מיורנה – השבב הקוונטי של מיקרוסופט שיריץ מיליוני קיוביטים

בעוד מודלים כמו GPT מוכיחים את עוצמתה של הבינה המלאכותית, מאחורי הקלעים מתחבא אתגר קריטי: אימון מודל בודד צורך אנרגיה בהיקפים עצומים – שווה ערך לצריכה שנתית של 100 משקי בית אמריקאים. מגבלה זו, שמחמירה ככל שהמודלים גדלים, נובעת ממגבלות שבבי הסיליקון המסורתיים, שמתקרבים לגבולות הפיזיקליים שלהם. על פי תחזיות, מהירות העיבוד עלולה להאט ב-30% עד 2030. כאן נכנס לתמונה מחשוב קוונטי טופולוגי.

טכנולוגיה זו מתבססת על חומרים חדשניים המארחים חלקיקים קוונטיים יציבים, כמו חלקיקי Majorana (מיורנה). שבבי ניסוי כמו Majorana 1 של מיקרוסופט, הראו יכולת לשמור על מצב קוונטי למשך 10 מיקרו-שניות – שיפור משמעותי לעומת טכנולוגיות קיימות. המשמעות עבור AI היא עצומה: מחשבים קוונטיים טופולוגיים עשויים להאיץ אלגוריתמים מורכבים, כמו חיזוי מבני חלבונים או אימון מודלים, ולשנות את פני תחומים כמו רפואה, כימיה, הנדסת חומרים והבנת העולם הביולוגי. במאמר זה נעמיק בטכנולוגיית Majorana 1 ונבחן כיצד היא עשויה לשכתב את כללי המשחק של הבינה המלאכותית.

הסרטון הבא מסביר בשפה יחסית ברורה את הרציונל והטכנולוגיה שמאחורי פריצת הדרך החשובה הזו:

גבולות המחשוב הקלאסי

17 שנים – זה הזמן שלקח לצוות המחקר של מיקרוסופט להגיע לפריצת דרך מדעית שעשויה לשנות את עתיד המחשוב הקוונטי (ואולי את עתיד העולם). בעוד רוב החברות היו מוותרות על מחקר כה ארוך ומאתגר, ההתמדה של מיקרוסופט הניבה תגלית פורצת דרך. דוקטור מתיאס טרויר (Matthias Troyer), Technical Fellow במיקרוסופט, אחד התפקידים הטכניים הבכירים ביותר בחברה ואחד האנשים שמשפיעים על כיווני התפתחות של טכנולוגיות ברמה עולמית, מסביר בציטוט אחד למה נדרשת קפיצת מדרגה טכנולוגית מהותית, שרק מחשוב קוונטי יכול לספק:

“מחשב נייד יכול לפתור בעיה של 10 אלקטרונים, מחשב-על יכול לפתור בעיה של 20 אלקטרונים, אבל אף מחשב קלאסי בעולם לא יכול לפתור בדיוק את ההתנהגות של 30, 40 או 50 אלקטרונים”.

המספרים 30, 40, 50 אולי נראים קטנים, אבל הם דורשים זמן חישוב בקנה מידה של משך החיים של היקום כולו, גם אם כל המחשבים בעולם יעבדו יחד. זה נכון עד שיהיה מחשב קוונטי בקנה מידה שיכול לפתור את הבעיות הללו ביעילות. החישובים הללו כה מורכבים, שאם המחשב הקלאסי היה בגודל של כוכב הלכת כולו, הוא עדיין לא היה מסוגל לחשב אותם – רק כדי לתת לכם קנה מידה מוחשי. ומחשב קוונטי יכול לעשות את זה, ולעשות את זה בצורה מאוד טובה.

הציטוט הקצר הזה מדגים את המגבלות העצומות של מחשבים קלאסיים אל מול העוצמה המהפכנית של מחשוב קוונטי. המשמעות העמוקה של הציטוט היא להמחיש כיצד בעיות שנראות פשוטות (כמו סימולציה של 30-50 אלקטרונים) הופכות למורכבות באופן בלתי נתפס עבור מחשבים רגילים. זה מדגים את “ההתפוצצות המעריכית” – כיצד תוספת קטנה של אלקטרונים מכפילה את המורכבות החישובית באופן דרמטי. המחשוב הקוונטי מציע פריצת דרך מהותית – היכולת לפתור בעיות שנחשבות בלתי פתירות במחשוב קלאסי. זה לא רק שיפור כמותי, אלא שינוי איכותי בסיסי באופן שבו אנחנו מתמודדים עם בעיות מורכבות.

