كشف باحثون في كليفلاند كلينيك عن نموذج حوسبة كمي جديد يستوحي عمله من البنى العصبية الدماغية، محققاً سرعة تفوق الأساليب الحالية بمعدل 500 مرة. وقد نشر فريق البحث، الذي يقوده الدكتور Fabio Cumbo تحت إشراف الدكتور Daniel Blankenberg، نتائج هذا الإطار الذي أُطلق عليه الحوسبة فائقة الأبعاد الكمية في مجلة npj Unconventional Computing عام 2026. يعتمد النموذج على مبدأ الحوسبة فائقة الأبعاد الذي يحاكي توزيع الذاكرة في الدماغ البشري، حيث تنتشر المعلومات عبر شبكات واسعة بدلاً من تخزينها في نقطة واحدة، مما يضمن مرونة عالية ضد الأخطاء الحسابية. وتتمثل الابتكارية الأساسية في الربط بين هذه المتجهات عالية الأبعاد وخصائص الحوسبة الكمية، لا سيما التراكب الكمي، مما يتيح تشفيراً ومعالجة كفاءة للمساحات الرياضية المعقدة دون الحاجة إلى تحويلها إلى أطر كلاسيكية غير متوافقة طبيعياً مع البنى الكمية. اختبر الباحثون النظام على بيئة كلاسيكية، ومحاكي كمي نظري، وعتاد كمي فعلي، من خلال نموذج استدلال رمزي وتجربة تعلم آلي لتصنيف الصور. وأظهرت النتائج تفوقاً كبيراً في السرعة والأداء، مما يعزز فرص تبني التقنية في الأبحاث الطبية الحيوية التي تتعامل مع بيانات عالية التعقيد ونتائج غير مؤكدة سلفاً. يؤكد مؤلفو الدراسة أن هذا الإنجاز يرسخ أسساً لخوارزميات كمية متطورة تعزز كفاءة المعالجات العلمية والطبية. ويعمل الفريق حالياً على توسيع نطاق التطبيق ليشمل نماذج أكبر، مع مراقبة استمرارية الدقة والسرعة، في خطوة تهدف إلى تحرير الإمكانات الكاملة لأجهزة الحوسبة الكمية من خلال تصميم أنظمة حوسبة تتكيف مع طبيعتها الجوهرية بدلاً من محاكاة الحوسبة التقليدية.