Benchmarking neutral atom-based quantum processors at scale

تخيل عالماً لا تكتفي فيه الحواسيب بمعالجة الأرقام فحسب، بل ترقص مع نسيج الواقع ذاته. هذا هو مجال الحوسبة الكمومية، وهو مجال تعمل فيه الجسيمات المتناهية الصغر مثل الذرات كأنها عصبونات في الدماغ. وعلى عكس حاسوبك المحمول، الذي يستخدم "البتات" (bits) التي تكون إما 0 أو 1، تستخدم هذه الآلات الكمومية "الكيوبتات" (qubits) التي يمكن أن تكون 0، أو 1، أو مزيجاً سحرياً من كليهما في الوقت نفسه. وإحدى الطرق الواعدة لبناء هذه الآلات هي حبس الذرات الفردية في أقفاص غير مرئية مصنوعة من ضوء الليزر، تُسمى الملاقط الضوئية (optical tweezers). هذه الذرات تشبه الراقصين على خشبة المسرح؛ فإذا اقتربوا من بعضهم البعض كثيراً، يتفاعلون بطريقة خاصة تُسمى "حظر ريدبرغ" (Rydberg blockade)، حيث يرفضون أن يتم استثارتهم في الوقت نفسه. يستخدم العلماء هذه القاعدة لحل ألغاز صعبة للغاية، مثل إيجاد أفضل طريقة لترتيب مجموعة من الأشخاص بحيث لا يجلس أي اثنين من الأصدقاء بجانب بعضهما البعض. ولكن هنا تكمن المشكلة: هؤلاء الراقصون الكموميون هشّون؛ فالضجيج الناتج عن البيئة المحيطة يمكن أن يجعلهم يتعثرون، ومع بناء مسارح أكبر تحتوي على ذرات أكثر، يصبح من الصعب معرفة ما إذا كانت الآلة تصبح أكثر ذكاءً حقاً أم أنها تزداد ضجيجاً فحسب. لهذا السبب، نحتاج إلى طريقة لاختبارهم بإنصاف، ليس فقط من خلال النظر إلى أجزائهم الداخلية، بل من خلال رؤية مدى براعتهم في حل مشكلات من العالم الحقيقي.

هذه الورقة البحثية تشبه بطولة رياضية كبرى وعادلة لأكثر حاسوبين كموميين تقدماً في العالم: أحدهما صنعته شركة كويرا (QuEra) ويُدعى "أكيولا" (Aquila)، والآخر صنعته شركة باسكال (Pasqal) ويُدعى "فرينل" (Fresnel). أراد الباحثون معرفة أي آلة هي الأفضل في حل نوع معين من الألغاز يُعرف باسم "المجموعة المستقلة القصوى" (Maximal Independent Set - MIS). تخيل أن لديك خريطة لمدينة بها العديد من التقاطعات (نقاط) وطرق تربط بينها (خطوط). الهدف هو اختيار أكبر مجموعة ممكنة من التقاطعات بحيث لا يكون أي اثنان من التقاطعات المختارة متصلين مباشرة بطريق. يبدو الأمر بسيطاً، ولكن مع نمو المدينة، تنفجر عدد الاحتمالات الممكنة، مما يجعل الأمر كابوساً للحواسيب العادية. استخدم الباحثون استراتيجيتين مختلفتين لحل هذه المشكلة على الآلات الكمومية. الأولى هي "الخوارزمية الكمومية الأديباتية" (QAA)، وهي تشبه توجيه رصاصة (كرة رخامية) ببطء نحو تلة متعرجة؛ فإذا تحركت ببطء كافٍ، ستتدحرج طبيعياً نحو أعمق وادٍ، والذي يمثل الحل الأمثل. أما الثانية فهي "خوارزمية التحسين التقريبي الكمومي" (QAOA)، وهي تشبه لعبة "ساخن وبارد"، حيث يحاول الحاسوب تجربة إعدادات مختلفة، ويتعلم من النتائج، ويعدل نهجه للعثور على أفضل مكان.

اختبر الفريق هذه الآلات في مشكلات تتراوح من إعدادات صغيرة مكونة من 11 ذرة وصولاً إلى تحديات ضخمة تضم 102 ذرة لـ "أكيولا" و85 لـ "فرينل". لم يكتفوا بالنظر إلى ما إذا كانت الآلات قد وصلت إلى الإجابة المثالية؛ بل نظروا أيضاً إلى عدد المرات التي وجدت فيها إجابات "صحيحة" (حلول تتبع القواعد فعلياً) ومدى قرب تلك الإجابات من الحل الأفضل. أظهرت النت النتائج اتجاهاً واضحاً: مع كبر حجم الألغاز، وجدت كلتا الآلتين صعوبة أكبر في الوصول إلى الحل المثالي، وهو أمر متوقع لأن المشكلات تصبح أصعب والآلات تصبح أكثر ضجيجاً. ومع ذلك، كان أداء "أكيولا" بشكل عام أفضل من "فرينل"، خاصة عندما تصبح الألغاز كبيرة جداً. على سبيل المثال، في مشكلة مكونة من 85 ذرة، وجدت "أكيولا" حلولاً صحيحة بنسبة 22.1% من الوقت، بينما تمكنت "فرينل" من تحقيق 4.6% فقط. ومن المثير للاهتمام أن الباحثين وجدوا أن استراتيجية QAOA لم تتفوق دائماً على استراتيجية QAA الأبطأ والأكثر ثباتاً، مما يشير إلى أن النهج الهادئ والبطيء قد يكون أفضل أحياناً من النهج السريع والمعقد على هذه الآلات تحديداً.

كما أنشأ المؤلفون مكتبة ضخمة من الألغاز الجديدة، تصل إلى 1,000 ذرة، والتي ستعمل كمعيار اختبار للحواسيب الكمومية المستقبلية مع بنائها. وهم يشيرون بدقة إلى أن هذا الاختبار لا يخبرنا بالضبط "لماذا" فشلت الآلة (مثل ما إذا كان السبب ليزر معطل أو خوارزمية سيئة)؛ بل يعطينا "بطاقة تقييم" لمدى جودة عمل النظام بأكمله معاً في الحياة الواقعية. إنه يشبه الحكم على سيارة ليس عبر قياس كل مسمار فيها، بل من خلال رؤية مدى سرعتها وأمانها أثناء القيادة حول مضمار السباق. وتخلص الورقة إلى أنه على الرغم من أن أي من الآلتين لم "تحل" مشكلة الضجيج بعد، إلا أن "أكيولا" تتصدر حالياً في التعامل مع مهام التحسين واسعة النطاق هذه. يوفر هذا المعيار لغة مشتركة للعلماء لمقارنة التقنيات الكمومية المختلفة، مما يضمن أنه بينما نبني آلات أكبر وأكثر قوة، يمكننا حقاً قياس ما إذا كانت تتحسن في أداء المهام التي نحتاجها فعلياً.