۲۹ مهر ۱۴۰۴
فناوری فراتر از صفر و یک؛ سفر به دنیای شگفت‌انگیز رایانش کوانتومی!
سرفصل مطالب
- رایانش کوانتومی چیست؟
- کامپیوترهای کوانتومی چطور کار می‌کنند؟
- تازه‌ترین پیشرفت‌ها در حوزه رایانش کوانتومی کدام‌اند؟
- کاربردهای کامپیوترهای کوانتومی شامل چه مواردی است؟
- کامپیوترهای کوانتومی چه زمانی در دسترس خواهند بود؟
- چه رابطه‌ای بین رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی وجود دارد؟
- نقش رایانش کوانتومی در تقویت هوش مصنوعی چیست؟
- نقش هوش مصنوعی در تقویت رایانش کوانتومی چیست؟
- چه عواملی توسعه رایانش کوانتومی را به تأخیر می‌اندازد؟
- همکاری رایانه‌های کلاسیک و کوانتومی چگونه امکان‌پذیر می‌شود؟
- سازمان‌ها چگونه می‌توانند نیروی انسانی مورد نیاز را در حوزه رایانش کوانتومی جذب کنند؟
- رایانش کوانتومی چه کاربردی در کسب‌وکارها دارد؟
- به‌جز رایانش کوانتومی، چه فناوری‌های کوانتومی دیگری وجود دارد؟
- کلام آخر
تصور کنید یک سکه را به هوا پرتاب می‌کنید. نتیجه چیست؟ وقتی سکه روی زمین بیفتد، پاسخ مشخص می‌شود؛ اما در لحظه‌ای که سکه هنوز در حال چرخش است، نه شیر است و نه خط؛ بلکه هر دو احتمال به‌طور همزمان وجود دارد. این حالت مبهم و خاکستری، پایه و اساس مفهومی است به‌نام رایانش کوانتومی یا محاسبات کوانتومی.
دهه‌هاست که کامپیوترهای دیجیتال روند پردازش اطلاعات را برای ما ساده‌تر کرده‌اند؛ اما کامپیوترهای کوانتومی، با رویکردی کاملاً متفاوت، آماده‌اند تا سطح جدیدی از محاسبات را امکان‌پذیر کنند. این کامپیوترها توانایی حل مسائل آماری بسیار پیچیده را دارند که از محدودیت‌های کامپیوترهای امروزی فراتر است و می‌توانند در صنایع مختلفی مانند مالی، حمل‌ونقل، داروسازی و فناوری‌های سبز کاربرد داشته باشند.
حتی با وجود اینکه رایانش کوانتومی تنها یکی از سه حوزه اصلی فناوری‌های نوظهور کوانتومی است، انتظار می‌رود تا سال ۲۰۳۵ ارزشی نزدیک به ۱.۳ تریلیون دلار ایجاد و توانمندی‌هایی بی‌سابقه را برای کسب‌وکارها فراهم کند. سرمایه‌گذاران مختلف با هیجان وارد این حوزه شده‌اند و منابع مالی قابل توجهی را به این فناوری اختصاص داده‌اند. گزارش مک‌کنزی در سال ۲۰۲۴ نشان می‌دهد که بسیاری از شرکت‌های فعال در زمینه رایانش کوانتومی، با سرعتی بالا در حال رشد هستند. با ما همراه باشید تا در این مقاله به بررسی دنیای رایانش کوانتومی، تازه‌ترین پیشرفت‌ها، کاربردها و فرصت‌های کسب‌وکارها در این حوزه بپردازیم و نگاهی هم به چالش‌ها و نقش فناوری‌های مرتبط مانند هوش مصنوعی و سایر فناوری‌های کوانتومی داشته باشیم.
رایانش کوانتومی چیست؟
رایانش کوانتومی یک حوزه چندرشته‌ای است که شامل علوم کامپیوتر، فیزیک و ریاضیات می‌شود و از اصول مکانیک کوانتومی برای حل مسائل پیچیده با سرعتی بسیار بیشتر از کامپیوترهای کلاسیک استفاده می‌کند. این حوزه هم تحقیق روی سخت‌افزار و هم توسعه کاربردهای عملی را شامل می‌شود.
