI
تستكشف Google استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لسد الفجوة المعرفية بين باحثي الخوارزميات الكمية وخبراء المجال. من خلال تدريب أنظمة AI على مسح أدبيات الفيزياء والكيمياء وعلوم المواد، يأملون في تحديد الروابط بين الخوارزميات الكمية (المرحلة الثانية) ومشاكل العالم الحقيقي (المرحلة الثالثة) تلقائيًا. وتمثل مبادرة "AI لاكتشاف التطبيقات الكمية" ابتكارًا على مستوى ما بعد المرحلة الثالثة في تطوير الحوسبة الكمية.
💻 القسم 4: حزمة البرامج - منصة Cirq ومنصة Google Quantum AI
4.1 Cirq: إطار عمل جوجل الكمي مفتوح المصدر
سيرك هي مكتبة بايثون من جوجل لكتابة الدوائر الكمومية ومحاكاتها وتشغيلها على معالجات جوجل الكمومية وغيرها من الأجهزة المدعومة. تم إصدار Cirq في عام 2018 وتم تطويرها بنشاط حتى عام 2025، وأصبحت واحدة من أكثر أطر البرمجة الكمومية شيوعًا إلى جانب Qiskit من IBM و PyQuil من Rigetti.
الميزات الرئيسية:
- دعم مجموعة البوابات الأصلية: صُمم Cirq للأجهزة الكمية على المدى القريب، مع دعم أصلي لمجموعات البوابات المستخدمة في معالجات Google فائقة التوصيل (على سبيل المثال، بوابات √iSWAP، وبوابات سيكامور)
- نمذجة الضوضاء الواقعية: نماذج الضوضاء المدمجة للكيوبتات فائقة التوصيل الفائقة، بما في ذلك فك التماسك T1/T2، وأخطاء البوابة، وأخطاء القياس
- تجميع الدوائر المخصصة: تحكم دقيق في تجميع الدوائر الكهربائية وتحسينها لطوبولوجيات أجهزة محددة
- التكامل مع TensorFlow Quantum: تفاعل بيني سلس مع تينسورفلو الكم للتعلم الآلي الكلاسيكي الكمي الهجين
- الوصول إلى السحابة: التكامل المباشر مع معالجات Google Quantum AI الكمومية عبر جوجل كلاود
| إطار العمل | الشركة | الأجهزة الأساسية | اللغة | نقاط القوة الرئيسية |
|---|---|---|---|---|
| سيرك | جوجل | الكيوبتات فائقة التوصيل (سيكامور، ويلو) | بايثون | التركيز على المدى القريب على NISQ؛ تكامل TensorFlow؛ نماذج الضوضاء الواقعية |
| كيسكيت | آي بي إم | الكيوبتات فائقة التوصيل (هيرون وكوندور) | بايثون | أكبر نظام بيئي؛ مكتبة خوارزميات واسعة النطاق؛ الوصول إلى السحابة |
| بيني لين | زانادو | فوتونيك (بورياليس)؛ إضافات غير محددة | بايثون | التركيز على التعلم الآلي الكمي؛ والتعريف التلقائي؛ والأجهزة الحيادية |
| Q# | مايكروسوفت | الكيوبتات الطوبولوجية (مستقبلية)؛ أجهزة المحاكاة | Q# (C# شبيهة) | التركيز على تحمل الأعطال؛ تقدير الموارد؛ تكامل Azure |
| براكيت SDK | أمازون | لا يعتمد على الأجهزة (IonQ، Rigetti، OQC) | بايثون | وصول متعدد البائعين؛ نظام AWS الإيكولوجي؛ تسعير الدفع مقابل كل لقطة |
4.2 منصة Google Quantum AI: الوصول إلى السحابة
يمكن للباحثين والمطورين الوصول إلى معالجات جوجل الكمية عبر جوجل كلاود باستخدام Cirq. اعتبارًا من عام 2025، توفر Google:
- خدمة الحوسبة الكمية: وصول واجهة برمجة التطبيقات إلى معالجات Google الكمية مع تخصيص قائم على الحصص
- المحاكيات الكمية: محاكيات كلاسيكية عالية الأداء للدوائر حتى 30-40 كيوبت تقريبًا
- الشراكات البحثية: تتعاون Google Quantum AI مع المؤسسات الأكاديمية والشركات لتوفير وقت مخصص للمعالج الكمي للمشاريع البحثية
- الموارد التعليمية: البرامج التعليمية ومختبرات الترميز و المواد التعليمية لتعليم الحوسبة الكمية
على عكس نهج الشبكة الكمية المفتوحة لشركة آي بي إم (التي توفر وصولاً عاماً مجانياً إلى بعض الأنظمة)، فإن الوصول إلى الأجهزة الكمية في غوغل أكثر تقييداً، وعادة ما يتطلب شراكات بحثية أو اتفاقيات تجارية. ومع ذلك، فإن جوجل تعوض عن ذلك بموارد تعليمية واسعة النطاق وإمكانية الوصول إلى أجهزة المحاكاة.
