קוונטום ברפואה: קיוביטים ביהלום שמקרבים את ה-AI

99.9988%. זה המספר שמסביר למה ההכרזה של Quantum Transistors מ-17/12/2025 לא נשמעת כמו עוד כותרת טכנולוגית, אלא כמו צעד פרקטי בדרך למחשוב קוונטי שאפשר להריץ ליד שרתי AI בדאטה-סנטר — בלי מערכות קירור קיצוניות ובלי “מעבדת קריוגניקה” באמצע חדר השרתים.

במונחים פשוטים: כשהדיוק (Fidelity) של “שער קוונטי” מתקרב כל כך לשלמות, פתאום אפשר לדבר על סקיילינג. וזה בדיוק המקום שבו סדרת התוכן שלנו, "בינה מלאכותית בתחום הבריאות והביוטכנולוגיה", פוגשת חומרה חדשה: אם נצליח להריץ חישובים קוונטיים אמינים יותר, AI רפואי יקבל חיזוק במקומות שבהם היום הוא נחנק — סימולציות מולקולריות, אופטימיזציות ענק, וחיפוש במרחבים קומבינטוריים כמעט אינסופיים.

הטענה שלי ברורה: רוב הדיונים על קוונטום ובריאות רצים מהר מדי אל “מתי זה ירפא סרטן”. השאלה הנכונה יותר היא: מה זה משנה כשאפשר להריץ רכיב קוונטי יציב בסביבה תעשייתית? כאן מתחילים הדברים המעניינים באמת.

למה Fidelity של 99.9988% משנה כל כך ל-AI רפואי

כי במחשוב קוונטי, ההבדל בין מערכת שאפשר לבנות עליה מוצר לבין הדגמה יפה הוא לעיתים אלפיות אחוז. Fidelity מודד עד כמה הפעולה שבוצעה בפועל זהה לפעולה הקוונטית האידיאלית. טעות קטנה בכל שער מצטברת מהר, וכשיש הרבה שערים וריבוי קיוביטים — היא יכולה למוטט תוצאה שלמה.

בעולם הבריאות והביוטק, זה קריטי במיוחד. הרבה בעיות “קשוחות” הן בעיות של:

• דיוק בסימולציות (למשל אינטראקציות אלקטרונים במולקולות)
• אופטימיזציה (למשל בחירת קומבינציות תרופות, תכנון ניסויים)
• למידה על דאטה רועש (למשל אותות קליניים מרובים)

AI קלאסי טוב מאוד בהסקה סטטיסטית ובזיהוי דפוסים. אבל כאשר צריך להבין מרחב כימי או ביולוגי עצום, לפעמים צריך “מנוע חיפוש” חישובי אחר. מחשוב קוונטי לא מחליף את ה-AI — הוא עשוי להפוך לחלק מהתשתית שמזינה אותו.

מה זה “שער קוונטי” ולמה זה לא פרט טכני

שער קוונטי הוא פעולה בסיסית על קיוביט/ים, המקבילה ל”פקודה” בחישוב. אם הפקודות האלה לא אמינות, אי אפשר להריץ אלגוריתמים ארוכים מספיק כדי לקבל יתרון מעשי.

כדי לשים את המספר בהקשר: Fidelity של 99.9988% משמעו שיעור שגיאה של כ-0.0012% לשער, כלומר בערך טעות אחת לכל ~83,333 פעולות (באופן גס). זה לא אומר שהכול “פתור”, אבל זה רף שמתחיל להזיז את הדיון מ“האם זה עובד?” ל“איך בונים מערכת סביב זה?”.

קיוביטים ביהלום: למה דווקא יהלום מתאים לתעשיית הבריאות

כי יהלום מאפשר קיוביטים במצב מוצק שאינם חייבים לעבוד קרוב לאפס המוחלט. רוב מי ששומע “מחשב קוונטי” מדמיין מערכות ענק עם קירור עמוק. גישות מבוססות מוליכי-על אכן נשענות לרוב על טמפרטורות נמוכות מאוד. לעומת זאת, קיוביטים ביהלום מבוססים על פגמים אטומיים (“מרכזי צבע”) בתוך יהלום סינתטי טהור במיוחד.