کامپیوترهای کوانتومی چطور کار می‌کنند؟
محاسبات کلاسیک، همان فناوری که لپ‌تاپ‌ها و گوشی‌های هوشمند شما بر اساس آن عمل می‌کنند، بر پایه بیت‌ها بنا شده است. بیت، واحدی از اطلاعات است که می‌تواند صفر یا یک را ذخیره کند. در مقابل، محاسبات کوانتومی بر پایه بیت‌های کوانتومی یا «کیوبیت» (qubit) ساخته شده است که می‌تواند همزمان مقادیر صفر و یک را ذخیره کند. کیوبیت‌ها می‌توانند هر ترکیبی از صفر و یک را همزمان نشان دهند؛ این حالت «برهم‌نهی» (superposition) نام دارد و ویژگی اساسی هر حالت کوانتومی است. وقتی ذرات زیراتمی یک کیوبیت در حالت برهم‌نهی قرار دارند، هر ذره زیراتمی می‌تواند با سایر ذرات تعامل داشته و بر آن‌ها تأثیر بگذارد، پدیده‌ای که «تداخل کوانتومی» (quantum interference) نامیده می‌شود. ریزتراشه‌های کوانتومی، سخت‌افزار فیزیکی ذخیره‌سازی کیوبیت‌ها هستند، درست مشابه ریزتراشه‌ها در کامپیوترهای کلاسیک.
وقتی یک کامپیوتر کلاسیک از چند متغیر برای حل یک مسئله استفاده می‌کند، هر بار که یکی از این متغیرها تغییر کند، باید محاسبه جدیدی انجام شود. هر محاسبه، یک مسیر به یک نتیجه مشخص است. در مقابل، کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند از طریق برهم‌نهی، همزمان مسیرهای متعددی را بررسی کنند.
علاوه‌بر این، کیوبیت‌ها می‌توانند از طریق پدیده‌ای به نام «درهم‌تنیدگی» (entanglement) با یکدیگر تعامل داشته باشند. درهم‌تنیدگی به کیوبیت‌ها امکان مقیاس‌پذیری نمایی را می‌دهد؛ به‌عنوان مثال، دو کیوبیت می‌توانند چهار بیت اطلاعات را ذخیره و پردازش کنند، سه کیوبیت می‌توانند هشت بیت را مدیریت کنند و به همین ترتیب. این مقیاس‌پذیری نمایی قدرت کامپیوترهای کوانتومی را به‌مراتب بیشتر از کامپیوترهای کلاسیک می‌کند.
درحالحاضر، سازمان‌ها عمدتاً از پنج فناوری کیوبیت برای ساخت کامپیوتر کوانتومی مقیاس‌پذیر و جهانی استفاده می‌کنند. این فناوری‌ها عبارت‌اند از: شبکه‌های فوتونی (photonic networks)، مدارهای ابررسانا (superconducting circuits)، کیوبیت‌های اسپین (spin qubits)، اتم‌های خنثی (neutral atoms) و یون‌های به دام افتاده (trapped ions).
تازه‌ترین پیشرفت‌ها در حوزه رایانش کوانتومی کدام‌اند؟
برخی از بزرگترین شرکت‌های فناوری، پیشاپیش روی فناوری محاسبات کوانتومی سرمایه‌گذاری کرده‌اند. در سال ۲۰۲۴، گوگل یک کامپیوتر کوانتومی آزمایشی معرفی کرد که قادر بود محاسبه‌ای را در مدت پنج دقیقه انجام دهد که انجام آن توسط اکثر ابرکامپیوترهای فعلی به میلیاردها میلیارد سال زمان نیاز داشت؛ مدتی طولانی‌تر از عمر شناخته‌شده جهان. تراشه کوانتومی گوگل با نام Willow، عمدتاً برای پژوهش و کاربردهای تخصصی مناسب است. سایر سازمان‌ها نیز در حال توسعه کامپیوترهای کوانتومی خود هستند و تا سال ۲۰۲۲، دولت چین ۱۵.۳ میلیارد دلار بودجه عمومی برای این حوزه اختصاص داده بود.
