فقط لأن حاسوبًا كميًا ينتج إجابة صحيحة، لا يعني أنه أنتج أفضل إجابة. وأعتقد أن هذا التمييز أهم مما يدركه الناس. لقد تعمقت في كيفية تعامل @quipnetwork مع هذا الأمر باستخدام QVM على شبكة Aglais التجريبية. من خلال xQuad، يصف المطورون مشكلات التحسين كقيود. ثم ينشئ المُجمّع مُشفّرًا وموثّقًا وفَكّاكًا للتعامل مع سير العمل. هنا الجزء المثير: يمكن للموثّق مساعدة تحديد ما إذا كانت النتيجة تلبي الشروط المطلوبة. لكن الامتثال للقواعد وإيجاد الإجابة المثلى أمرين مختلفين. حتى تحقق الأجهزة لا يخبرك سوى بمكان حدوث الحساب. فهو لا يثبت أن النتيجة لم تكن يمكن أن تكون أفضل. لذلك، بالنسبة لي، فإن المقارنة ذات المعنى تتمحور حول: - جودة الحل. - سرعة التنفيذ. - التكلفة الفعلية. يدعم QVM حاليًا وحدات المعالجة المركزية والرسومية ووحدات D-Wave، مع خطط لإضافة IBM وIonQ لاحقًا. هذا يكفي لطرح بعض الأسئلة المثيرة. هل ستقدم الأجهزة الكمية حلولًا أفضل؟ هل ستظل الأنظمة الكلاسيكية أرخص أو أسرع لبعض أحمال العمل؟ أم أن أفضل خيار سيتوقف بالكامل على المشكلة؟ أفضل أن أرى هذه المقارنات بدلاً من عنوان إخباري آخر عن عدد الأجهزة التي تدعمها الشبكة.