מהביט לקיוביט

לפני שנצלול לעולם המסתורי של Majorana, חשוב להבין את יסודות המחשוב הקוונטי. בעוד שהמחשבים הקלאסיים שלנו פועלים באמצעות ביטים (0 או 1), מחשבים קוונטיים משתמשים בקיוביטים. קיוביט, או ביט קוונטי, הוא יחידת המידע הבסיסית במחשוב קוונטי. בניגוד לביט קלאסי שיכול להיות במצב של 0 או 1, קיוביט יכול להימצא ב’סופרפוזיציה’ – מעין מצב ביניים שבו הוא 0 ו-1 בו-זמנית (מצב של “גם וגם”) , עד שמודדים אותו.

דמיינו מטבע שמסתחרר באוויר – באותם רגעים, הוא לא “עץ” ולא “פלי”, אלא מצוי במצב ביניים קסום של שניהם בו-זמנית. זה בדיוק רעיון הסופרפוזיציה הקוונטית: הקיוביט, כמו המטבע המרחף, יכול להכיל מידע מורכב (0 וגם 1) לפני מדידה. אך ברגע ש”נופל לרצפה” (נמדד), המצב קורס להחלטה בינארית – 0 או 1. היכולת הזו לבצע חישובים על גבי כל האפשרויות במקביל היא הסוד שמעניק למחשבים קוונטיים את כוחם העצום. בעוד שבני אדם רואים רק את התוצאה הסופית, הקיוביט חווה את כל הדרכים האפשריות בבת אחת – כמו מטבע שמסמן את כל הכיוונים בעודו מסתחרר באוויר.

אנלוגיה למציאות הקוונטית.

קיוביטים בעולם רועש

אך יש בעיה משמעותית עם קיוביטים: הם עדינים להחריד. כל הפרעה מזערית – חום, רעש אלקטרומגנטי, או אפילו קרינת רקע – יכולה לגרום להם לאבד את מצב הסופרפוזיציה שלהם. תהליך זה, המכונה “דה-קוהרנטיות”, הוא המכשול המרכזי שעומד בפני בניית מחשבים קוונטיים פרקטיים. כדי להתגבר על הבעיה הזו, מחשבים קוונטיים נוכחיים פועלים בטמפרטורות הקרובות לאפס המוחלט (‪-273°C‬), שזה קר יותר מהחלל החיצון, ושם תנועת האטומים קפואה כמעט לחלוטין. זה מאפשר בידוד מוחלט מהסביבה, ועדיין, חלון הזמן שבו ניתן לבצע חישובים לפני שהקיוביטים מאבדים את מצבם הקוונטי הוא קצר ביותר.

המצב החדש של החומר

וכאן נכנס לתמונה מצב החומר החדש (New state of matter) – “מיורנה” Majorana. לאחרונה, חוקרי מיקרוסופט הכריזו על פריצת דרך משמעותית עם הפיתוח של Majorana 1, מערכת המבוססת על חומר בעל תכונות קוונטיות ייחודיות.

מהו בדיוק מצב חומר חדש?

בעוד רובנו מכירים מוצק, נוזל, גז ופלזמה, הפיזיקה המודרנית חוקרת עשרות מצבים ‘אקזוטיים’ שאינם נפוצים בחיי היומיום שלנו, כמו גבישים טופולוגיים המוליכים חשמל רק על פני השטח או (BEC (Bose-Einstein Condensate – גז המתנהג כמו ‘אטום-על’ קוונטי.

Majorana מייצג מצב “טופולוגי” של החומר – מצב שבו התכונות של החומר נקבעות לא על ידי הסידור המדויק של האטומים, אלא על ידי המבנה המתמטי העמוק (הטופולוגיה) של האופן שבו האלקטרונים מתארגנים בתוכו. בפשטות, אפשר לחשוב על זה כמו על אריגת בד: בד רגיל מושפע מכל פגם קטן באריגה, אך בד “טופולוגי” ישמור על תכונותיו גם אם תשנו מעט את אופן האריגה, כל עוד המבנה הבסיסי נשמר.