در فوریه ۲۰۲۵، مایکروسافت از کشف یک حالت جدید ماده خبر داد که گفته می‌شود می‌تواند تحولی در رایانش کوانتومی ایجاد کند. پس از ۱۷ سال تحقیق در زمینه فیزیک، این غول فناوری تراشه کوانتومی Majorana 1 را معرفی کرد. این ریزپردازنده از ویژگی‌های ماده‌ای به نام کیوبیت توپولوژیک (topological qubit) بهره می‌برد که ذراتی تولید می‌کند که نه مایع هستند، نه جامد و نه گاز؛ اگرچه هنوز باید اثبات شود که این حالت جدید ماده و کاربرد عملی ماشین‌های کوانتومی جدید به چه شکل است. مایکروسافت می‌گوید این تراشه می‌تواند در سرعت‌بخشی به کشف داروها، توسعه باتری‌ها و رقابت برای تسلط در حوزه هوش مصنوعی کاربرد داشته باشد. بسیاری از دانشمندان نیز معتقدند که کیوبیت‌های توپولوژیک مایکروسافت می‌توانند تصحیح خطاها را به‌شکل بهینه‌تر و با پیچیدگی کمتر ممکن کنند و از پدیده‌ای به نام از دست رفتن همبستگی کوانتومی (quantum decoherence) جلوگیری کنند؛ حالتی که در آن یک سیستم کوانتومی ویژگی‌های کوانتومی خود را از دست داده و رفتار آن به سیستم کلاسیک نزدیک می‌شود.
اگرچه مشکلاتی که کامپیوترهای کوانتومی قادر به حل آن هستند در مقایسه با توان کامپیوترهای کلاسیک شگفت‌انگیز به نظر می‌رسد، کاربردهای واقعی آن‌ها در دنیای امروز محدود است. با این حال، ما به‌سرعت در حال نزدیک شدن به دوره‌ای هستیم که کامپیوترهای کوانتومی تأثیری واقعی بر زندگی مردم خواهند داشت.
کاربردهای کامپیوترهای کوانتومی شامل چه مواردی است؟
کامپیوترهای کلاسیک امروزی نسبتاً ساده هستند. آن‌ها با مجموعه محدودی از ورودی‌ها کار می‌کنند و با استفاده از یک الگوریتم، پاسخ را تولید کرده و بیت‌هایی که ورودی‌ها را کدگذاری می‌کنند، اطلاعاتی درباره یکدیگر به اشتراک نمی‌گذارند؛ اما کامپیوترهای کوانتومی متفاوت‌اند. وقتی داده‌ها به کیوبیت‌ها وارد می‌شوند، آن‌ها با یکدیگر تعامل دارند و امکان اجرای همزمان محاسبات متعدد فراهم می‌شود؛ به همین دلیل است که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند بسیار سریع‌تر از کامپیوترهای کلاسیک عمل کنند؛ اما داستان به همین‌جا ختم نمی‌شود؛ کامپیوترهای کوانتومی تنها یک پاسخ واضح ارائه نمی‌دهند، بلکه مجموعه‌ای از پاسخ‌های ممکن را تولید می‌کنند.
برای محاسبات محدود و ساده، کامپیوترهای کلاسیک هنوز ابزار ترجیحی هستند؛ اما برای مسائل بسیار پیچیده، کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند با محدود کردن دامنه پاسخ‌های ممکن، به‌طرز قابل توجهی در زمان صرفه‌جویی کنند.
