برترین پیشرفت‌ها در رایانش کوانتومی

قدرت پردازشی یکی از مهم‌ترین عوامل در توسعه علوم مختلف است. این روزها با توجه به گسترش استفاده از هوش مصنوعی دسترسی به منابع محاسباتی نیز اهمیت بیشتری پیدا کرده. توان محاسباتی کامپیوترها و دستگاه‌های هوشمند ما بر دوش  CPU، GPUها و انواع چیپ‌های کوچک است. توسعه توان پردازشی مبتنی بر چیپ‌های الکترونیکی با محدودیت‌های رو به روست، اما اگر بتوانیم پردازش‌های و محاسبات کامپیوتری را به روشی جدید انجام دهیم چطور؟

این جاست که رایانش کوانتمی به میدان می‌آید. انقلابی که در قالب رایانش کوانتومی خود را نشان می‌دهد. این فناوری تحول‌آفرین از اصول مکانیک کوانتومی برای انجام محاسبات و عملیات بر روی داده‌ها استفاده می‌کند. بر خلاف کامپیوترهای کلاسیک که از بیت‌ها (0 و 1) برای پردازش اطلاعات استفاده می‌کنند، کامپیوترهای کوانتومی از بیت‌های کوانتومی یا کیوبیت‌ها بهره می‌برند.

کیوبیت‌ها چیستند؟

کیوبیت‌ها (بیت‌های کوانتومی) واحدهای بنیادی پردازش به روش کوانتومی هستند که می‌توانند به طور هم‌زمان در چندین حالت وجود داشته باشند. این جریان اطلاعات امکان پردازش موازی مقادیر زیادی از داده‌ها را فراهم می‌کند. ویژگی‌های فیزیک کوانتمی به کامپیوترهای کوانتومی این امکان را می‌دهد تا مسائل پیچیده را بسیار سریع‌تر از کامپیوترهای کلاسیک حل کنند.

پس از آشنایی با عملکرد اصلی رایانش کوانتومی، بیایید نگاهی به زمینه‌های کلیدی استفاده از رایانش کوانتومی بیندازیم. این زمینه‌ها شامل موارد زیر هستند:

• رمزنگاری و امنیت سایبری
• مسائل بهینه‌سازی (مانند لجستیک و مالی)
• شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده (مانند شیمی و علم مواد)
• یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
• تحلیل داده و شناسایی الگوها

در حالی که رایانش کوانتومی هنوز در مراحل ابتدایی استفاده خود قرار دارد، در سال‌های اخیر مسیر پیشرفت در زمینه‌های قابل‌توجهی از جمله سخت‌افزار، نرم‌افزار و کاربردها را طی کرده است.

برخی از پیشرفت‌های کلیدی در رایانش کوانتومی:

تصحیح خطای کوانتومی:

بزرگ‌ترین پیشرفت در رایانش کوانتومی به تصحیح خطا مربوط می‌شود. این فناوری امکان انجام محاسبات کوانتومی قابل اعتمادتر و پایدارتر را فراهم کرده و راه را برای کاربردهای عملی هموار کرده است.

پردازنده‌های کوانتومی:

رایانش کوانتومی شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، IBM و Rigetti Computing را به توسعه پردازنده‌های کوانتومی قدرتمند وادار کرده است. دلیل اصلی شرکت‌های بزرگ فناوری برای توسعه پردازنده‌های کوانتومی این است که با افزایش تعداد کیوبیت‌ها (بیت‌های کوانتومی)، پردازنده‌های کوانتومی می‌توانند نرخ خطا را کاهش دهند.

نرم‌افزار کوانتومی:

با پیشرفت‌های نرم‌افزاری در رایانش کوانتومی، توسعه‌دهندگان راحت‌تر می‌توانند در زمینه نرم‌افزارهای کوانتومی مانند Qiskit، Cirq و Q# پیشرفت کنند. این ساده‌سازی باعث شده است که توسعه‌دهندگان دسترسی بهتری به برنامه‌نویسی کوانتومی داشته باشند.

یادگیری ماشینی کوانتومی:

ادغام رایانش کوانتومی و یادگیری ماشینی منجر به توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی کوانتومی شده است که این امر وعده افزایش سرعت نمایی را در مقایسه با الگوریتم‌های سنتی می‌دهند.

ترکیب‌های کوانتومی – کلاسیک:

رویکردهای ترکیبی، رایانش کلاسیک و کوانتومی را با هم ترکیب می‌کنند و راهی عملی برای بهره‌برداری از قدرت رایانش کوانتومی همراه با قابلیت اطمینان کامپیوترهای کلاسیک ارائه می‌دهند.

