Rutgers وIBM تعلنان عن تحكم بالتغذية الراجعة في الزمن الحقيقي عبر 100 كيوبت

قال باحثون من Rutgers وIBM وعدة مؤسسات شريكة إنهم أظهروا تغذية راجعة كمومية في الزمن الحقيقي عبر ما يصل إلى 100 كيوبت، باستخدام قياسات متكررة وعمليات إعادة ضبط بينما واصل المعالج العمل. ووفقًا للإعلان، أُنجز هذا العمل على معالج IBM Quantum Heron يضم 156 كيوبت، ووُصف في دراسة منشورة في Nature Physics. وتتناول النتيجة متطلبًا أساسيًا للحوسبة الكمومية المتحمّلة للأخطاء: القدرة على مراقبة أجزاء من النظام والتدخل بصورة متكررة من دون إيقاف الحساب.

ما الذي أُعلن

قال الفريق إنه استخدم سلسلة مترابطة تضم ما يصل إلى 100 كيوبت على عتاد Heron من IBM لاختبار ما إذا كان المعالج الكمومي يستطيع التناوب في الزمن الحقيقي بين سلوكين: بعثرة المعلومات عبر الكيوبتات المتجاورة، ثم قياس كيوبتات منفردة وإعادة ضبطها للحد من تلك البعثرة.

وبحسب التقرير، شملت التجربة في المجمل ما يقرب من 5,000 عملية ثنائية الكيوبت، وما يقرب من 5,000 عملية قياس وإعادة ضبط. ويصف الباحثون ذلك بأنه أكبر عرض ناجح حتى الآن لهذا النوع من التحكم القائم على التغذية الراجعة.

اشترك في النشرة البريدية من DesignQuantum

أخبار وشروحات مجانية عن الحوسبة الكمومية، مع ربط كل معلومة بمصدرها. اختر يوميًا أو أسبوعيًا أو شهريًا.

Website

البريد الإلكتروني معدل الإرساليوميةأسبوعيةشهرية اللغةEnglishEspañol简体中文हिन्दीالعربيةPortuguês (Brasil)FrançaisDeutsch日本語Русский한국어Bahasa IndonesiaTürkçeItalianoTiếng ViệtPolskiNederlandsไทยفارسیУкраїнськаবাংলাاردوKiswahiliBahasa Melayuעברית اشترك مجانًا

مجانية. يمكنك إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة في أي وقت. سياسة الخصوصية

وقال أستاذ Rutgers Jedediah Pixley، وهو أحد كبار مؤلفي الدراسة، إن المجال سيحتاج إلى إجراء مثل هذه الفحوصات والتصحيحات مرات عديدة أثناء عملية حسابية للوصول إلى تحمّل الأخطاء. وقالت Maika Takita، وهي من كبار المؤلفين في IBM، إن التحدي تمثل في تكرار القياسات بينما واصل باقي المعالج العمل، بدلًا من إيقاف النظام مؤقتًا.

التفاصيل التقنية

أقامت التجربة نوعًا من التنافس بين عمليتين. تمثلت العملية الأولى في نشر المعلومات بين الكيوبتات المتجاورة، بما يخلق ديناميكيات تتسم بقدر متزايد من الفوضى. أما العملية الأخرى فكانت تقيس كيوبتات مختارة وتعيد ضبطها، دافعةً النظام نحو حالة مرتبة اختارها الباحثون.

ومن خلال تغيير مدى تكرار كل عملية، رصد الفريق سلوكًا عتبيًا. فعندما حدثت البعثرة أكثر من نصف الوقت، ظل النظام فوضويًا. وعندما هيمنت عمليات الفحص وإعادة الضبط، انتقل النظام إلى نطاق مرتب يمكن التحكم فيه. وعند الاقتراب من توازن متكافئ، أدى تغير صغير في معدل العمليتين إلى تبدل مفاجئ في النظام.

وبحسب الباحثين، فإن هذا التغير الحاد يطابق صورة انتقال طور: إذ يتحول النظام الكمومي جماعيًا من الفوضى إلى التحكم. وقال Haining Pan، وهو أحد المؤلفين الأولين المشاركين، إن الانتقال أصبح أكثر تحديدًا كلما درس الفريق أنظمة أكبر، وإن البيانات التجريبية تطابقت مع التوقعات النظرية.

ويشير التقرير أيضًا إلى سبب أهمية النتيجة لتصحيح الأخطاء. فالمعلومات الكمومية لا يمكن ببساطة نسخها، كما أن القياس قد يربك الحالة الجاري الحساب عليها. ولذلك يتعين على آلة عملية متحمّلة للأخطاء أن تكتشف الأخطاء وتصححها بصورة متكررة مع الحفاظ على المعلومات المرمّزة.

لماذا يهم ذلك

يؤطر الإعلان هذه النتيجة بوصفها في آن واحد عرضًا فيزيائيًا وإنجازًا في هندسة الأنظمة. فمن الجانب الفيزيائي، تدعم تنبؤًا نظريًا بأن التدخلات المتكررة يمكن أن تدفع انتقالًا من ديناميكيات كمومية غير مضبوطة إلى نطاق مرتب وقابل للتحكم. ومن الجانب العتادي، تُظهر أن العتاد فائق التوصيل المتاح حاليًا قادر على تنسيق البوابات الكمومية والقياسات وعمليات إعادة الضبط آلاف المرات عبر جهاز كبير.

وهذا لا يعني أن الحوسبة الكمومية المتحمّلة للأخطاء قد تحققت. فالتقرير يلاحظ صراحةً أنه لم ينجح أحد بعد في بناء حاسوب كمومي متحمّل للأخطاء. لكن القدرة على تنفيذ دورات متكررة من القياس وإعادة الضبط على نطاق واسع هي أحد المكونات التشغيلية التي ستتطلبها مثل هذه الأنظمة.

ما الذي ينبغي متابعته

السؤال التالي هو كيف يمكن لتقنيات من هذا النوع أن تترجم إلى بروتوكولات كاملة لتصحيح الأخطاء بدلًا من أن تظل تجارب فيزيائية مضبوطة. وتشير الدراسة إلى أن قدرات الدارات الديناميكية لدى IBM تستطيع دعم سلاسل طويلة من العمليات المتداخلة على مجموعات فرعية كبيرة من الكيوبتات، وهو أمر ذو صلة بعروض الكيوبت المنطقي في المستقبل.

وشمل هذا التعاون باحثين من Rutgers وIBM وCity College of New York وCUNY Graduate Center وIowa State University وAmes National Laboratory وPennsylvania State University وLouisiana State University. ووفقًا لما أورده الإعلان، أتاح المعالج للفريق دراسة أنظمة أكبر بكثير من نحو عشرين كيوبتًا فقط، وهو الحجم الذي كان يمكنهم محاكاته على الحواسيب التقليدية.