4.3 مجمع Quantum AI: البنية التحتية على نطاق واسع
جوجل Quantum AI الحرم الجامعي في سانتا باربرا، كاليفورنيا، أحد أكثر مرافق الحوسبة الكمية تقدمًا في العالم. تم الكشف عنه في عام 2021 وتوسيعه حتى عام 2025، ويضم الحرم الجامعي:
- مرافق التصنيع المخصصة: غرف تنظيف مخصصة لتصنيع الكيوبتات فائقة التوصيل فائقة التوصيل محسّنة للنماذج الأولية السريعة
- بنية تحتية مبردة: العشرات من ثلاجات التبريد المخفف التي تبرد المعالجات الكمية إلى 15 ميلي كيلفن
- إلكترونيات التحكم: أنظمة التحكم في درجة حرارة الغرفة مع تغذية مرتدة في الوقت الحقيقي لتصحيح الأخطاء
- تكامل مركز البيانات: الحوسبة العالية الأداء الكلاسيكية ذات الموقع المشترك للخوارزميات والمحاكاة الكلاسيكية الكمية الهجينة
يمثل الحرم الجامعي أكثر من $1 مليار دولار من الاستثمارات في البنية التحتية ويعمل به مئات الباحثين والمهندسين والفنيين الذين يعملون على الأجهزة والبرمجيات والخوارزميات والتطبيقات الكمية.
كيفية برمجة كمبيوتر كمي باستخدام Cirq - برنامج تعليمي لتكنولوجيا IBM (6:00)
🔮 القسم 5: إسقاطات 2026-2029 - الطريق إلى التسامح مع الأخطاء
5.1 خارطة طريق الأجهزة: ما بعد الصفصاف
على الرغم من أن جوجل لم تصدر علنًا خارطة طريق مفصّلة للأجهزة بعد "ويلو" (على عكس خطة Nighthawk ← Kookaburra ← Cockatoo ← Starling المفصّلة من شركة IBM)، إلا أن محللي الصناعة ومنشورات جوجل تشير إلى المسار التالي:
الهدف: إظهار 10 إلى 20 كيوبت منطقي يعمل في وقت واحد مع تصحيح أخطاء أقل من العتبة.
الأجهزة: ~حوالي 500-1000 معالج كيوبت فيزيائي مُحسَّن لرمز السطح؛ تحسين الاتصال لتقطير الحالة السحرية.
علامة فارقة: تشغيل خوارزميات صغيرة النطاق تتحمل الأخطاء (مثل تقدير الطور الكمي على الجزيئات الصغيرة) باستخدام الكيوبتات المنطقية.
الهدف: تطوير بنية حوسبة كمومية معيارية ذات معالجات كمومية متعددة متصلة.
الأجهزة: وصلات بينية كمومية تتيح الاتصال بين المعالجات الكمومية المنفصلة؛ تحتوي كل وحدة على 100-500 كيوبت.
علامة فارقة: إظهار الحوسبة الكمية الموزعة مع الكيوبتات المنطقية المشتركة عبر الوحدات.
الهدف: الوصول إلى أكثر من 100 كيوبت منطقي قادر على تشغيل خوارزميات مفيدة علميًا ومتحملة للأخطاء.
الأجهزة: أكثر من 10000 نظام كيوبت فيزيائي مع رموز تصحيح أخطاء متقدمة (ربما تتجاوز الرموز السطحية؛ على سبيل المثال، رموز التحقق من التكافؤ منخفض الكثافة).
التطبيقات: محاكاة كيمياء الكم لاكتشاف العقاقير؛ وعلوم المواد؛ ومشاكل التحسين في الخدمات اللوجستية والمالية.
5.2 تطوير الخوارزمية: من NISQ إلى المتسامح مع الأخطاء
تعمل استراتيجية تطوير خوارزمية جوجل على سد الفجوة بين الأجهزة الكمية متوسطة النطاق الصاخبة (NISQ) مثل ويلو والأنظمة المستقبلية المتسامحة مع الأخطاء:
- 2025 - 2026: تطبيقات NISQ 2025-2026: تطبيقات NISQ: التركيز على الخوارزميات الكمية المتغيرة (VQA) المقاومة للضوضاء: خوارزميات الحل الكمي المتغير (VQE)، خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA)، تطبيقات التعلم الآلي الكمي (QML)
- 2026-2027: خطأ في التصحيح الخاطئ في NISQ: الجمع بين أجهزة NISQ وتقنيات التخفيف من الأخطاء (الاستقراء صفري الضوضاء وإلغاء الخطأ الاحتمالي) لتوسيع نطاق الفائدة دون تصحيح كامل للأخطاء
- 2027-2029: متحمّل للأعطال المبكرة: تشغيل خوارزميات صغيرة النطاق تتحمل الأخطاء على 10-100 كيوبت منطقي: تقدير الطور الكمي، ومحاكاة الكيمياء الكمية، والبحث الكمي في المشاكل المنظمة
- 2029+: متحمّل للأعطال على مستوى المرافق: المشاكل المستهدفة التي تتطلب 100-1000 كيوبت منطقي: التشفير (خوارزمية شور)، واكتشاف المواد، وتصميم الأدوية، والنمذجة المالية
5.3 مجالات تركيز التطبيق
استنادًا إلى خارطة طريق Google ذات المراحل الخمس وطفرة أصداء الكمّ، تعطي الشركة الأولوية لقطاعات التطبيقات التالية للفترة 2026-2029:
(المحاكاة الجزيئية)
(تصميم محفز)
(طي البروتين)
(تعزيز الرنين المغناطيسي النووي المغناطيسي)
الاستشعار المعزز كمياً (2026-2030)
تتيح خوارزمية Quantum Echoes مباشرةً إمكانية إجراء التحليل الطيفي بالرنين النووي المغناطيسي المحسّن كمياً لأغراض البحث والتطوير في مجال الأدوية. وتقدر Google أن هذا يمكن أن يصبح تطبيقًا مجديًا تجاريًا في غضون 5 سنوات، مما يسمح لشركات الأدوية بسبر البنى الجزيئية بحساسية غير مسبوقة.
