من المحتمل أن يواجه أمن الانترنت عدواً جديداً: أجهزة الكمبيوتر الكمية. تستطيع تلك الأجهزة كسر خوارزميات التشفير الحالية، وإزالة خاصية الحماية عن البيانات عبر الإنترنت. وسيجني مصنعي الحواسب الكمية الكثير من المال. تشكل تلك التصريحات عناوين جذابة. ومع ذلك يجب علينا الحذر عند التفكير بالآثار...
أندرو شيبيلوف
تجاهل العناوين المضللة: لن تقضي الحواسب الكمية على الخصوصية على الانترنت. فأكبر تأثيراتها في الواقع قد نشعر به خارج الشبكة.
من المحتمل أن يواجه أمن الانترنت عدواً جديداً: أجهزة الكمبيوتر الكمية. تستطيع تلك الأجهزة كسر خوارزميات التشفير الحالية، وإزالة خاصية الحماية عن البيانات عبر الإنترنت. وسيجني مصنعي الحواسب الكمية الكثير من المال.
تشكل تلك التصريحات عناوين جذابة. ومع ذلك يجب علينا الحذر عند التفكير بالآثار المترتبة على العالم الحقيقي جراء الحوسبة الكمية. ففي الواقع لم يتم حتى الآن تصنيع كمبيوتر كمي متعدد الأغراض. ولكنه سيصبح حقيقة في أحد الأيام ومن المتوقع أن يكون كذلك في أقرب وقت، إلا أنه غير جيد في حل الألغاز المشفرة. تبيع بالفعل بعض الشركات مثل Atos برمجيات كمية دون أن تقوم بصنع حاسب كمي. واستخدام تلك التكنولوجيا يجب أن يثير اهتمام أصحاب المدن الذكية أكثر من المهتمين بالخصوصية في الانترنت.
الحواسب الكمية ليست لفك الشيفرات
تعالج أشباه الموصلات الحديثة المعلومات باستخدام البيت/bits، وهي وحدات إما أن تكون 0 أو يكون 1. تعتمد الحوسبة الكمية البت الكمي (البتات الكمية). بإمكان البت الكمي أن يكون 1 و0. لذا فإن 2 بتات كمية تمثل أربع حالات، و4 بتات كمية تتخذ 16 حالة، وهكذا. بالإضافة إلى ذلك تعد البتات الكمية متشابكة كونها تستطيع التفاعل مع بعضها للتوصل إلى حل.
في حين تعطي أشباه الموصلات الحالية حسابات دقيقة (2 + 2 = 4)، تعتمد الحوسبة الكمية على الاحتمالات. بالإضافة لذلك، تتطلب معظم التقنيات التي تعتمد على البت الكمي درجة حرارة منخفضة جداً لتعمل. فالحرارة العالية تجعلها غير مستقرة، مما يؤدي إلى ضوضاء حسابية. عندما تقوم بحساب 2+2، سيخرج الحاسوب الكمي بعدة نتائج، أربعة منها هي الأكثر صحة. ومع ذلك، وبسبب الضوضاء، عندما يحسب شخص ما 2+2 مئات المرات قد يتأتي عن ذلك بعض التكرارات، الإجابة بـ 4 ليست الاحتمال الأعلى. في حين تستثمر العديد من الشركات أموالاً طائلة للحد من الضوضاء في الحسابات الكمية، إلا أنه غالباً ما سيتخذ ذلك وقتاً طويلاً.
تجعل تلك الصعوبات من المعالجات الكمية غير ملائمة لمشكلات التشفير الشائعة. تعتمد أجهزة الكمبيوتر على حسابات دقيقة عند تشفير الملفات أو فك تشفيرها. لن يستطيع المستلم فك ترميز رسالة مشفرة باستخدام معالج كمي. فمثل ذلك المعالج لن يتمكن من تطبيق مفاتيح التشفير، وبالتالي سيتعذر فك الترميز وراء بروتوكولات الإنترنت الحالية.
تطوير برمجيات كمية قبل تطوير الأجهزة
كما نظن، لا يوجد معيار واحد لبناء حاسوب كمي. كما لو كانت فترة ما قبل المكامل العددي الالكتروني، في الوقت الذي لم يكن أحد يعلم كيفية بناء الترانزستور، ناهيك عن وحدة المعالجة المركزية. تستثمر شركات مثل "آي بي إم" ومايكروسوفت أموالاً طائلة في بناء أجهزة كمية. هذه المهمة مكلفة وغير مؤكدة إلى حد كبير.