کامپیوترهای کوانتومی چه زمانی در دسترس خواهند بود؟
در سال‌های آینده، بازیگران اصلی حوزه رایانش کوانتومی و همچنین تعداد محدودی از استارتاپ‌ها تلاش خواهند کرد تا به‌تدریج تعداد کیوبیت‌هایی را که کامپیوترهایشان می‌توانند پردازش کنند افزایش داده و عملکرد این فناوری را بهبود بخشند. بااین‌حال، پیشرفت در محاسبات کوانتومی همچنان یک مسیر طولانی برای دستیابی به حجم کوانتومی (quantum volume) لازم برای حل سریع مسائل واقعی محسوب می‌شود. بر اساس گفت‌وگوهای McKinsey با مدیران فناوری، سرمایه‌گذاران و دانشگاهیان فعال در حوزه کوانتوم، ۷۲ درصد از آن‌ها معتقدند که تا سال ۲۰۳۵ یک کامپیوتر کوانتومی کاملاً مقاوم در برابر خطا در دسترس خواهد بود. ۲۸ درصد باقی‌مانده پیش‌بینی می‌کنند که این دستاورد تا سال ۲۰۴۰ یا بعد از آن محقق نشود.
بااین‌حال، برخی از کسب‌وکارها پیش از آن زمان نیز شروع به بهره‌برداری از ظرفیت‌های کوانتومی خواهند کرد. در ابتدا، خدمات کوانتومی از طریق ابر (cloud) در دسترس شرکت‌ها قرار خواهد گرفت.
چه رابطه‌ای بین رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی وجود دارد؟
محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی می‌توانند رابطه هم‌زیستی باهم داشته باشند و قابلیت‌های یکدیگر و حوزه‌های مرتبط را پیش ببرند. این دو فناوری با همکاری هم می‌توانند به دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI) کمک کنند.
بیشتر بخوانید:
تحول دیجیتال با هوش مصنوعی و اینترنت اشیا
اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی چیست و چه تغییراتی را در کسب‌وکارها ایجاد می‌کند؟
نقش رایانش کوانتومی در تقویت هوش مصنوعی چیست؟
رایانش کوانتومی می‌تواند کاری کند که هوش مصنوعی (AI) حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کند. این کار باعث می‌شود فرایندها و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی سرعت بگیرد. در نتیجه، هوش مصنوعی می‌تواند به موفقیت‌های زیر دست پیدا کند که ممکن است در نهایت راه را برای هوش مصنوعی عمومی(AGI) باز کند:
- قدرت محاسباتی بیشتر: این توان بالا، سرعت پردازش داده‌ها و محاسبات سنگینی را که هوش مصنوعی عمومی به آن نیاز دارد فراهم می‌کند.
- حل مسئله کارآمدتر: این موضوع، توانایی استدلال پیشرفته و تصمیم‌گیری هوش مصنوعی را قوی‌تر می‌کند.
- یادگیری بهتر: این قابلیت برای سازگار شدن هوش مصنوعی عمومی با کارهای مختلف و محیط‌های گوناگون، ضروری است.
- پردازش موازی: این ویژگی، تحلیل و ترکیب اطلاعات را سریع‌تر و بهتر می‌کند.
- مدیریت آسان داده‌های پیچیده: این قابلیت، ابزاری را برای هوش مصنوعی فراهم می‌کند تا اطلاعات بسیار پیچیده را به‌راحتی درک و پردازش کند.
- ایجاد نوآوری‌های بزرگ در تحقیقات هوش مصنوعی
نقش هوش مصنوعی در تقویت رایانش کوانتومی چیست؟
هوش مصنوعی می‌تواند به توسعه، بهینه‌سازی و استفاده عملی از رایانش کوانتومی کمک قابل توجهی کند. در ادامه به چند نمونه از مزایایی که هوش مصنوعی برای رایانش کوانتومی فراهم می‌کند، اشاره می‌کنیم:
- تصحیح خطا: یادگیری ماشین می‌تواند با پیش‌بینی و اصلاح خطاهای محاسبات کوانتومی، قابل اطمینان بودن سیستم‌ها را افزایش دهد.
بیشتر بخوانید:
تحلیل رفتار مصرف‌کننده با یادگیری ماشین
- کاهش نویز: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه‌وتحلیل الگوهای اختلالات (نویز)، راهکارهایی را برای کاهش آن‌ها ارائه دهد.
- طراحی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های کوانتومی: این فرایندها می‌توانند با روش‌های یادگیری تقویتی مشابه AI انجام شوند.