علوم المواد (2027-2031)
تتطلب محاكاة المواد على المستوى الكمي (الموصلات الفائقة، والمواد الطوبولوجية، والمحفزات) حل مشاكل البنية الإلكترونية المعقدة. وتتعاون Google مع شركات علوم المواد لتحديد الجزيئات المستهدفة حيث توفر المحاكاة الكمية مزايا تفوق حسابات نظرية الكثافة الوظيفية الكلاسيكية (DFT).
اكتشاف الأدوية (2028-2032)
تُعد نمذجة تفاعلات الارتباط بين البروتين والرباط، والتنبؤ بخصائص جزيئات الأدوية، ومحاكاة مسارات التفاعل الكيميائي الحيوي تحديات كبيرة في علم الأحياء الحاسوبي. تعمل Google مع شركاء في مجال الأدوية لتطوير خوارزميات كمومية لهذه المشاكل، على الرغم من أن معظم التطبيقات تتطلب أنظمة تتحمل الأخطاء مع أكثر من 100 كيوبت منطقي.
التحسين (2029+)
في حين يمكن تشغيل خوارزمية التحسين التقريبي الكمي (QAOA) على أجهزة NISQ، فإن تحقيق الميزة الكمية في مشاكل التحسين في العالم الحقيقي (الخدمات اللوجستية، وتحسين المحفظة، وسلسلة التوريد) يتطلب على الأرجح أنظمة تتحمل الأخطاء. تستكشف Google الأساليب الكلاسيكية الكمية الهجينة بالشراكة مع عملاء Google Cloud.
5.4 المشهد التنافسي: جوجل مقابل آي بي إم مقابل أتوم للحوسبة مقابل أيون كيو
| الشركة | حالة 2025 | 2026-2029 خارطة الطريق 2026-2029 | نقاط القوة الرئيسية | التحديات |
|---|---|---|---|---|
| جوجل Quantum AI | ويلو 105 كيوبتات؛ أقل من عتبة الكميّة الكمية الكمية الكمية الكمية الكمية الكمية الكمية؛ 13,000 × | بنية معيارية؛ أكثر من 100 كيوبت منطقي بحلول عام 2029 | أول مركز كمي أقل من العتبة؛ ميزة التحقق من الأصداء الكمية؛ خبرة عميقة في AI/ML | وصول خارجي محدود؛ عدد الكيوبتات الأصغر مقابل IBM؛ تحكم محكم في النظام البيئي |
| IBM Quantum | Nighthawk 120q (أواخر عام 2025)؛ عرض Loon QEC التجريبي؛ خارطة طريق Starling حتى عام 2029 | 200 كيوبت منطقي بحلول عام 2029؛ 100 مليون بوابة؛ تقنية الكيوبتات المنطقية على نطاق المرافق | خارطة طريق عامة مفصّلة؛ وصول سحابي مفتوح؛ أكبر شبكة كمومية (أكثر من 200 شريك) | المركز الكمي لم يصل بعد إلى ما دون العتبة؛ التنافس مع الأعمال الكلاسيكية الخاصة؛ بطء زمن البوابة |
| حوسبة الذرة | 1,225-كيوبت ذرة متعادلة (2024)؛ التوسع إلى 1,500+ (2025) | أكثر من 5,000 كيوبت بحلول عام 2027؛ متحمل للأخطاء بحلول عام 2028 | أعلى عدد كيوبت خام؛ تماسك طويل؛ اتصال قابل لإعادة التشكيل | سرعات البوابات أبطأ من البوابات فائقة التوصيل؛ عدم نضج نظام الكمية الكهربية الكمية؛ مجموعة برامج محدودة |
| أيون كيو | يستهدف IonQ Forte Forte (36 كيوبت، #AQ 35)؛ يستهدف Tempo (2025) #AQ 64+ | أكثر من 100 كيوبت بحلول عام 2028؛ كيوبتات منطقية مصححة الخطأ | أعلى دقة للبوابة (99.9%+)؛ اتصال من الكل إلى الكل؛ تماسك طويل | انخفاض عدد الكيوبتات مقارنة بالمنافسين؛ تحديات تحجيم الأيونات المحصورة؛ عروض خوارزمية محدودة |
| كويرا / هارفارد | ذرة متعادلة 256-كيوبت (أكويلا)؛ محاكاة كمّية تناظرية | أكثر من 1,000 نظام كيوبت؛ هجين تناظري رقمي | الوصول إلى AWS Braket؛ علاقات أكاديمية قوية؛ فيزياء ريدبيرغ القابلة للبرمجة | التناظرية أولاً (نموذج البوابة المحدودة)؛ مرحلة التسويق المبكرة؛ شركة أصغر حجماً |
⚠️ السباق يحتدم ⚠️ السباق يحتدم
أدى عرض ويلو من جوجل إلى زيادة حدة المنافسة في مجال الحوسبة الكمية. استجابت شركة IBM بإعلانات خارطة طريق متسارعة (Nighthawk، Loon). أعلنت Atom Computing عن شراكات مع DARPA وعملاء تجاريين. جمعت IonQ تمويلًا إضافيًا لتوسيع نطاق أنظمة الأيونات المحصورة. تستمر جهود الصين الكمية (Zuchongzhi، أنظمة Jiuzhang الضوئية) في التقدم، وإن كان ذلك بتفاصيل أقل علانية. ستحدد الفترة 2026-2029 الشركات التي ستحقق ميزة كمومية عملية في المشاكل ذات الصلة تجارياً.