اختارت شركة Atos تحت قيادة تييري بريتون، الرئيس التنفيذي للشركة مساراً مختلفاً. حيث قامت بتطوير آلة تعلم كمية تسمح للمبرمجين كتابة البرمجيات دون الحاجة للانتظار لبناء حاسوب كمي متعدد الاستعمالات. تستطيع آلة التعلم الكمية القيام بذلك كونها تحاكي قوانين الفيزياء التي تحكم الحوسبة الكمية. تم استخدام أسلوب مشابه لمحاكاة سلوكيات مشاريع مادية غير موجودة بعد، مثل الطائرات. على سبيل المثال، بإمكان المبرمج القول أنها ترغب بمحاكاة تفاعلات مع جهاز كمي 16 بيت كمي، وستقوم المنصة بدورها بتنفيذه. ابتداءً من يوليو 2018 أصبحت آلة التعلم الكمية قادرة على محاكاة ما يصل إلى 41 بيت كمي.
مع ازدياد عدد الشركات التي تستخدم هذه المنصة، سترغب تلك الشركات على الأغلب من التركيز على أسلوب مشترك لبرمجة الكمبيوترات الكمية وقد تتفق على الكيفية التي يجب أن تكون عليها البرمجيات الكمية. سيكون الأمر بمثابة إعطاء مبتكري المكامل العددي الالكتروني في الأربعينات، منصة لكتابة البرامج على معالج إينتيل Intel في السبعينات. وبالمقابل سيخول ذلك المهندسين من إنشاء مكامل عددي الكتروني أفضل بما يتفق مع أسلوب إنتيل. بالتالي ستقود البرمجيات الأجهزة مع Atos المستقبل. بحسب التنفيذيين الذين قابلتهم في Atos تحقق آلة التعلم الكمي مبيعات جيدة في الولايات المتحدة. مما يجعلوهم فخورين بكونهم جزء من شركة أوروبية تستطيع المنافسة مع لاعبين كبار في أميركا. كما تضع Atos بقلب الأنظمة الناشئة فيما يخص الحوسبة الكمية، حيث يطور المشاركون الآخرون تقنيات تتوافق مع آلة التعلم الكمي الخاصة بهم.
على الرغم من وجود العديد من التحديات، تبقى الحوسبة الكمية هي الحل الأفضل في الحالات التي تتطلب معالجة بيانات ضخمة، ولكنها لا تتطلب من بالضرورة دقة بنسبة 100٪. تعد المدن الذكية المستقبلية مثالاً على بيئة تكثر فيها مثل تلك المشاكل. تخيل لندن أو باريس مليئة بالسيارات بدون سائق. خوارزميات الذكاء الاصطناعي الموجودة في السيارات الذكية تحل تلك المشاكل. حيث تستطيع التنقل في الشارع من خلال فحص محيط السيارة بانتظام لتحديد الأسلوب الأفضل. على سبيل المثال، هل يجب أن تتوقف السيارة أو أن تزيد سرعتها عند أقرب تقاطع. ومع ذلك، قد لا تكون تلك القرارات هي الأمثل على نطاق أوسع. لذا يجب على المدن الذكية اعتماد جهاز حاسوب كمي لتحسين تدفق حركة المرور. بحيث بإمكان النظام إعطاء أكثر من خيار لعدة سيارات بهدف تقليص مدة رحلتهم. وحتى وإن كانت نسبة دقة أحد التوقعات فقط 98% - على سبيل المثال، يتوجب على السيارات الخمسة التالية عبور شارع A من أجل تسهيل الحركة المرورية في B. ستبقى تلك النسبة جيدة. سيحظى الجميع بفرصة الوصول على الموعد. وتتضمن الاحتمالات الأخرى للحوسبة الكمية تحسين الشبكات الكهربائية: تعتبر مشكلة أخرى تتطلب قوة حاسوبية هائلة مع إمكانية تحمل نسبة خطأ بسيطة.
التفكير بالمستقبل
يشبه العمل مع أجهزة الكمبيوتر الكمية لحد كبير التواجد في بلاد أليس في بلاد العجائب. فتلك الأجهزة قوية ولكنها غير دقيقة؛ لم يتم بناء آلة متعددة الاستعمالات بعد، ولكن يمكننا البدء بكتابة البرمجيات الخاصة بها. لن تكون عدو للخصوصية، بل صديق المشاكل المعقدة.
اضف تعليق