توصل فريق بحثي مشترك من جوجل كوانتم آي وجوجل ديبمايند إلى إطار عمل متقدم يعتمد على التعلم التعزيزي للتحكم التلقائي في بروتوكولات تصحيح الأخطاء الكمومية، مما يفسح الطريق أمام تشغيل معالجات كمومية مستقرة دون الحاجة إلى توقفات متقطعة للمعايرة. نظراً للحساسية الشديدة للأنظمة الكمومية تجاه الانزياحات التماثلية، تعتمد فعالية تصحيح الأخطاء على ضبط دقيق ومعقد لمئات معاملات التحكم الفيزيائية، وهو ما كان يتطلب تقليدياً إيقاف الحسابات بشكل دوري، مما يعيق تشغيل الخوارزميات طويلة الأمد. لحل هذه الإشكالية، طوّر الفريق نموذج ذكاء اصطناعي يستخرج إشارات كشف الأخطاء مباشرة كمعلمات تدريب، بدلاً من التعامل معها كلوازم فقط. يعمل الوكيل التعزيزي على تعديل معاملات التحكم ديناميكياً باستخدام خوارزميات تدرج السياسة، مستغلاً الطبيعة المتفرعة والعزل المكاني لأقسام الدائرة الكمومية لتقليل التعقيد الحسابي. وقد خضعت المنهجية للاختبار التجريبي على معالجات فائقة التوصيل تعمل بتشفيرات السطح والألوان، حيث تم حقن انزياحات اصطناعية وطبيعية لمحاكاة الظروف التشغيلية الواقعية. أسفرت النتائج عن تحسن قياسي في أداء النظام، حيث سجل الضبط المعزز بالتعلم انخفاضاً إضافياً بنسبة عشرين بالمئة في معدلات الأخطاء المنطقية، مع تحسين استقرارها بواقع أربعة وعشرين في المئة، وارتفاع عامل الاستقرار إلى نحو ثلاثة أضعاف عند دمج توجيه فك التشفير. كما أثبتت المحاكاة العددية قابلية التوسع الفعال للنظام ليشمل تشفيرات بأبعاد أكبر تضم ما يقارب أربعين ألف معامل تحكم، دون فقدان سرعة تقارب الخوارزمية. يُعد هذا الإنجاز خطوة جوهرية نحو أتمتة التحكم الكمومي، حيث يثبت أن الحواسيب يمكنها التعلم المستمر من أخطائها لتحسين أدائها فورياً أثناء التشغيل. ويمثل هذا النهج بديلاً عملياً يزيل الاختناقات التقليدية المرتبطة بالمعايرة اليدوية، ويؤسس لمسار قابل للتطبيق هندسياً نحو الحوسبة الكمومية ذات التسامح من الأخطاء على النطاق الواسع، مع إمكانية تعميمه على مختلف منصات الكيوبتات ومستقبل مساقات التصحيح المتطورة.