سؤال 5 ملايين دولار
في مختبر خارج أكسفورد، تنتظر حاسوب كمية مبنية من ذرات السيزيوم المعلقة في شبكة ليزر لحظتها. الجهاز صغير بما يكفي لحمله خارج المبنى، لكنه قوي بما يكفي بحيث يعتقد مالكه Infleqtion، الذي يقع مقره في كولورادو، أنه يمكن أن يفوز بـ 5 ملايين دولار في منافسة في Marina del Rey، كاليفورنيا هذا الأسبوع. الجائزة تعود للفريق الذي يمكنه إثبات أن خوارزمية كمية تحل مشكلة حقيقية في الرعاية الصحية لا تستطيع الحواسيب الكلاسيكية العادية التعامل معها — وهو تحد صعب جداً بحيث يشك حتى منظمو المنافسة في أن أي شخص سيطالب كلياً بالجائزة الكبرى.
المنافسة هي Quantum for Bio (Q4Bio)، يديرها مؤسسة Wellcome Leap غير الربحية. لقد عملت لمدة 30 شهراً مع 12 فريقاً، حيث تلقى كل فريق 1.5 مليون دولار في تمويل التطوير. وصل ستة إلى النهائيات. يمثل عملهم معاً أخطر محاولة حتى الآن للإجابة على السؤال الأساسي الذي يحوم حول مجال الحوسبة الكمية بأكمله: هل يمكن لآلات اليوم الضوضائية والعرضة للأخطاء أن تفعل شيئاً مفيداً حقاً للعالم؟
حل هجين لم يتوقعه أحد
قد لا يكون الاكتشاف التقني الأكثر أهمية الذي ينبثق من Q4Bio هو الفريق الذي سيفوز، بل كيف استجاب كل فريق لقيود أجهزة الكم الحالية. في مواجهة معالجات تكافح مع الضوضاء وعدد qubits محدود ومعدلات خطأ عالية، طورت جميع فرق النهائيات الستة نهجاً هجيناً كمياً-كلاسيكياً — حيث تعهد معظم الحساب إلى معالجات تقليدية، ثم استخدم أجهزة الكم فقط للمشاكل الفرعية المحددة حيث تفشل الطرق الكلاسيكية في التوسع.
هذا ليس الحوسبة الكمية للخيال الشعبي المبكر، حيث كانت الآلات الكمية ستدير الحساب بأكمله بمفردها. إنه شيء أكثر عملية وأكثر إثارة للاهتمام: تقسيم العمل بين الأنظمة الكمية والكلاسيكية يستفيد من نقاط القوة الحقيقية لكل منهما. تتعامل الحواسيب الكلاسيكية مع أجزاء المشكلة التي تكون فعالة بها؛ تعالج أجهزة الكم الأجزاء حيث توفر التأثيرات الكمية ميزة لا يمكن تكرارها كلاسيكياً. أنتج النهج الهجين أيضاً تقدماً خوارزمياً يحسن أداء الحوسبة الكلاسيكية كمنتج ثانوي — وهو اكتشاف له قيمة بغض النظر عن كيفية أداء المكون الكمي في النهاية.
المشاكل التي يتم حلها
فرق Q4Bio لا تعمل على مشاكل نظرية. شركة Algorithmiq، التي يقع مقرها في هلسنكي، بالتعاون مع Cleveland Clinic، استخدمت حاسوب كمية فائق التوصيل من IBM لمحاكاة عقار السرطان المنشط بالضوء — وهو عامل العلاج الضوئي الديناميكي بالفعل في التجارب السريرية من المرحلة الثانية لسرطان المثانة. ستسمح المحاكاة المحسوبة بالكم بإعادة تصميم الدواء لعلاج أنواع سرطان إضافية، وهو تطبيق من المستحيل تصميمه كلاسيكياً لأن ديناميكيات الجزيء المعنية غير قابلة للحساب على أجهزة عادية.
سيرجي Strelchuk من Oxford University يستخدم حاسوب كمية لرسم تنوع جيني بين البشر والممرضات من خلال هياكل بيانات تستند إلى الرسوم البيانية التي تتعارض مع حلول كلاسيكية. قد يكشف النظام عن اتصالات مخفية في بيانات الجينوم تكشف عن مسارات العلاج غير المرئية حالياً للمعلوماتية الحيوية القياسية. وآلة Infleqtion القائمة على السيزيوم تعدين Cancer Genome Atlas لتحديد الأنماط التي تشير إلى الأصل المحتمل لسرطانات النقائل — معلومات حاسمة سريرياً للتخطيط للعلاج ولكنها غير قابلة للوصول حسابياً بسبب حجم البيانات.
حتى الفشل سيعتبر تقدماً
كان مدير المنافسة في Q4Bio صريحاً حول احتمالية أن يطالب أي شخص بجائزة 5 ملايين دولار الكبرى. يتطلب التحدي ليس فقط خوارزمية كمية مفيدة بل واحدة تثبت حل مشكلة مستحيلة للحواسيب الكلاسيكية، تعمل على أجهزة مع 100 أو أكثر من qubits تلبي معايير أداء صارمة. بالنظر إلى حالة أجهزة الكم، فإن تلبية جميع هذه الشروط في نفس الوقت يمثل تحدياً استثنائياً.
لكن حتى لو لم يغادر أي فريق بالجائزة الكبرى، أنتجت المنافسة شيئاً قيماً: رسم خريطة صارمة لحيث يمكن للحوسبة الكمية أن تساهم حقاً في الرعاية الصحية، ومجموعة من التقنيات الهجينة التي حسنت الأداء حتى على الآلات الكلاسيكية. تم تحويل المجال من خلال الانضباط المتمثل في محاولة حل مشاكل حقيقية بآلات حقيقية بدلاً من انتظار أجهزة نظرية مستقبلية. قد يكون هذا البراغماتية — قبول قيود الأنظمة الكمية الحالية مع إيجاد طرق لاستخراج فائدة حقيقية منها — أهم إرث Q4Bio، بغض النظر عن كيفية توزيع أموال الجائزة.
تستند هذه المقالة إلى التقارير من MIT Technology Review. اقرأ المقالة الأصلية.