🌐 القسم 6: النظام البيئي الكمي والشراكات في Google
6.1 التعاون الأكاديمي
تحتفظ Google Quantum AI بعلاقات عميقة مع الجامعات الرائدة:
- جامعة كاليفورنيا سانتا باربرا حرم جامعي مشترك؛ تعيينات مشتركة لأعضاء هيئة التدريس؛ خط إنتاج طلاب الدكتوراه
- معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا: التعاون في نظرية تصحيح الأخطاء الكمية؛ شارك في تأليف ورقة ويلو نيتشر البحثية
- معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تطوير الخوارزمية الكمية؛ أبحاث التعلم الآلي الكمي
- هارفارد فيزياء الأجسام المتعددة الكمية؛ أبحاث تقاطع الذرات الباردة
- ستانفورد الشبكات الكمية؛ بحوث التشفير الكمي
6.2 شراكات الشركات
على عكس الشبكة الكمية الواسعة لشركة IBM، تسعى Google إلى إقامة شراكات استراتيجية مستهدفة:
- عملاء جوجل كلاود: شركاء مختارين من المؤسسات (لم يتم تسميتهم) يستكشفون خوارزميات الكم للمشاكل الخاصة بالصناعة
- شركات الأدوية: الشراكات التي تستكشف اكتشاف العقاقير المعززة كمياً (التفاصيل تحت بند اتفاقية عدم الإفصاح عن الأدوية)
- شركات علوم المواد: التعاون في تصميم المحفزات لتطبيقات الطاقة
6.3 مبادرات أبحاث Quantum AI
تستفيد Google من خبرتها في مجال AI لتسريع تطوير الحوسبة الكمية:
- تينسورفلو الكم: مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي الكمومي الكلاسيكي الهجين
- AI للتحكم الكمي: استخدام التعلّم الآلي لتحسين معايرة الكيوبت وتسلسل البوابات
- LLMs لاكتشاف التطبيقات الكمية: الاستخدام التجريبي للنماذج اللغوية الكبيرة لتحديد الروابط الكلاسيكية الكمية
- الشبكات العصبية الكمية: البحث في النظائر الكمية للتعلم العميق
🎓 موجهات البحث التفاعلية AI التفاعلية
🤖 استكشف هذه الموضوعات مع مساعدي AI
انسخ هذه المطالبات والصقها في ChatGPT أو Claude أو أي مساعدين آخرين من AI لاستكشاف اختراقات Quantum AI من Google بتعمق:
"اشرح كيف تحقق رقاقة ويلو من جوجل تصحيح الخطأ الكمي تحت العتبة باستخدام رموز سطحية. ما هي أهمية الكيوبت المنطقي ذي المسافة 7 الذي يحتوي على نصف معدل الخطأ في الكيوبت المنطقي ذي المسافة 5؟ ما هي متطلبات الموارد (الكيوبتات الفيزيائية، وأزمنة البوابات، ودورات القياس) لتوسيع نطاق الشفرات السطحية إلى 100 كيوبت منطقي؟
"تفكيك خوارزمية الأصداء الكمية من جوجل لقياس الارتباطات خارج الزمن (OTOCs). لماذا تعتبر هذه المشكلة صعبة بالنسبة للحواسيب الكلاسيكية ولكن يمكن حلها للأنظمة الكمية؟ كيف تحقق الخوارزمية ميزة كمومية يمكن التحقق منها؟ ما هي الآثار المترتبة على التحليل الطيفي بالرنين المغناطيسي النووي واكتشاف الأدوية؟"
"قارن وقارن بين نهج الكيوبتات فائقة التوصيل من جوجل (ويلو) مع الكيوبتات فائقة التوصيل من آي بي إم (Nighthawk)، وأيونات أيون كيو المحبوسة، وذرات أتوم للحوسبة المحايدة، وضوئيات PsiQuantum. ما هي المفاضلات في سرعة البوابة ووقت التماسك والاتصال وقابلية التوسع وتصحيح الأخطاء؟ ما هي الطريقة التي من المرجح أن تحقق الحوسبة الكمية على نطاق المرافق أولاً ولماذا؟
"قم بتحليل إطار عمل Google المكون من خمس مراحل لتطوير التطبيقات الكمية (الاكتشاف، وإيجاد حالات المشكلة، والميزة الواقعية، والهندسة للاستخدام، ونشر التطبيق). ما هو تحدي "الفجوة المعرفية" في المرحلة الثالثة؟ كيف تستخدم جوجل AI لسد هذه الفجوة؟ قدم أمثلة على الخوارزميات في كل مرحلة اعتبارًا من عام 2025."
