Scientific applications of quantum computing: challenges and opportunities

على مر قرون، كُتبت قصة التقدم البشري بالمواد التي ابتكرناها. فمن الأصباغ التي لونت أوائل أعمالنا الفنية إلى المحفزات التي تغذي صناعاتنا الحديثة، اعتمدت قدرتنا على تشكيل العالم على دورة من التجربة والخطأ، تلتها النظرية، ثم التنبؤ في النهاية. والي اليوم، يستخدم العلماء حواسيب قوية لمحاكاة كيفية سلوك الذرات، مما يسمح لهم بتصميم أدوية جديدة، ومعادن أقوى، وبطاريات أكثر كفاءة قبل خلط أي مادة كيميائية في المختبر. تعمل هذه عمليات المحاكاة من خلال حل المعادلات التي تحكم كيفية حركة الإلكترونات وتفاعلها. ومع ذلك، هناك حد عنيد لمدى جودة قدرة الحواسيب التقليدية على التنبؤ بالمستقبل. فعندما تشكل الذرات روابط معقدة أو توجد في حالات مثارة عالية الطاقة، تصبح الرياضيات متشابكة للغاية لدرجة أن أكثر الحواسيب الفائقة تقدماً يجب أن تعتمد على التقريبات. تعمل هذه الاختصارات بشكل جيد في الحالات البسيطة، لكنها غالباً ما تفشل عندما تكون الدقة هي المطلب الأهم، مما يترك العلماء في حالة تخمين حول استقرار مادة جديدة أو سرعة تفاعل كيميائي.

لقد اجتمعت مجموعة من الباحثين من جامعات ومختبرات في جميع أنحاء المملكة المتحدة لطرح سؤال جوهري: هل يمكن لنوع جديد من الحواسيب، يستخدم القوانين الغريبة لميكانيكا الكم لحل المشكلات، أن يكسر هذا الحاجز أخيراً؟ إجابتهم هي تقييم دقيق ومبني على أسس متينة لمكانة هذه التكنولوجيا اليوم وإلى أين قد تؤدي. ويجادلون بأنه بينما يعد الوعد الذي تقدمه الحوسبة الكمومية حقيقياً، إلا أنها لن تحل ببساطة محل الحواسيب التقليدية التي نستخدمها الآن. بدلاً من ذلك، فإن المسار الأكثر قيمة للمضي قدماً يتضمن شراكة. في هذا التدفق العملي الجديد، ستعمل الحواسيب الكمومية كأدوات متخصصة للغاية، حيث تتدخل فقط لحل الأجزاء الأكثر صعوبة وتحديداً من المشكلة التي لا تستطيع الآلات التقليدية التعامل معها، بينما يظل بقية العمل مع الأساليب الراسخة.

يبدأ الباحثون بالإقرار بالوضع الحالي للمجال. فنحن لسنا بعد في نقطة تمكن فيها الحاسوب الكمومي من حل مشكلة كيميائية كاملة بمفرده. فالأجهزة المتاحة اليوم لا تزال "ضوضائية"، بمعنى أنها عرضة للأخطاء ولا يمكنها حمل سوى كمية صغيرة من المعلومات في وقت واحد. وبسبب ذلك، يقترح الفريق أن المستقبل القريب يكمن في النهج "الهجين". تخيل نظاماً كيميائياً معقداً، مثل إنزيم داخل خلية حية أو محفز داخل مصنع. الجزء الأكثر صعوبة في محاكاة هذا النظام هو غالباً منطقة نشطة صغيرة حيث تنكسر الروابط وتتشكل. يقترح المؤلفون استخدام حاسوب كمومي لحساب سلوك هذه المنطقة الصغيرة والحرجة بدقة متناهية، بينما يتولى حاسوب تقليدي التعامل مع بقية النظام الضخم. هذه الطريقة، المعروفة باسم "التضمين" (embedding)، تسمح للعلماء بالحصول على الدقة العالية التي يحتاجونها دون اشتراط أن يكون الجهاز الكمومي كبيراً بما يكفي لمحاكاة العالم بأكွယ်.

يميز البحث بعناية بين أنواع مختلفة من المشكلات والمراحل المختلفة من التكنولوجيا الكمومية المطلوبة لحلها. فبالنسبة لمهام مثل التنبؤ بطاقة جزيء أو لون مادة، ستتطلب الطرق الأكثر دقة على الأرجح حواسيب كمومية "مقاومة للأخطاء" (fault-tolerant). وهذه أجهزة يمكنها تصحيح أخطائها ذاتياً، وهي تكنولوجيا لا تزال في مراحلها التجريبية المبكرة وغير متاحة على نطاق واسع بعد. ومع ذلك، يشير المؤلفون إلى أننا لسنا بحاجة للانتظار حتى تتوفر هذه الآلات المثالية للبدء في القيام بعمل مفيد. فبالنسبة لأنواع معينة من التحديات، مثل البحث عبر ملايين الترتيبات الممكنة للذرات للعثور على الهيكل الأكثر استقراراً، قد تقدم الأجهزة الحالية بالفعل ميزة. هذه المشكلات تشبه البحث عن إبرة محددة في كومة قش شاسعة؛ إذ يمكن للخوارزميات الكمومية استكشاف العديد من الاحتمالات في آن واحد، مما قد يؤدي إلى إيجاد الحل الأفضل بشكل أسرع مما يمكن للحاسوب التقليدي فعله.