شبیه‌سازی کوانتومی:

با استفاده از کامپیوترهای کوانتومی، اکنون می‌توان سیستم‌های پیچیده کوانتومی را شبیه‌سازی کرد. در واقع این امر موجب تحقیقات نوآورانه در زمینه‌های شیمی، علم مواد و فیزیک ماده چگال شده است.

شبکه‌های کوانتومی:

با استفاده از رایانش کوانتومی، محققان پیشرفت‌های قابل‌توجهی در زمینه شبکه‌های کوانتومی داشته‌اند. این پیشرفت‌ها امکان انتقال ایمن اطلاعات کوانتومی را در فواصل طولانی فراهم می‌آورد.

الگوریتم‌های کوانتومی:

محققان الگوریتم‌های نوآورانه‌ای مانند الگوریتم تقریبی بهینه‌سازی کوانتومی (QAOA) و حل‌کننده انرژی واریاسیون کوانتومی (VQE) را توسعه داده‌اند. در واقع انجام این کار به حل مسائل پیچیده در زمینه‌های شیمی، علم مواد و بهینه‌سازی کمک می‌کند و راه را برای طبقه‌بندی کارآمدتر باز می‌کند.

رایانش کوانتومی ابری:

خدمات ابری به عنوان یک راهکار مناسب برای پشتیبانی و ذخیره‌سازی داده‌ها شناخته می‌شوند. پلتفرم‌های رایانش کوانتومی مبتنی بر ابر، مانند IBM Quantum Experience و رایانش کوانتومی Rigetti، دسترسی به منابع و ابزارهای رایانش کوانتومی را برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان تسهیل کرده‌اند. این دسترسی گسترده به فناوری کوانتومی به نفع افرادی است که ممکن است منابع محلی کافی نداشته باشند.

به طور کلی، این پیشرفت‌ها رایانش کوانتومی را به کاربردهای عملی نزدیک‌تر کرده و ممکن است در زمینه‌هایی مانند پزشکی، مالی و مدل‌سازی آب‌وهوا تحولات قابل‌توجهی را به ارمغان آورد. با ادامة تحقیقات، می‌توانیم انتظار پیشرفت‌های هیجان‌انگیزتری در عرصه رایانش کوانتومی داشته باشیم.

آشنایی با شبیه‌سازهای کوانتومی

برخلاف رایانه‌های سنتی، شبیه‌سازهای کوانتومی می‌توانند مقادیر وسیعی از داده‌ها را به طور هم‌زمان پردازش کنند و محققان و صنایع را قادر می‌سازند تا راه‌حل‌هایی را برای مشکلاتی که زمانی غیرقابل حل تلقی می‌شد، کشف کنند.

شبیه‌سازهای کوانتومی نوعی ابزار محاسباتی کوانتومی هستند که برای نمایش سیستم‌های کوانتومی مورد نظر در نظر گرفته شده‌اند. آنها به دانشمند این امکان را می‌دهند که فرآیندهای فیزیکی را که در مقیاس اتمی و زیر اتمی اتفاق می‌افتد، که شامل فرآیندهای پیچیده بسیار زیادی است، بررسی کند. شبیه‌سازهای کوانتومی با کنترل بیت‌ها یا کیوبیت‌های کوانتومی کار می‌کنند و می‌توانند برای تقلید از خواص مواد، واکنش‌های شیمیایی و فرآیندهای بیولوژیکی استفاده شوند. این قابلیت فرصت‌های متعددی را در زمینه‌های کاربردی مختلف شاخه‌های مختلف فراهم می‌کند.

کاربردها در علم مواد

امیدوارکننده‌ترین زمینه‌ای که از کاربرد QS سود می‌برد، علم مواد است. این ابزارها بیشتر و بیشتر برای ایجاد مواد جدید با خواص حرارتی خاص استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، شبیه‌سازهای کوانتومی را می‌توان در توسعه ابررساناهای با دمای بالا استفاده کرد که موادی هستند که الکتریسیته را با مقاومت صفر در دماهای نسبتاً بالا (بالاتر از صفر مطلق) هدایت می‌کنند. چنین پیشرفت‌هایی می‌تواند منجر به بهبود سیستم‌های قدرت، حمل‌ونقل و سیستم‌های ارتباطی بهتر و همچنین ابزارهای الکترونیکی هیجان‌انگیز شود.