"قارن إطار عمل Cirq من Google مع Qiskit من IBM من حيث: 1) تجريد الأجهزة ودعم مجموعة البوابات الأصلية، 2) قدرات نمذجة الضوضاء والمحاكاة، 3) مكتبات الخوارزميات والتركيز على التطبيقات، 4) الوصول إلى السحابة وتوافر الأجهزة، 5) مجتمع المطورين ونضج النظام البيئي. ما هو إطار العمل الذي يجب أن يختاره المطور الكمي في عام 2025 ولماذا؟
"ميّز بين "التفوق الكمي" و"الميزة الكمية" و"الميزة الكمية القابلة للتحقق". كيف اختلف عرض Google Sycamore لعام 2019 (التفوق الكمي في 200 ثانية مقابل 10,000 سنة كلاسيكية) عن عرض أصداء الكم لعام 2025 (13,000 ضعف سرعة محاكاة OTOC)؟ لماذا تعتبر قابلية التحقق أمراً بالغ الأهمية لاعتمادها في العالم الحقيقي؟ "متى سنرى ميزة الكم في المشاكل ذات القيمة التجارية؟
❓ الأسئلة المتداولة (FAQ)
الاختلافات الرئيسية:
- معلم تصحيح الأخطاء: ويلو هو أول معالج يُظهر تصحيح الأخطاء الكمية تحت العتبة (تتناقص الأخطاء أضعافاً مضاعفة مع زيادة حجم الكيوبت المنطقي). ويعرض معالج Loon من شركة IBM مكونات رئيسية متسامحة مع الأخطاء ولكنه لم يحقق بعدُ توسعاً كاملاً تحت العتبة.
- عدد الكوبيت تحتوي ويلو على 105 كيوبتات مقابل 120 كيوبت من IBM Nighthawk (أواخر عام 2025). وصل كوندور كوندور من آي بي إم إلى 1121 كيوبت (2023) ولكن لم يتم تحسينه لتصحيح الأخطاء.
- الهندسة المعمارية: وكلاهما يستخدم كيوبتات فائقة التوصيل فائقة التوصيل مع تصحيح أخطاء الشفرة السطحية. تركز آي بي إم على طوبولوجيا الشبكة السداسية الثقيلة؛ بينما تستخدم جوجل شبكة مربعة ثنائية الأبعاد.
- مكدس البرامج: تقدم Google Cirq (أكثر تركيزًا على NISQ، وتكامل TensorFlow). تقدم آي بي إم Qiskit (نظام بيئي أكبر، خوارزميات أكثر تحملاً للأخطاء، وصول أوسع للسحابة).
- الانفتاح: توفر شركة IBM وصولاً واسع النطاق إلى المعالج الكمي العام عبر شبكة IBM Quantum Network (فئة مجانية + قسط). أما الوصول إلى أجهزة جوجل فهو أكثر تقييداً، ويتطلب شراكات.
خلاصة القول تتصدر Google في عروض تصحيح الأخطاء؛ بينما تتصدر IBM في نطاق الكيوبت وشفافية خارطة الطريق العامة وانفتاح النظام البيئي.
ما هو: الأصداء الكمومية هي خوارزمية كمومية تحاكي ديناميكيات الأنظمة الكمومية متعددة الأجسام لقياس الارتباطات خارج الترتيب الزمني (OTOCs) - وهي كميات تكشف عن كيفية تدافع المعلومات الكمومية في الأنظمة المعقدة.
ما أهمية ذلك:
- أول ميزة كمية يمكن التحقق منها في مشكلة علمية: أظهر زيادة في السرعة بمقدار 13,000 مرة على كمبيوتر فرونتير الخارق في مشكلة يهتم بها الفيزيائيون بالفعل (وليس مجرد معيار اصطناعي مثل أخذ عينات عشوائية من الدوائر).
- إمكانية التحقق: يمكن للحواسيب الكلاسيكية أن تتحقق من نتائج الأصداء الكمية على حالات أصغر، مما يوفر الثقة في الحسابات الكمية الأكبر - وهو أمر بالغ الأهمية للثقة في النتائج الكمية.
- التطبيقات على المدى القريب: يتيح التحليل الطيفي بالرنين النووي المغناطيسي النووي المعزز كمياً في غضون 5 سنوات تقريباً لأغراض البحث والتطوير في مجال المستحضرات الصيدلانية وتوصيف المواد والكيمياء الحيوية.
- الطريق إلى التسامح مع الأخطاء: يبرهن على وجود خوارزميات كمومية مفيدة في نظام NISQ (قبل التحمل الكامل للأخطاء)، مما يحفز تطوير الأجهزة على المدى القريب.
التفاصيل الفنية: تستخدم الخوارزمية حماية التماثل والاختيار اللاحق لتضخيم إشارات التداخل OTOC(2). إنها مرنة في مواجهة الضوضاء (نسبة الإشارة إلى الضوضاء 2-3 على أجهزة NISQ) وتتوسع أضعافًا مضاعفة في الميزة الكمية مع زيادة حجم المشكلة.
الجدول الزمني حسب مجال التطبيق:
- 2026-2027: الاستشعار المعزز كمياً: تقدر Google أن التحليل الطيفي بالرنين النووي المغناطيسي النووي المعزز كمياً (عبر الأصداء الكمية) يمكن أن يصبح عملياً في غضون 5 سنوات للتطبيقات الصيدلانية.