- کنترل سخت‌افزار کوانتومی: هوش مصنوعی می‌تواند کالیبراسیون (تنظیمات) دستگاه‌های کوانتومی را به‌صورت خودکار انجام دهد و پارامترهای کنترلی را به‌صورت آنی (داینامیک) تنظیم کند.
- مدیریت منابع: AI می‌تواند تخصیص کیوبیت‌ها و زمان‌بندی وظایف کوانتومی را بهینه کند.
- شبیه‌سازی و مدل‌سازی: AI می‌تواند شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی را برای تست الگوریتم‌ها و سخت‌افزار بهبود دهد و فرایندهای کوانتومی را روی سخت‌افزار کلاسیک مدل‌سازی کند.
- ارزیابی و تحلیل عملکرد: هوش مصنوعی ابزارهای پیشرفته‌ای را برای ارزیابی و مقایسه دستگاه‌ها و الگوریتم‌های کوانتومی ارائه می‌دهد.
- سیستم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک:AI می‌تواند توزیع وظایف بین پردازنده‌های کلاسیک و کوانتومی را بهینه کرده و کارایی کلی را افزایش دهد.
- یادگیری ماشینی کوانتومی (QML) : هوش مصنوعی می‌تواند آموزش مدل‌های QML را بهبود داده و عملکرد و کاربردپذیری آن‌ها را افزایش دهد.
چه عواملی توسعه رایانش کوانتومی را به تأخیر می‌اندازد؟
یکی از چالش‌های اصلی در پیشرفت محاسبات کوانتومی، مربوط به نوسان‌پذیری کیوبیت‌هاست. درحالی‌که یک بیت در کامپیوترهای کلاسیک امروز همیشه در وضعیت صفر یا یک قرار دارد، یک کیوبیت می‌تواند هر ترکیبی از این دو باشد. وقتی وضعیت یک کیوبیت تغییر می‌کند، ممکن است داده‌ها از بین بروند یا تغییر کنند و این موضوع، دقت نتایج را تحت‌تأثیرقرار می‌دهد.
چالش دیگر این است که برای آنکه یک کامپیوتر کوانتومی بتواند در مقیاسی عمل کند که به دستاوردهای مهم منتهی شود، احتمالاً به میلیون‌ها کیوبیت متصل به یکدیگر نیاز دارد. درحالحاضر، تعداد کیوبیت‌ها در اندک کامپیوترهای کوانتومی موجود، بسیار کمتر از این مقدار است.
چند چالش دیگر در مسیر گسترش فناوری محاسبات کوانتومی عبارت‌اند از:
- دروازه‌های دوکیوبیتی با دقت بالا در مقیاس بزرگ
برای اینکه یک کامپیوتر کوانتومی بدون خطا کار کند، باید دقتی بیشتر از ۹۹.۹۹ درصد داشته باشد. دستیابی به چنین سطحی از دقت در مقیاس بزرگ، یعنی وقتی تعداد زیادی کیوبیت درگیر هستند، بسیار دشوار است.
- سرعت و پایداری حالت کوانتومی
کیوبیت‌ها برای تعامل با یکدیگر باید حالت کوانتومی خود را حفظ کنند. با این وجود، حتی در بهترین شرایط محیطی هم این حالت پایدار نمی‌ماند و در نهایت از بین می‌رود و این مسئله سرعت و کارایی سیستم را محدود می‌کند.
- اتصال چندکیوبیتی (شبکه‌سازی کوانتومی)
اتصال یا شبکه‌سازی بین کیوبیت‌ها می‌تواند از نظر تئوری قدرت کامپیوترهای کوانتومی را به‌طرز چشمگیری افزایش دهد. چالش اصلی در این بخش، ایجاد ارتباط میان کیوبیت‌ها در تراشه‌های مختلف یا حتی بین چند کامپیوتر کوانتومی مجزاست.