علاوه بر این، شبیه‌سازهای کوانتومی می‌توانند به ایجاد کاتالیزورهای جدید برای انجام فرآیندهای شیمیایی کمک کنند. چنین کاتالیست‌هایی را می‌توان در صنایع از جمله داروسازی و انرژی استفاده کرد. با بازسازی رفتار اتم‌ها و مولکول‌ها، شیمی‌دان‌ها یاد می‌گیرند که چگونه کاتالیزورهای بهتری برای افزایش سرعت واکنش‌ها و به حداقل رساندن انرژی مصرف شده برای آن تولید کنند. به عبارت دیگر، فرآیندهایی که در صنعت اتفاق می‌افتد را کارآمدتر می‌کند.

تأثیر بر کشف دارو

صنعت داروسازی یکی دیگر از بخش‌هایی است که به طور قابل‌توجهی از شبیه‌سازهای کوانتومی بهره می‌برد. کشف دارو یک فرآیند ذاتاً پیچیده است که شامل شبیه‌سازی فعل و انفعالات بین مولکول‌های دارو و اهداف بیولوژیکی است. روش‌های سنتی می‌توانند زمان‌بر و پرهزینه باشند و اغلب به سال‌ها تحقیق و آزمایش نیاز دارند.

شبیه‌سازهای کوانتومی برای تسریع این فرآیند استفاده می‌شوند، زیرا می‌توانند فرمول‌های داروهای جدید و تأثیری که بر روی بیماران خواهند داشت را به دقت پیش‌بینی کنند. شبیه‌سازهای کوانتومی فرصتی برای مدل‌سازی برهم‌کنش‌های مولکولی با دقت بیشتری فراهم می‌کنند و به ما امکان می‌دهند بهترین درمان‌ها را سریع‌تر پیدا کنیم. این قابلیت به طور بالقوه می‌تواند هزینه‌ها و زمان توسعه را کاهش دهد و از این رو دسترسی به موقع بیماران به داروهای نجات‌دهنده را بهبود بخشد.

اختلال در بهینه‌سازی

مشکلات بهینه‌سازی در هر صنعتی ادغام می‌شود، از صنعت مالی گرفته تا صنعت لجستیک. به طور کلی مؤسسات ملزم به جستجوی کارآمدترین و مؤثرترین استراتژی‌ها هستند که می‌تواند به مسائل پیچیده از جمله زنجیره تأمین، سبد تأمین مالی و ترکیب، و تخصیص منابع رسیدگی کند. شبیه‌سازهای کوانتومی نسبت به الگوریتم‌های کلاسیک نسبت به بهینه‌سازی نسبت به این مشکلات مزیت دارند.

به عنوان مثال، شبیه‌سازهای کوانتومی در بخش لجستیک می‌توانند به تخمین هزاران مسیر تحویل و انتخاب بهینه با مصرف سوخت کمتر و هزینه کمتر کمک کنند. به همین ترتیب، در زمینه‌های مالی، این شبیه‌سازها به دلیل جامعیت بیشتر در ارزیابی شرایط بازار و ریسک‌های احتمالی، می‌توانند بهترین برنامه‌های سرمایه‌گذاری را توسعه دهند. در نتیجه، صنایع احتمالاً از کاهش هزینه قطعی و بهبود تصمیم‌گیری سود خواهند برد.

مشکلات موجود و توسعه آینده

با وجود پتانسیل بسیار زیاد شبیه‌سازهای کوانتومی، بدون چالش نیستند. به همین دلیل است که فناوری نسبتاً جوان است و چالش‌هایی مانند انسجام کیوبیت، نرخ خطا و مقیاس‌پذیری برای محققان وجود دارد. با این حال، اجرای واقعی شبیه‌سازهای کوانتومی در محیط‌های صنعتی نیاز به همکاری نزدیک بین دانشگاهیان، مهندسان و متخصصان علوم کوانتومی دارد.

با این حال، به نظر می‌رسد آینده شبیه‌سازهای کوانتومی نسبتاً روشن باشد. از این رو، با افزایش سطح فناوری کوانتومی، صنایع به احتمال زیاد متوجه نوآوری‌های کاربردی بیشتری می‌شوند. پتانسیل شبیه‌سازهای کوانتومی تنها زمانی به طور کامل محقق می‌شود که گروه‌های تحقیقاتی از مؤسسات و صنایع دانشگاهی گرد هم آیند تا مرزهای تحقیقاتی جدید را باز کنند یا توسعه دهند.