- 2027-2029: محاكاة علوم المواد: المحاكاة الكمية للجزيئات الصغيرة والمحفزات والمواد الغريبة للشركات الراغبة في تبني تكنولوجيا المرحلة المبكرة. تتطلب حوالي 50-100 كيوبت منطقي.
- 2029-2031: اكتشاف العقاقير: المحاكاة الكمية للتفاعلات بين البروتين والرباط، ومسارات التفاعل، والخصائص الجزيئية على نطاق واسع مفيد لشركات الأدوية. يتطلب 100-500 كيوبت منطقي.
- 2031-2035: التحسين والتمويل: الميزة الكمية في مشاكل التحسين في العالم الحقيقي (الخدمات اللوجستية، وتحسين المحافظ، وسلسلة التوريد). يتطلب 500-1000 كيوبت منطقي وتصحيح أخطاء متطور.
- 2035+: التشفير: خوارزمية شور التي تكسر تشفير RSA (تتطلب ملايين الكيوبتات المادية وآلاف الكيوبتات المنطقية). سيتم نشر تشفير ما بعد الكيوبتات على نطاق واسع بحلول ذلك الوقت، مما يخفف من حدة التهديد.
تحذيرات: تفترض هذه الجداول الزمنية استمرار التقدم الأسي في تصحيح الأخطاء وتوسيع نطاق الكيوبت وتطوير الخوارزميات. ويمكن أن تؤدي الإنجازات غير المتوقعة (مثل تحسين رموز تصحيح الأخطاء والتحسينات الخوارزمية) إلى تسريع الجداول الزمنية؛ ويمكن أن تؤدي العوائق غير المتوقعة إلى تأخيرها.
شفافية خارطة الطريق:
- آي بي إم: الأكثر شفافية - خريطة طريق عامة مفصلة حتى عام 2029 (الصقر المنفرد ← كوكابورا ← كوكاتو ← كوكاتو ← زرزور) مع عدد الكيوبتات المحددة، وعدد البوابات، ومعالم تصحيح الأخطاء.
- جوجل: خارطة طريق أقل تحديداً لما بعد ويلو متاحة للجمهور. يوفر إطار عمل التطبيق المكون من خمس مراحل توجهاً استراتيجياً ولكنه يفتقر إلى تفاصيل معالم الأجهزة.
- حوسبة الذرة: أعلن عن التوسع إلى أكثر من 5,000 كيوبت بحلول عام 2027 والتسامح مع الأخطاء بحلول عام 2028 (الذرات المحايدة). طموح ولكن أقل تفصيلاً في تفاصيل تصحيح الأخطاء.
- أيون كيو تركّز خارطة الطريق على قياس الكيوبت الخوارزمي (#AQ)؛ وتستهدف #AQ 64+ بحلول عام 2025، و100+ بحلول عام 2028. تركيز أقل على عدد الكيوبتات الخام.
النهج التقني:
- جوجل وIBM: وكلاهما يتبعان الكيوبتات فائقة التوصيل مع تصحيح أخطاء الشفرة السطحية - مسارات متشابهة مع اختلاف تفاصيل التنفيذ.
- Atom Computing & QuEra: توفر الذرات المحايدة أعدادًا أعلى من الكيوبت وترابطًا طويلًا ولكن بوابات أبطأ وتصحيحًا أقل نضجًا للأخطاء.
- IonQ و Honeywell/Quantinuum: تقدم الأيونات المحصورة أعلى دقة للبوابة (99.91 تيرابايت 8 تيرابايت+) واتصالاً من الكل إلى الكل ولكنها تواجه تحديات في التوسع.
- PsiQuantum & Xanadu: تعد الأساليب الفوتونية بالتشغيل في درجة حرارة الغرفة والبنى الشبكية ولكنها تتطلب ملايين الكيوبتات المادية للتحمل ضد الأخطاء.
خلاصة القول وتكمن قوة Google في تصحيح الأخطاء دون العتبة والميزة الكمية التي يمكن التحقق منها. تتمثل قوة IBM في خارطة الطريق الشفافة والنظام البيئي المفتوح. تتصدر Atom Computing في عدد الكيوبتات الخام. وتتصدر IonQ في دقة البوابة. سيحدد عام 2026-2029 أي نهج سيحدد أيهما أكثر فعالية.
Google Quantum AI Access Quantum AI
- الشراكات البحثية: مسار الوصول الأساسي. تتعاون Google مع مؤسسات أكاديمية وشركات مختارة في مشاريع بحثية كمية، مما يوفر وقتًا مخصصًا للمعالج.
- جوجل كلاود (محدود): بعض خدمات الحوسبة الكمية عبر Google Cloud، ولكن الوصول إلى الأجهزة المتطورة (مثل Willow) مقيد.
- محاكيات سيرك: أجهزة محاكاة مفتوحة المصدر متاحة مجانًا عبر Cirq للدوائر حتى 30-40 كيوبت تقريبًا (اعتمادًا على التشابك).
- الموارد التعليمية: دروس تعليمية واسعة النطاق، ومعامل الترميز، والوثائق في quantumai.google.
IBM Quantum Access (أكثر انفتاحاً):
- الفئة المجانية: توفر شبكة IBM Quantum Network وصولاً مجانيًا إلى معالجات كمومية مختارة (عادةً ما تكون من 5 إلى 7 كيوبتات وبعض الأنظمة التي تحتوي على 27 كيوبت) لأي شخص يشترك فيها.