או במילים אחרות (ופשוטות יותר), פשוט דמיינו שיש עוד מצב של חומר – שהוא לא נוזל, לא גז ולא מוצק. חומר עם תכונות אחרות שמאפשרות לבנות בעזרתו מוצרים חדשים וטכנולוגיות חדשות (המתאפשרות הודות לתכונות הייחודיות של אותו חומר קוונטי).

חלקיקי Majorana

בתוך חומרים טופולוגיים מתקיימים חלקיקים בשם “Majorana Particles” – ישויות קוונטיות המהוות את האנטי-חלקיק של עצמן. החלקיקים הללו קרויים על שם Ettore Majorana, פיזיקאי איטלקי גאון שחזה ב-1937 כי Neutrino (חלקיק חסר מטען) עשוי להיות אנטי-חלקיק של עצמו – רעיון מהפכני שהפך למציאות רק עשורים אחרי היעלמותו המסתורית ב-1938. להבנת המשמעות, נדרש מושג בסיסי מפיזיקת החלקיקים: לכל חלקיק יש אנטי-חלקיק מקביל עם מטען הפוך (למשל, לאלקטרון, בעל מטען שלילי, יש אנטי-חלקיק – הפוזיטרון – בעל מטען חיובי). אם שני חלקיקים כאלה נפגשים, הם מבטלים אחד את השני.

חלקיקי Majorana שוברים את הכלל הזה ומתהדרים בתכונה מתמטית שמקנה להם יציבות יוצאת דופן בעולם הקוונטי הרגיש. בעצם בשונה מאלקטרון ופוזיטרון, חלקיק Majorana אינו זקוק ל”תאום” – הוא מופיע בזוגות בקצוות חומרים טופולוגיים, כמו שני חצאים של מטבע קוונטי. תכונה זו, המבוססת על מתמטיקה טופולוגית, הופכת אותם ליציבים במיוחד – יתרון קריטי לבניית מחשבים קוונטיים עמידים לשגיאות.

מערכת המשלבת מוליך למחצה (Semiconductor) ומוליך-על (Superconductor) היא הבסיס ליצירת התנאים הדרושים להופעת חלקיקי Majorana. במערכת זו, המוליך למחצה מחקה את תכונות מוליך-העל, מה שמוביל להיווצרות פער טופולוגי – אזור יציב מבחינה קוונטית, שבו חלקיקי Majorana יכולים להתקיים בקצוות החומר. פער זה הוא מרכיב קריטי בטכנולוגיית הקיוביטים הטופולוגיים, שמאפשרת יציבות גבוהה יותר ועמידות בפני שגיאות.

התמונה הבאה ממחישה את המבנה של מערכת זו ואת הפער הטופולוגי שנוצר בתוכה:

Credit: Microsoft

הפוטנציאל המהפכני לבינה מלאכותית

מדוע פריצת דרך בפיזיקה תיאורטית רלוונטית לעולם הבינה המלאכותית? התשובה טמונה בשני יתרונות מכריעים ש- Majorana מבטיח:

1. קיוביטים טופולוגיים: יציבות ללא תקדים

בעזרת חלקיקי Majorana, ניתן ליצור “קיוביטים טופולוגיים” – קיוביטים שמוגנים באופן מובנה מפני הפרעות סביבתיות. הם לא צריכים תנאי בידוד קיצוניים כדי לשמור על מצבם הקוונטי, ויכולים לפעול לזמן ארוך משמעותית מקיוביטים רגילים. זוהי תכונה מהפכנית. במקום מערכות ענק, מסובכות ויקרות שדורשות קירור לטמפרטורות קרובות לאפס המוחלט, קיוביטים טופולוגיים עשויים לאפשר יצירת מחשבים קוונטיים קומפקטיים יותר, יעילים יותר, ועמידים יותר.

קיוביטים טופולוגיים מביאים עימם יתרונות משמעותיים בהשוואה לקיוביטים מסורתיים, במיוחד ביציבות, עמידות בפני שגיאות ויכולת גידול. בעוד קיוביטים מסורתיים רגישים מאוד להפרעות סביבתיות ודורשים תנאים קיצוניים, קיוביטים טופולוגיים נשענים על תכונות פיזיקליות ייחודיות שמעניקות להם יציבות יוצאת דופן. התרשים הבא ממחיש את ההבדלים בין שני הסוגים בארבעה מדדים מרכזיים – יציבות, עמידות בפני שגיאות, יכולת גידול ורגישות סביבתית:

קיוביטים טופולוגיים, המבוססים על חלקיקי Majorana, הם מרכיב מרכזי בטכנולוגיית Majorana 1. חלקיקים ייחודיים אלו נוצרים בקצוות של ננו-חוטים (Nanowires) המונחים על גבי שכבת מוליך-על (Superconducting Layer). המבנה הזה שכבר הראינו שהוא יוצר פער טופולוגי במערכת, מספק יציבות יוצאת דופן לחלקיקים הקוונטיים. יציבות זו היא קריטית למחשוב קוונטי, שכן היא מאפשרת לקיוביטים לפעול בצורה עמידה ואמינה יותר בסביבה רועשת.