يركز الباحثون بشكل خاص على الحقائق العملية لدمج هذه الآلات في العمل العلمي الحقيقي. وهم يحذرون من المبالغة التي غالباً ما تحيط بالتقنيات الجديدة. فالحساب الكمومي لا تكون قيمته حقيقية إلا إذا قدم نتيجة أكثر دقة أو موثوقية مما يمكن للحاسوب التقليدي توفيره، حتى بعد احتساب الوقت والطاقة اللازمين لإعداد التجربة وتشغيل الحساب ومعالجة البيانات. ويؤكد الفريق أن الهدف ليس إثبات وجود الحواسيب الكمومية، بل إثبات قدرتها على تقليل عدم اليقين في التنبؤات العلمية. فإذا استطاع جهاز كمومي أن يخبر الكيميائي بثقة أكبر أن مادة بطارية جديدة ستكون مستقرة، أو أن عقاراً ما سيرتبط بفيروس، فقد حقق غرضه.

وفي مجال علم المواد، يسلط البحث الضوء على صعوبة اكتشاف مركبات جديدة. تاريخياً، كانت هذه عملية تعتمد على الحدس والتجريب عالي الإنتاجية، حيث يختبر العلماء آلاف المرشحين للعثور على القلة التي تنجح. وبينما ساعد التعلم الآلي في تسريع هذه العملية، فإنه لا يزال يعتمد على بيانات ناتجة عن عمليات محاكاة تقليدية قد تشوبها عدم دقة متأصلة. ويقترح المؤلفون أن الحوسبة الكمومية يمكن أن توفر البيانات عالية الجودة اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي هذه أو البحث مباشرة عبر المساحات الكيميائية المعقدة للعثور على هياكل قد تغفل عنها الطرق التقليدية. وهذا ينطبق بشكل خاص على الأنظمة التي تتسم بالفوضى أو التي تحتوي على عناصر عديدة مختلفة، حيث يكون عدد الترتيبات الممكنة هائلاً جداً بحيث لا تستطيع الطرق التقليدية استكشافه بدقة.

أما بالنسبة للكيمياء الحيوية، فإن التحديات أكبر لأن الأنظمة البيولوجية ضخمة، وفوضوية، وتتحرك باستمرار. فمحاكاة بروتين واحد غالباً ما تتطلب تتبع مئات الآلاف من الذرات، وهي مهمة تدفع حتى أسرع الحواسيب الفائقة إلى حدودها القصوى. ويجادل البحث بأن المحاكاة الكمومية الكاملة لخلية حية ليست هدفاً واقعياً في المستقبل المنظور. بدلاً من ذلك، سيكون التطبيق الأكثر عملية هو استخدام الحواسيب الكمومية لدراسة التفاعلات الكيميائية المحددة التي تحدث داخل الإنزيمات. ومن خلال معالجة هذه المواقع النشطة الصغيرة بدقة كمومية، ومعالحة البيئة المحيطة بطرق تقليدية، يمكن للعلماء اكتساب فهم أعمق لكيفية عمل الحياة على المستوى الجزيئي. وقد يؤدي هذا إلى تصميم أدوية أفضل ورسم صورة أوضح لكيفية تطور الأمراض.

يتناول المؤلفون أيضاً الأجهزة نفسها، مشيرين إلى وجود عدة تقنيات متنافسة، من الدوائر فائقة التوصيل إلى الأيونات المحاصرة والذرات المتعادلة. ولكل منها نقاط قوة ونقاط ضعف خاصة بها، ومن المبكر جداً القول أي منها سيهيمن. وما يهم أكثر من نوع الآلة هو مدى قدرتها على التكامل مع النظام البيئي الحالي للحوسبة العلمية. ويشير الباحثون إلى أن سرعات معالجة البيانات في المعالجات الكمومية حالياً أبطأ بكثير من الحواسيب التقليدية، وأن الطريقة التي يتم بها تخزين ونقل البيانات بينهما تشكل عقبة رئيسية. إن حل هذه المشكلات الهندسية لا يقل أهمية عن تحسين الخوارزميات الكمومية نفسها.

في نهاية المطاف، يعمل البحث كخارطة طريق لانتقال واقعي. فهو يقترح أن ينبغي للمجال أن ينتقل من العروض المنعزلة التي تستعرض قدرة الحاسوب الكمومي على حل "مشكلة نموذجية" بسي، نحو تدفقات عمل متكاملة تحل أسئلة علمية حقيقية. ستُقاس قيمة الحوسبة الكمومية بقدرتها على تقليل هوامش الخطأ في التنبؤات العلمية. فإذا استطاعت أن تخبرنا بيقين أكبر عن سرعة حدوث تفاعل ما، أو مدى استقرار مادة جديدة، فستكون قد استحققت مكانتها في المختبر. إن الرحلة أمامنا طويلة، والتكنولوجيا لا تزال في طور النضج، لكن المسار واضح: مستقبل تعاوني حيث تعمل الحواسيب الكمومية والتقليدية معاً لفك أسرار عالم المواد.