- وصول متميز: يوفر نظام IBM Quantum Premium إمكانية الوصول إلى الأنظمة المتطورة (Heron وNighthawk) للعملاء الذين يدفعون وشركاء البحث المتميزين.
- محاكيات السحابة: تتوفر أجهزة محاكاة عالية الأداء عبر منصة IBM Quantum Platform.
- أكبر نظام بيئي: أكثر من 200 عضو في شبكة IBM Quantum Network بما في ذلك الجامعات والمختبرات الوطنية وشركات Fortune 500.
خيارات أخرى:
- أمازون براكيت وصول متعدد البائعين (IonQ، Rigetti، OQC، QuEra) عبر AWS مع تسعير الدفع لكل لقطة.
- مايكروسوفت أزور الكم Microsoft Azure Quantum: الوصول إلى IonQ و Quantinuum و Rigetti عبر سحابة Azure السحابية.
- سحابة IonQ السحابية: الوصول المباشر إلى أنظمة الأيونات المحصورة في IonQ.
التوصية: لتعلُّم البرمجة الكمية، ابدأ بالمستوى المجاني من IBM (Qiskit) أو AWS Braket. للأبحاث المتطورة، تابع الشراكات الأكاديمية مع Google أو IBM. للاستكشاف التجاري، قم بتقييم AWS Braket أو IBM Quantum Premium بناءً على احتياجات الخوارزمية.
ماذا يعني "أقل من الحد الأدنى": في تصحيح الخطأ الكمي، "العتبة" هي الحد الأقصى لمعدل الخطأ في الكيوبت الفيزيائي الذي لا يمكن دونه إضافة المزيد من الكيوبتات إلى كيوبت منطقي النقصان معدل الخطأ المنطقي بدلاً من زيادته. بالنسبة للرموز السطحية، تبلغ العتبة النظرية حوالي 1% لكل بوابة.
لماذا هو صعب: تاريخيًا، شهد كل نظام كمي معدلات خطأ منطقية الزيادة عند زيادة الكيوبتات المنطقية (المزيد من الكيوبتات = تراكم المزيد من الأخطاء). هذا خلق حلقة مفرغة تمنع التقدم نحو التسامح مع الأخطاء.
إنجاز ويلو أثبتت جوجل أن الكيوبت المنطقي لمسافة 7 (49 كيوبت بيانات) نصف معدل الخطأ من مسافة 5 كيوبتات منطقية (25 كيوبت بيانات) - تحسن أسي. هذه هي المرة الأولى التي يتجاوز فيها أي نظام كمومي حاجز ما دون العتبة.
لماذا هو مهم:
- التحقق من صحة نظرية تصحيح الأخطاء: يثبت أن التصحيح الكمي للأخطاء في الشيفرة السطحية يعمل عمليًا، وليس نظريًا فقط.
- تمكين التحجيم: مع أداء أقل من العتبة، يمكن لـ Google الآن التوسع إلى أنظمة 100 و1000 و10000 وأكثر من 10000 كيوبت مع الثقة في أن معدلات الخطأ المنطقي ستستمر في الانخفاض.
- الطريق إلى التسامح مع الأخطاء: تُعدّ الكميّة الكميّة الأقل من العتبة شرطًا أساسيًا لبناء حواسيب كمومية قادرة على تحمل الأخطاء على نطاق المرافق وقادرة على تشغيل خوارزمية شور والكيمياء الكمومية واسعة النطاق، إلخ.
- علامة فارقة تنافسية: جوجل هي أول من أظهر ذلك علناً. يعرض معالج Loon من شركة IBM مكوناته الرئيسية ولكنه لم يُظهر حتى الآن التوسع الأسي عبر مسافات متعددة من التعليمات البرمجية.
ما التالي يجب على جوجل الآن إثبات تشغيل 10-20 كيوبت منطقي في وقت واحد، وعمليات منطقية طويلة الأمد (آلاف دورات تصحيح الأخطاء)، ومجموعات بوابات منطقية عالمية (وليس فقط الذاكرة). هذه هي المعالم التالية نحو الحوسبة الكمية المتسامحة مع الأخطاء.
🎯 الخاتمة: تفوّق جوجل الكمي... وما سيأتي بعد ذلك
تمثل إنجازات جوجل Quantum AI لعام 2025 - تصحيح الأخطاء دون عتبة الخطأ في ويلو وميزة الأصداء الكمية التي يمكن التحقق منها في الحوسبة الكمية - نقاط انعطاف في تاريخ الحوسبة الكمية. لأول مرة، لدينا الإثبات أن تصحيح الخطأ الكمي يتدرج كما تتوقع النظرية، و الأدلة أن الحواسيب الكمية يمكنها حل المشاكل المفيدة علميًا بشكل أسرع من الحواسيب الخارقة الكلاسيكية.
ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة. فكيوبتات ويلو 105 كيوبتات وكيوبتات 2-3 كيوبتات منطقية بعيدة كل البعد عن الكيوبتات المنطقية التي تتراوح بين 100 و1000 كيوبت اللازمة للتطبيقات التحويلية. وعلى الرغم من أن خوارزمية الأصداء الكمية رائدة، إلا أنها تنطبق على فئة ضيقة من المحاكاة الفيزيائية. تعترف خارطة طريق Google المكونة من خمس مراحل بتحدي "الفجوة المعرفية": يتطلب ربط الخوارزميات الكمية بحالات الاستخدام في العالم الحقيقي تعاوناً متعدد التخصصات لم يبدأ بالكاد.