- کنترل جداگانه کیوبیت‌ها در مقیاس وسیع
هرچه تعداد کیوبیت‌ها در یک کامپیوتر کوانتومی بیشتر شود، کنترل دقیق هرکدام از آن‌ها سخت‌تر و پیچیده‌تر می‌شود. در مقیاس بزرگ، این موضوع یکی از موانع اساسی توسعه است.
- توان خنک‌سازی و کنترل محیطی
با بزرگ‌تر شدن رایانه‌های کوانتومی، تجهیزات مورد نیاز برای خنک‌سازی آن‌ها هم بزرگ‌تر و پرمصرف‌تر می‌شود. این موضوع هزینه‌های مالی و زیست‌محیطی بالایی دارد. درحالحاضر، تأمین انرژی برای رایانه‌ای که بتواند میلیون‌ها کیوبیت را به یکدیگر متصل کند، برای بیشتر شرکت‌ها بسیار پرهزینه است.
بیشتر بخوانید:
رایانش ابری سبز؛ ترکیبی از فناوری پیشرفته و پایداری زیست‌محیطی
- قابلیت تولید
تولید تعداد زیادی رایانه کوانتومی نیازمند خودکارسازی کامل فرایند ساخت و آزمایش آن‌هاست. در برخی موارد، حتی لازم است روش‌های تولید کاملاً جدیدی برای ساخت این نوع رایانه‌ها ابداع شود.
همکاری رایانه‌های کلاسیک و کوانتومی چگونه امکان‌پذیر می‌شود؟
در آغاز، این همکاری به‌تدریج و با سرعت کم پیش خواهد رفت. در مراحل اولیه، رایانش کوانتومی در کنار رایانش کلاسیک برای حل مسائل چندمتغیره به کار گرفته می‌شود. برای مثال، یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند دامنه پاسخ‌های ممکن برای یک مسئله مالی یا لجستیکی را کاهش دهد تا شرکت‌ها سریع‌تر به بهترین راه‌حل برسند. این نوع پیشرفت تدریجی تا زمانی ادامه خواهد داشت که فناوری کوانتومی به حدی از بلوغ برسد که بتواند دستاوردهای بزرگ‌تری را رقم بزند.
سازمان‌ها چگونه می‌توانند نیروی انسانی مورد نیاز را در حوزه رایانش کوانتومی جذب کنند؟
امروزه شکاف قابل توجهی میان نیاز کسب‌وکارها به متخصصان کوانتومی و تعداد افرادی که مهارت‌های لازم را دارند وجود دارد. این کمبود استعداد می‌تواند فرایند ایجاد ارزش بالقوه‌ای را که مک‌کنزی آن را تا ۱.۳ تریلیون دلار برآورد کرده، به خطر بیندازد.
چالش کمبود نیروی انسانی در شرکت‌ها به‌شکل متفاوتی احساس می‌شود: استارت‌آپ‌های کوچک فعال در حوزه کوانتوم معمولاً از دل آزمایشگاه‌های دانشگاهی رشد می‌کنند و مستقیماً به نیروی متخصص دسترسی دارند؛ درحالی‌که شرکت‌های بزرگ ممکن است ارتباط کمتری با این منابع نیروی متخصص داشته باشند.
مطالعات مک‌کنزی نشان می‌دهد که درحالحاضر برای هر سه جایگاه شغلی کوانتومی، تنها یک کاندیدای واجد شرایط وجود دارد.
رایانش کوانتومی چه کاربردی در کسب‌وکارها دارد؟
کامپیوترهای کوانتومی چهار قابلیت اساسی دارند که آن‌ها را از کامپیوترهای کلاسیک متمایز می‌کند و هرکدام می‌تواند در دنیای کسبوکار به کار گرفته شود:
۱. شبیه‌سازی کوانتومی (Quantum Simulation)
کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند مولکول‌های بسیار پیچیده را مدل‌سازی کنند؛ قابلیتی که می‌تواند زمان توسعه داروها یا مواد شیمیایی جدید را کاهش دهد. برای توسعه داروهای جدید، دانشمندان باید ساختار مولکول را بررسی کنند تا نحوه تعامل آن را با مولکول‌های دیگر درک کنند. کامپیوترهای کنونی قادر به شبیه‌سازی دقیق این تعامل‌ها نیستند، زیرا هر اتم با سایر اتم‌ها به روش‌های پیچیده‌ای تعامل می‌کند؛ اما انتظار می‌رود کامپیوترهای کوانتومی بتوانند حتی پیچیده‌ترین مولکول‌ها را در بدن انسان شبیه‌سازی کنند که این موضوع، فرصت توسعه سریع‌تر داروها و درمان‌های نوآورانه را فراهم می‌کند.