התמונה הבאה ממחישה את המבנה הפיזי של ננו-חוט ושכבת מוליכות-העל:

2. יכולת גידול (Scalability): ממאות למיליוני קיוביטים

מכשול מרכזי בפיתוח מחשבים קוונטיים כיום הוא היכולת להגדיל את מספר הקיוביטים. המחשבים הקוונטיים המתקדמים ביותר כיום מכילים מאות בודדות של קיוביטים, בעוד שלצורך יישומים פרקטיים בבינה מלאכותית, נדרשים אלפים ומיליונים. הטכנולוגיה של Majorana מבטיחה פריצת דרך בתחום זה. היציבות המובנית של קיוביטים טופולוגיים מאפשרת צפיפות גבוהה יותר של קיוביטים, ומכאן – יכולת גידול משמעותית. מחשב קוונטי עם מיליוני קיוביטים על שבב בגודל ציפורן הוא חזון שעשוי להתממש בעזרת הטכנולוגיה החדשה.

שבב Majorana 1 של מיקרוסופט | Credit: Microsoft.

השלכות על עתיד הבינה המלאכותית

מחשבים קוונטיים מבוססי Majorana עשויים להשפיע באופן דרמטי על התפתחות הבינה המלאכותית בשלושה ממדים מרכזיים:

1. מהירות ודיוק ללא תקדים בסימולציות מדעיות

אחד האתגרים הגדולים של בינה מלאכותית מודרנית הוא חוסר היכולת לדמות תהליכים פיזיקליים, כימיים וביולוגיים ברמת דיוק גבוהה. לדוגמה, חיזוי המבנה התלת-ממדי של חלבון (בעיה קריטית בפיתוח תרופות) הוא משימה מורכבת עבור מחשבים קלאסיים. מחשבים קוונטיים מבוססי Majorana יאפשרו סימולציות מדויקות של מערכות מורכבות, שיזינו את מודלי הבינה המלאכותית בנתונים איכותיים יותר ויאפשרו לבינה המלאכותית להסיק מסקנות מדויקות יותר.

2. זינוק ביכולות למידת המכונה

אלגוריתמים קוונטיים ללמידת מכונה כבר הוכיחו יתרון תיאורטי על פני אלגוריתמים קלאסיים במשימות כמו סיווג נתונים וזיהוי תבניות. עם קיוביטים יציבים ורבים, הפוטנציאל של האלגוריתמים האלו יוכל להתממש. דמיינו מודל בינה מלאכותית שיכול לנתח בו-זמנית מיליארדי סדרות נתונים, לזהות תבניות מורכבות, ולהסיק מסקנות במהירות עצומה – מודלים כאלה יהפכו אפשריים עם טכנולוגיית Majorana.

3. יעילות אנרגטית והפחתת משאבים

אחת הביקורות המרכזיות על מודלים מודרניים של בינה מלאכותית היא צריכת האנרגיה העצומה שלהם. אימון מודל שפה גדול דורש משאבי חישוב ואנרגיה אדירים. מחשבים קוונטיים מבוססי Majorana עשויים לספק חלופה יעילה אנרגטית באופן משמעותי, שתפחית את טביעת הרגל הפחמנית של בינה מלאכותית ותאפשר שימוש נרחב יותר ביכולותיה.

אתגרים ומגבלות בדרך למימוש מלא

למרות ההבטחה המרשימה, חשוב להכיר גם בשלושה אתגרים משמעותיים שעדיין עומדים בפני הטכנולוגיה:

1. פער בין תיאוריה למימוש מעשי

Majorana 1 של מיקרוסופט הוא עדיין בשלב האב-טיפוס המתקדם. המעבר מהדגמת העיקרון למוצר מסחרי הוא מסע ארוך ומורכב, שיכול לקחת 5-10 שנים. ישנם גם מומחים הטוענים כי יש עדיין שאלות פתוחות לגבי תפקוד החלקיקים והמערכת, וכי דרושים ניסויים נוספים כדי לאשר לחלוטין את הטענות התיאורטיות.