ستكون فترة 2026-2029 حاسمة. يجب على جوجل أن تترجم إنجاز ويلو في تصحيح الأخطاء إلى أنظمة كيوبت منطقية من 10 إلى 100 كيوبت بينما توسع آي بي إم خارطة طريق ستارلينج إلى 200 كيوبت منطقي. ستدفع كل من Atom Computing و IonQ طرائق الكيوبت البديلة نحو نطاق المنفعة. وستسعى شركات ناشئة مثل PsiQuantum (الضوئيات) وRigetti (فائقة التوصيل) إلى تحقيق مزايا متخصصة. أما جهود الصين الكمية، رغم أنها أقل شفافية، إلا أنها تواصل التقدم بسرعة.
لم يعد السباق نحو الحوسبة الكمية المتسامحة مع الأخطاء مسألة إذا ولكن عندما - وأي شركة تصل إلى هناك أولاً. إن نهج Google الذي يعتمد على الخوارزمية أولاً، وخبرة AI العميقة، والبنية التحتية في سانتا باربرا تضعها في المقدمة. لكن النظام البيئي المفتوح لشركة IBM، وخارطة الطريق المفصلة وشراكات شبكة الكم تقدم رؤية منافسة للابتكار الكمي واسع النطاق.
للمطورين والباحثين والشركات: حان الوقت الآن للمشاركة. تعلم البرمجة الكمية عبر Cirq أو Qiskit. استكشف الخوارزميات الكمية المحتملة لمجالك. الشراكة مع بائعي الكم لتحديد حالات استخدام المرحلة الثالثة. الشركات التي تفهم نقاط القوة والقيود الكمية اليوم ستكون في وضع يسمح لها باستغلال الميزة الكمية عندما تصل في أواخر العشرينيات وأوائل الثلاثينيات.
لم تعد ثورة الحوسبة الكمية افتراضية. إنها هنا - وتتسارع وتيرتها.
📚 المصادر والمراجع
- مدونة Google Quantum AI: تعرّف على Willow، الشريحة الكمومية المتطورة لدينا (9 ديسمبر 2024)
- منشورات الطبيعة: التصحيح الكمي للخطأ الكمي تحت عتبة الشفرة السطحية
- مدونة أبحاث Google: جعل تصحيح الخطأ الكمي يعمل
- مدونة Google Quantum AI: اختراق خوارزمية الأصداء الكمية (22 أكتوبر 2025)
- منشورات الطبيعة: ميزة كمّية يمكن التحقق منها في محاكاة الفيزياء
- جوجل Quantum AI: خارطة طريق من خمس مراحل نحو المنفعة الكمية (13 نوفمبر 2025)
- طبعة arXiv المسبقة: التحدي الكبير للتطبيقات الكمية
- جوجل Quantum AI: Cirq: إطار عمل بايثون للحوسبة الكمية
- جوجل Quantum AI: مختبرنا - Quantum AI الحرم الجامعي
- ذا كوانتوم إنسايدر جوجل Quantum AI يُظهر تفوقاً في السرعة بمقدار 13,000 مرة على أسرع كمبيوتر خارق في العالم
- أخبار سي بي إس نيوز: حاسوب جوجل الكمي يحقق طفرة في مجال الحاسبات الكمية
- فوربس: جوجل AI تحدد خارطة طريق من خمس مراحل لجعل الحوسبة الكمية مفيدة
المادة #2 من 20 في أفضل 20 شركة للحوسبة الكمية في سلسلة التعمق في الحوسبة الكمية
التالي: المادة #3 - أيون كيو: الحوسبة الكمية الأيونية المحصورة والسعي لتحقيق #AQ 100
السابق: المادة #1 - الغوص في أعماق IBM Quantum 2025
كريستوف جورجAI استراتيجي ومستشار في مجال التكنولوجيا المالية وناشر QuantumAI.co
كريستوف جورج هو خبير استراتيجي رقمي مخضرم وناشر متمرس في مجال التكنولوجيا المالية يتمتع بخبرة تزيد عن عقد من الزمان في مجال تقاطع الذكاء الاصطناعي والتداول الخوارزمي والتعليم المالي عبر الإنترنت. وباعتباره القوة الدافعة وراء QuantumAI.co، قام كريستوف بتنسيق ونشر مئات المقالات التي راجعها الخبراء لاستكشاف صعود التداول المعزز بالكم وأنظمة التنبؤ بالسوق القائمة على AI ومنصات الاستثمار من الجيل التالي.
لماذا تثق بكريستوف جورج؟
✅ الخبرة: أكثر من 10 سنوات في مجال النشر في مجال التكنولوجيا المالية، والامتثال للشركات، وتطوير محتوى AI.
🧠 الخبرة: معرفة عميقة بمنصات التداول الخوارزمية، واتجاهات الحوسبة الكمية، والمشهد التنظيمي المتطور.
🔍 الصلاحية: يتم الاستشهاد بها عبر مدونات الصناعة، وشبكات مراجعة العملات الرقمية، ومنتديات المراقبة المستقلة.
🛡 الجدارة بالثقة: ملتزمون بالتدقيق في الحقائق، وكشف عمليات الاحتيال، وتعزيز اعتماد AI الأخلاقي في مجال التمويل.