۲. بهینه‌سازی و جست‌وجو (Optimization & Search)
تقریباً همه صنایع برای افزایش بهره‌وری به فرایندهای بهینه‌سازی وابسته‌اند؛ از تعیین بهترین جایگاه ربات‌ها در کارخانه گرفته تا یافتن کوتاه‌ترین مسیر برای ناوگان حمل‌ونقل. در رایانش کلاسیک، این محاسبات باید یکی پس از دیگری انجام شوند که بسیار زمان‌بر است؛ اما کامپیوترهای کوانتومی با پردازش همزمان چندین متغیر، می‌توانند به‌سرعت دامنه پاسخ‌های ممکن را کاهش دهند و سپس رایانه کلاسیک می‌تواند از میان آن گزینه‌ها، پاسخ نهایی دقیق را انتخاب کند.
بیشتر بخوانید:
تاثیر هوش مصنوعی در بهره‌وری: فرصت‌ها و چالش‌های پیش‌رو
۳. هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum AI)
رایانه‌های کوانتومی می‌توانند الگوریتم‌های پیشرفته‌تری را اجرا کنند که باعث جهش در یادگیری ماشین در صنایعی مانند خودروسازی و داروسازی می‌شود. به‌طور خاص، این رایانه‌ها می‌توانند آموزش سامانه‌های هوش مصنوعی در خودروهای خودران را تسریع کنند.
بیشتر بخوانید:
رایانش لبه، کلید پیشرفت خودروهای خودران در آینده
ورود خودران‌ها در حوزه سلامت چگونه به تحول این صنعت کمک می‌کند؟
شرکت‌هایی مانند فورد، جنرال موتورز و فولکس‌واگن داده‌های تصویری و ویدئویی را از طریق شبکه‌های عصبی پیچیده پردازش می‌کنند تا خودروها بتوانند تصمیم‌های حیاتی را به‌صورت خودکار بگیرند. توانایی رایانه‌های کوانتومی در انجام محاسبات متعدد و همزمان، موجب آموزش سریع‌تر این مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود.
۴. تجزیه عوامل اول (Prime Factorization)
درحالحاضر، رمزگذاری داده‌های دیجیتال بر پایه اعداد اول بسیار بزرگ انجام می‌شود؛ اعدادی که رایانه‌های کلاسیک قادر به تجزیه آن‌ها نیستند؛ اما کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم شور (Shor’s Algorithm) این اعداد را به‌مراتب سریع‌تر حل کنند.
البته هنوز رایانه‌ای به‌اندازه کافی قدرتمند برای اجرای آن وجود ندارد. به‌محض پیشرفت کافی در این حوزه، فناوری‌های رمزنگاری جدیدی مورد نیاز خواهد بود تا از داده‌ها در برابر تهدیدهای کوانتومی محافظت کنند.
به‌جز رایانش کوانتومی، چه فناوری‌های کوانتومی دیگری وجود دارد؟
طبق تحلیل مک‌کنزی، رایانش کوانتومی هنوز چند سال با کاربرد تجاری گسترده فاصله دارد اما فناوری‌های کوانتومی دیگر مانند ارتباطات کوانتومی (Quantum Communication, QComm) و حسگرهای کوانتومی (Quantum Sensing, QS) می‌توانند زودتر در دسترس قرار گیرند.
