"مايورانا 2" تقرّب مايكروسوفت من الحاسوب الكمي العملي

كشفت شركة "مايكروسوفت" عن شريحة "مايورانا 2" الجديدة للحوسبة الكمية، في خطوة تقول الشركة إنها قد تسرّع الوصول إلى حواسيب كمية عملية وقابلة للتوسع خلال السنوات المقبلة.
وتعتمد الشريحة على الكيوبتات الطوبولوجية، وهي مقاربة مختلفة عن تلك التي تستخدمها شركات منافسة مثل "آي بي إم" و"غوغل"، إذ تهدف إلى تقليل معدلات الخطأ وزيادة استقرار المعلومات الكمية من خلال تصميم مادي يوفر حماية أكبر للكيوبتات من تأثيرات التشويش الخارجية.
ووفقًا لـ"مايكروسوفت"، حققت الشريحة تحسنًا كبيرًا في موثوقية الكيوبتات مقارنة بالأجيال السابقة، مع قدرة على الحفاظ على الحالة الكمية لفترات أطول، ما دفع الشركة إلى تقديم موعد خططها لتطوير حاسوب كمي عملي إلى عام 2029.
وأجرت الشركة تعديلات جوهرية على البنية المادية للشريحة، شملت استخدام الرصاص بدلًا من الألمنيوم في الموصلات فائقة التوصيل، إلى جانب توظيف مزيج من زرنيخيد الإنديوم وزرنيخيد الإنديوم والأنتيمون في الأجزاء شبه الموصلة، بهدف تعزيز ما يُعرف بالفجوة الطوبولوجية المسؤولة عن زيادة استقرار الكيوبتات.
كما صُممت الشريحة بحيث تسمح مستقبلاً بتكديس أعداد كبيرة من الكيوبتات على مساحة محدودة، وهو ما قد يفتح الطريق أمام بناء أنظمة تضم أكثر من مليون كيوبت، وهو مستوى يُنظر إليه على أنه ضروري لتشغيل تطبيقات كمية واسعة النطاق في مجالات مثل تطوير الأدوية والكيمياء والذكاء الاصطناعي.
ومن أبرز عناصر المشروع اعتماد "مايكروسوفت" على منصة "مايكروسوفت ديسكفري" للذكاء الاصطناعي الوكيلي، التي استخدمت في تحليل بيانات بحثية متراكمة على مدى نحو عقدين، واختيار المواد المناسبة وتحسين التصميمات الهندسية وتسريع التجارب المخبرية.
ورغم أهمية الإعلان، لا تزال الشريحة في مرحلة البحث والتطوير، إذ تعمل داخل مختبرات متخصصة وتحتاج إلى درجات حرارة شديدة الانخفاض وأنظمة تبريد معقدة، ما يجعل استخدامها التجاري المباشر غير ممكن في الوقت الراهن.
وفي المقابل، يواصل عدد من الباحثين التعامل بحذر مع نتائج "مايكروسوفت"، مشيرين إلى ضرورة نشر مزيد من البيانات العلمية وإعادة التحقق من النتائج بصورة مستقلة قبل اعتمادها دليلاً نهائيًا على نجاح تقنية الكيوبتات الطوبولوجية.
وترى الشركة أن "مايورانا 2" تمثل تحولًا في أسلوب تطوير الحواسيب الكمية عبر التركيز على تحسين استقرار العتاد نفسه، وهو نهج قد يسهم في تسريع انتقال الحوسبة الكمية من المختبرات إلى التطبيقات التجارية إذا أثبت نجاحه على نطاق واسع.