במרכז כזה אפשר לשלוט בספין של אלקטרון בודד באמצעות אור ושדות אלקטרומגנטיים, ולהשתמש בו כקיוביט. היתרונות התפעוליים ברורים:

• פחות תלות בתשתיות קירור יקרות
• פוטנציאל לפריסה בסביבות הדומות לדאטה-סנטר
• שילוב טבעי יותר עם פוטוניקה (קישוריות באור) בין קיוביטים

למערכות בריאות זה מתחבר בשני כיוונים:

1. קרבה לתשתיות AI קיימות – בתי חולים, חברות פארמה וחברות מכשור רפואי כבר מתכננים מרכזי מחשוב, ענן ו-Edge. קוונטום שלא דורש “תנאי מעבדה” הוא תנאי סף לאימוץ.
2. בשלות ייצור – אם יש תהליך ייצור עצמאי ומבוקר, אפשר להתחיל לדבר על אמינות, QA, וחזרתיות — מושגים שהבריאות לא מתפשרת עליהם.

“Data-center-ready” זה לא סלוגן — זו אסטרטגיית אימוץ

בריאות וביוטכנולוגיה לא קונות קסמים. הן קונות יכולת הטמעה.

אם רכיב קוונטי דורש תפעול עדין מאוד, הוא יישאר צעצוע מחקר. אבל אם אפשר להציב אותו כתוסף תשתיתי ליד GPUs/CPUs, הסיכוי שהוא ייכנס לפייפליין אמיתי (למשל ב-Drug Discovery) עולה.

מה מיוחד בגישת PUDDINGs, ולמה זה מעניין גם אנשי AI

הישג ה-Fidelity נשען על מערכת שליטה בשם PUDDINGs (Power-Unaffected, Double-Detuning-Insensitive Gates). התיאור של החברה מתמקד בעובדה שהשיטה מצמצמת רגישות לשני מקורות שגיאה קלאסיים בחומרה קוונטית:

• תנודות בעוצמה (Power fluctuations)
• סטייה בתדר (Frequency detuning)

במילים אחרות: במקום “לנצח את הרעש” באמצעות סביבה קיצונית, מנסים להנדס פולסי שליטה שמראש חסינים יותר לשיבושים.

ולמה זה צריך לעניין אנשי AI בתחום הבריאות?

כי זו אותה פילוסופיה שמבדילה מודל AI שנראה טוב בדמו לבין מודל שמחזיק שבועות בפרודקשן:

• חסינות לשינויי דאטה (drift)
• יציבות מול רעש במדידות
• התנהגות עקבית תחת עומסים

אנלוגיה שאני אוהב: דיוק של אלגוריתם הוא חשוב, אבל יציבות של המערכת היא מה שמאפשר לה להיכנס למערכות בריאות, רגולציה וזרימות עבודה קליניות.

איפה קוונטום יכול לחזק AI בבריאות וביוטכנולוגיה — באופן פרקטי

התועלת הקרובה ביותר תהיה היברידית: AI קלאסי + רכיבים קוונטיים למשימות נקודתיות. לא “מחשב קוונטי שמחליף את הכול”, אלא אקסלרטור לסוגים מסוימים של חישובים.

1) גילוי תרופות: מסינון עצום לסימולציה טובה יותר

בגילוי תרופות, AI עושה סינון מהיר של מועמדים, חיזוי תכונות (ADMET), ועיצוב מולקולות. אבל כשמגיעים לשאלות עמוקות של כימיה קוונטית — הדיוק והעלות החישובית משתנים.

מה יכול להשתנות אם חומרה קוונטית הופכת אמינה יותר?

• סימולציות אלקטרוניות מדויקות יותר במקטעים שבהם מודלים קלאסיים מתקשים
• שיפור תהליכי אופטימיזציה בעיצוב מולקולות (למשל בחיפוש במרחב מבנים)
• חיבור יותר טבעי בין מודלי Generative AI לבין “בודק מציאות” פיזיקלי

2) התאמת טיפול: אופטימיזציה רב-ממדית של החלטות

רפואה מותאמת אישית מערבת הרבה משתנים: גנטיקה, תרופות נלוות, קומורבידיות, תופעות לוואי, נתוני מעבדה, ומדדים פיזיולוגיים רציפים.

הבעיה היא לא “לנבא” בלבד, אלא לבחור פעולה תחת אילוצים. כאן יש מקום לאופטימיזציה מתקדמת, ובשלב הבא — לקוונטום כמאיץ לחלק מהחיפוש.

דוגמה קונספטואלית:

• מודל AI מעריך סיכויים ותועלות
• רכיב אופטימיזציה (אולי קוונטי בעתיד) מחפש תכנית טיפול שממקסמת תוצאה ומצמצמת סיכונים תחת מגבלות

3) דאטה רפואי בקנה מידה גדול: לא רק “עוד כוח”

בתי חולים מייצרים נתונים מהירים ורב-ערוציים: הדמיה, פתולוגיה דיגיטלית, רשומות, ניטור, ואומיקס.