2. אתגרי תכנות וארכיטקטורה

מחשבים קוונטיים דורשים פרדיגמות תכנות חדשות לחלוטין. האלגוריתמים הקיימים של בינה מלאכותית יצטרכו לעבור התאמה משמעותית כדי לנצל את היתרונות של מחשוב קוונטי. זהו אתגר עצום, שידרוש שיתוף פעולה הדוק בין מומחי פיזיקה קוונטית, מדעני מחשב ומומחי בינה מלאכותית.

3. סוגיות אבטחה ואתיקה

מחשבים קוונטיים עם מיליוני קיוביטים יהיו מסוגלים לשבור שיטות הצפנה נפוצות כיום, מה שמעלה שאלות משמעותיות בנוגע לאבטחת מידע בעידן הקוונטי. במקביל, העוצמה החישובית האדירה תחייב דיון מעמיק בסוגיות אתיות הנוגעות לשימוש בבינה מלאכותית מועצמת-קוונטית.

מהפכת חומר שמניעה מהפכה טכנולוגית

פריצת הדרך של מיקרוסופט עם Majorana מדגימה עיקרון חשוב: קפיצות משמעותיות בטכנולוגיית המידע מגיעות לעיתים קרובות מחידושים בהבנת החומר הבסיסי. Majorana אינו רק שיפור טכנולוגי – הוא מייצג מהפכה בפיזיקה היישומית. הוא חלק ממגמה רחבה יותר של “הנדסת מצבי חומר” (engineered matter states) – יצירה מכוונת של חומרים בעלי תכונות מיוחדות שאינן קיימות בטבע. המעניין במיוחד הוא שעשויה להיווצר לולאת היזון הדדי: מחשבים קוונטיים מבוססי Majorana יאפשרו בינה מלאכותית מתקדמת יותר, שבתורה תוכל לסייע בתכנון מערכות קוונטיות מתקדמות יותר. דמיינו מצב שבו מחשב קוונטי מדמה חומר חדש, בינה מלאכותית מנתחת את התוצאות ומציעה שיפורים, והמחשב הקוונטי המשופר מבצע את הדמיה הבאה – כל זאת במהירות וביעילות שלא היו אפשריות עד כה.

את הפוטנציאל המעשי של מחשוב קוונטי לפתרון בעיות מהותיות אפשר לסכם עם ציטוט נוסף של דוקטור מתיאס טרויר (Matthias Troyer):

“מה שמלהיב אותי לגבי מחשוב קוונטי הוא שהוא ייתן לנו את הכלים להתמודד עם רבים מהאתגרים האלה ברמה הבסיסית ביותר על ידי יצירת כימיקלים חדשים, תרופות חדשות, ואנזימים חדשים לייצור מזון”.

Majorana מייצג את נקודת המפגש המרתקת בין שני התחומים המהפכניים ביותר במדע המודרני: פיזיקה קוונטית ובינה מלאכותית. זוהי דוגמה מצוינת לאופן שבו חידושים בתחום אחד יכולים להאיץ התפתחויות בתחום אחר. עבור אנשי מקצוע בתחום הבינה המלאכותית, אדריכלים, מעצבים, מנהלים ואנשי עסקים, פריצת הדרך הזו מסמלת את הצורך להישאר מעודכנים לא רק בהתפתחויות התוכנה, אלא גם בהתפתחויות החומרה והפיזיקה הבסיסית. אמנם מחשבים קוונטיים מבוססי מג’ורנה לא יופיעו על שולחן העבודה שלנו בשנה הקרובה, אך ההשפעה שלהם על עתיד הבינה המלאכותית כבר נמצאת באופק. אלו שיבינו את הקשר העמוק בין המצב החדש של החומר לבין האפשרויות החדשות בבינה מלאכותית, יהיו מוכנים טוב יותר לגל החידושים הבא. כפי שאמר ריצ’רד פיינמן (Richard Phillips Feynman), אחד מאבות הפיזיקה הקוונטית: “יש מקום רב למטה” – התייחסות לפוטנציאל העצום הטמון בעולם הננו והקוונטי. עם Majorana, אנחנו מתחילים לראות כיצד “המקום למטה” עשוי להוביל לקפיצה אדירה קדימה.