۱. ارتباطات کوانتومی (QComm)
این فناوری می‌تواند با ارائه پروتکل‌های رمزگذاری بسیار قوی، امنیت تبادل اطلاعات حساس را به‌شکل چشمگیری افزایش دهد. نمونه‌هایی از کاربرد این فناوری عبارت‌اند از:
- امنیت کامل
پروتکل‌های رمزنگاری و «تله‌پورت کوانتومی» (quantum teleportation) در ارتباطات کوانتومی تضمین می‌کنند که اطلاعات هنگام انتقال، به‌طور کامل محافظت شوند. این روش‌ها بسیار امن‌تر از شیوه‌های کلاسیک هستند که با رشد قدرت رایانه‌های کوانتومی ممکن است به‌راحتی شکسته شوند.
- افزایش قدرت پردازش کوانتومی
ارتباطات کوانتومی دو نوع پردازش مهم را ممکن می‌سازد:
۱) پردازش کوانتومی موازی (parallel quantum processing) که در آن چند پردازنده به‌صورت همزمان بخش‌های مختلف یک مسئله را حل می‌کنند.
۲) رایانش کوانتومی ابری یا پنهان (Blind Quantum Computing) که از طریق ارتباطات کوانتومی، دسترسی به رایانه‌های کوانتومی بزرگ را در فضای ابری فراهم می‌کند. هر دوی این روش‌ها از پدیده درهم‌تنیدگی کوانتومی بهره می‌برند؛ حالتی که در آن ویژگی‌های دو ذره به هم وابسته است و تغییر در یکی، دیگری را نیز تحت‌تأثیر قرار می‌دهد.
۲. حسگرهای کوانتومی (QS)
این حسگرها می‌توانند ویژگی‌های فیزیکی مانند دما، میدان مغناطیسی و چرخش را با دقتی بی‌سابقه اندازه‌گیری کنند. با پیشرفت فناوری و کوچک‌تر شدن این حسگرها، آن‌ها قادر به ثبت داده‌هایی خواهند بود که حسگرهای امروزی توانایی شناسایی‌شان را ندارند.
درحالحاضر، بازار ارتباطات کوانتومی و حسگرهای کوانتومی از بازار رایانش کوانتومی کوچک‌تر است اما مک‌کنزی پیش‌بینی می‌کند این دو فناوری در سال‌های آینده سرمایه‌گذاری‌های قابل‌توجهی را جذب خواهند کرد. اگرچه سرمایه‌گذاری در این حوزه‌ها بدون ریسک نیست، بازده بالقوه آن‌ها بالاست. به‌طوری‌که تا سال ۲۰۳۰، انتظار می‌رود مجموع درآمد حاصل از ارتباطات کوانتومی و حسگرهای کوانتومی به ۱۳ میلیارد دلار برسد.
کلام آخر
در این مقاله با دنیای پیچیده و شگفت‌انگیز رایانش کوانتومی آشنا شدیم و دیدیم که چگونه کیوبیت‌ها و الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند پردازش داده‌ها، شبیه‌سازی‌های علمی و هوش مصنوعی را متحول کنند. آینده فناوری، با همکاری رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی، نوید راهکارهای سریع‌تر، دقیق‌تر و خلاقانه‌تر را برای کسب‌وکارها می‌دهد. راهکارهای سازمانی ایرانسل نیز با ارائه سرویس زیرساخت ابری، امکان دسترسی به محیط‌های محاسباتی پیشرفته را برای سازمان‌ها و کسب‌وکارها فراهم می‌کند؛ از ایجاد ماشین‌های مجازی با مقیاس‌پذیری بالا تا پشتیبان‌گیری امن و مدیریت ساده منابع. با استفاده از سرویس زیرساخت ابری ایرانسل، می‌توانید ضمن بهره‌مندی از امنیت داده‌ها، از سرعت و انعطاف لازم برای پاسخ به تغییرات بازار نیز برخوردار شوید. برای آشنایی بیشتر با این راهکار، کافیست کد دستوری ستاره سه مربع (#۳*) را با خطوط ایرانسلی خود شماره‌گیری کنید یا از طریق ایمیل Eb@mtnirancell.ir با کارشناسان ما در ارتباط باشید.
منبع:
https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-quantum-computing
اخبار مرتبط