קוונטום לא בהכרח יאיץ אימון של רשתות נוירונים “כמו GPU”. אבל הוא עשוי לאפשר פתרונות חדשים למשימות כמו:

• התאמת גרפים ביולוגיים (Protein interaction networks)
• דגימה ואופטימיזציה במודלים הסתברותיים מורכבים
• איתור תתי-אוכלוסיות בעזרת אלגוריתמים היברידיים

מה צריך לקרות כדי שזה יהפוך למנוע לידים אמיתי בתחום הבריאות

הבדיקה האמיתית מתחילה כשעוברים מקיוביט יחיד/מעטים למערכות מרובות קיוביטים — ועדיין שומרים על Fidelity גבוה. כאן הרבה טכנולוגיות נופלות: קישוריות, קרוס-טוק, בקרת איכות ייצור, ותפעול.

אם אתם מנהלי חדשנות בבית חולים, CTO בביוטק, או מובילי Data/AI בארגון רפואי, הייתי בוחן את הבשלות לפי שאלות מאוד פרקטיות:

1. מהי מפת הדרכים למערכת מרובת קיוביטים? לא רק “יש לנו דיוק”, אלא איך זה נראה כשיש קישוריות בין קיוביטים.
2. איך נראית אינטגרציה לדאטה-סנטר? API, אורקסטרציה, ניטור, אבטחה.
3. מה מודל העבודה ההיברידי? איזה חלק מהפייפליין רץ קלאסי ואיזה חלק קוונטי, ומה ה-SLA.
4. איך מודדים ערך עסקי ב-90 יום? למשל POC באופטימיזציה של ניסוי פרה-קליני, או האצת חיפוש במרחב מולקולות.

משפט שאפשר לקחת לישיבת הנהלה: הקוונטום לא “מחליף AI”; הוא עשוי להפוך לשכבת חישוב שמתחת ל-AI במקומות שבהם פיזיקה ואופטימיזציה שוברים את הקלאסי.

ישראל כמעבדה תעשייתית: למה זה רלוונטי דווקא עכשיו

דצמבר 2025 הוא זמן שבו ארגוני בריאות כבר הבינו ש-AI בלי תשתית חזקה הוא הבטחה ריקה. במקביל, יש לחץ אמיתי לקצר זמני פיתוח תרופות, לייעל ניסויים, ולהפחית עומסים במערכות טיפול.

בהקשר הזה, העובדה שחברה ישראלית מדווחת על:

• תהליך ייצור עצמאי בישראל
• יכולת לבנות “שבב קוונטי על יהלום” כולל קישוריות פוטונית
• שאיפה מפורשת לפריסה בדאטה-סנטר

…ממקמת את הסיפור לא רק במדע, אלא גם בתעשייה. עבור מי שמחפש שותפויות, PoC, או השקעה אסטרטגית — זו נקודת כניסה טובה לשיח.

הצעד הבא: איך מתחילים לחשוב על קוונטום כחלק מאסטרטגיית AI רפואי

אם אתם בונים מוצר AI רפואי או תשתית למחקר ביוטכנולוגי, הצעד הבא הוא לא “לקנות מחשב קוונטי”. הצעד הבא הוא לבנות מפת שימושים שבהם חישוב קוונטי עשוי לייצר יתרון, ואז לבדוק התאמה טכנית ועסקית.

מה עובד בפועל:

1. לבחור 1–2 בעיות שנשענות על אופטימיזציה/סימולציה קשה (לא רק סיווג תמונות)
2. להגדיר KPI חד: זמן ריצה, איכות פתרון, עלות חישוב, או שיפור החלטה
3. לבנות POC היברידי שבו AI קלאסי נשאר הליבה, וקוונטום נבחן כמאיץ למשימה צרה

הנקודה האחרונה חשובה: בריאות לא מתאהבת בטכנולוגיה; היא מתאהבת בתוצאות, יציבות ורגולציה.

אז מה השאלה שכדאי להשאיר פתוחה לסוף? לא “מתי יהיה מחשב קוונטי בבית חולים”, אלא: איזה תהליך בריאותי או ביוטכנולוגי ייהנה ראשון מחיבור אמיתי בין AI לתשתית קוונטית אמינה — גילוי תרופות, אופטימיזציה קלינית, או ניהול מערכות?