فناوری‌های مرتبط با سخت‌افزار و نرم‌افزار

رایانش کوانتومی: تغییری بنیادین در محاسبات

بازدید: 221 آخرین به‌روزرسانی: 09 دی 1403

مقدمه

با ظهور رایانش کوانتومی (Quantum Computing)، یک تحول بزرگ در دنیای محاسبات رخ داد. این نوع رایانه‌ها از اصول مکانیک کوانتومی برای پردازش اطلاعات استفاده می‌کنند. برخلاف رایانه‌های سنتی که داده‌ها را به شکل صفر و یک (بیت‌های دودویی) ذخیره می‌کنند، رایانه‌های کوانتومی از کیوبیت‌ها (qubits) بهره می‌برند. کیوبیت‌ها می‌توانند همزمان در حالت‌های مختلف باشند. این ویژگی باعث می‌شود تا رایانه‌های کوانتومی بتوانند برخی مسائل بسیار پیچیده را سریع‌تر از رایانه‌های سنتی حل کنند. کاربردهای این فناوری در زمینه‌هایی مانند امنیت اطلاعات، بهینه‌سازی و شبیه‌سازی‌های علمی بسیار چشمگیر است. برای مهندسان و متخصصان رایانه، یادگیری و درک این فناوری برای موفقیت در آینده ضروری است. با ما همراه باشید تا بیشتر درباره رایانش کوانتومی بدانیم.

اصول رایانش کوانتومی

منظور از اصول رایانش کوانتومی مجموعه‌ای از مفاهیم و ویژگی‌های بنیادین است که پایه‌گذار فناوری رایانش کوانتومی هستند. این اصول به صورت مفهومی، چگونگی عملکرد رایانه‌های کوانتومی را توضیح می‌دهند و مشخص می‌کنند که چه تفاوت‌هایی بین رایانه‌های سنتی و کوانتومی وجود دارد. در واقع، اصول رایانش کوانتومی شامل مفاهیم پایه‌ای مانند کیوبیت‌ها، برهم‌نهی، درهم‌تنیدگی، گیت‌ها و مدارهای کوانتومی هستند که در ساختار و عملکرد رایانه‌های کوانتومی نقشی حیاتی دارند.

کیوبیت‌ها (Qubits)

در رایانه‌های سنتی، داده‌ها به‌صورت بیت ذخیره می‌شوند که می‌توانند تنها یکی از دو حالت ۰ یا ۱ را داشته باشند. اما در رایانه‌های کوانتومی، واحد داده کیوبیت (qubit) است. این ویژگی‌های کیوبیت‌ها موجب می‌شوند رایانه‌های کوانتومی قادر به انجام محاسبات پیچیده‌تری باشند. هر کیوبیت می‌تواند در حالت‌های مختلفی قرار بگیرد:

حالت پایه‌ای (0 یا 1): مشابه بیت‌های سنتی.
برهم‌نهی (Superposition): کیوبیت می‌تواند هم‌زمان در وضعیت 0 و 1 قرار گیرد. به این حالت، برهم‌نهی می‌گویند. این ویژگی باعث می‌شود که رایانه‌های کوانتومی بتوانند به‌طور همزمان محاسبات مختلف را انجام دهند.

به‌عنوان مثال، اگر بخواهید یک مجموعه از قفل‌ها را باز کنید، رایانه‌های سنتی باید تک‌تک قفل‌ها را آزمایش کنند، اما یک رایانه کوانتومی می‌تواند به‌طور همزمان تمام قفل‌ها را بررسی کند.

درهم‌تنیدگی (Entanglement)

درهم‌تنیدگی یکی از پدیده‌های خاص و جذاب رایانش کوانتومی است. وقتی دو یا چند کیوبیت درهم‌تنیده باشند، وضعیت یکی از آن‌ها به‌طور فوری و هم‌زمان بر وضعیت دیگری تأثیر می‌گذارد، حتی اگر این کیوبیت‌ها در فواصل بسیار دور از هم قرار داشته باشند.

این پدیده در رمزنگاری کوانتومی و ارتباطات کوانتومی بسیار کاربردی است. به‌عنوان مثال، اگر کسی بخواهد پیامی را که از طریق سیستم‌های کوانتومی ارسال می‌شود، شنود کند، این اقدام بلافاصله شناسایی خواهد شد زیرا وضعیت کیوبیت‌ها تغییر خواهد کرد.

گیت‌ها و مدارهای کوانتومی (Quantum Gates and Circuits)

در رایانه‌های سنتی، محاسبات با استفاده از گیت‌های منطقی مانند AND، OR و NOT انجام می‌شود. در رایانه‌های کوانتومی نیز گیت‌هایی وجود دارند که می‌توانند وضعیت کیوبیت‌ها را تغییر دهند. گیت‌های کوانتومی مانند ابزارهایی عمل می‌کنند که کیوبیت‌ها را به حالت‌های مختلف مانند برهم‌نهی یا درهم‌تنیدگی می‌برند.

برخی از گیت‌های کوانتومی معروف عبارتند از:

گیت هادامارد (Hadamard Gate): این گیت یک کیوبیت را به وضعیت برهم‌نهی می‌برد، یعنی کیوبیت به‌طور همزمان در حالت ۰ و ۱ قرار می‌گیرد.

گیت CNOT (Controlled-NOT Gate): این گیت برای ایجاد درهم‌تنیدگی بین کیوبیت‌ها استفاده می‌شود. گیت CNOT یکی از مهم‌ترین گیت‌ها در الگوریتم‌های کوانتومی است.

با ترکیب این گیت‌ها، مدارهای کوانتومی ساخته می‌شوند که قادر به اجرای الگوریتم‌های پیچیده‌تری مانند الگوریتم شور (Shor’s Algorithm) برای فاکتورگیری عددی و الگوریتم گروور (Grover’s Algorithm) برای جستجوی داده‌ها هستند.

کاربردهای رایانش کوانتومی

رمزنگاری (Cryptography):

رایانه‌های کوانتومی می‌توانند رمزنگاری‌های کنونی را به چالش بکشند. الگوریتم شور قادر است اعداد بسیار بزرگی را که در امنیت سیستم‌های رمزنگاری مثل RSA استفاده می‌شود، به‌سرعت تجزیه کند. این مسئله باعث شده تحقیقات گسترده‌ای برای توسعه روش‌های مقاوم در برابر کوانتوم مانند رمزنگاری پساکوانتومی (Post-Quantum Cryptography) صورت گیرد.

بهینه‌سازی (Optimization):

مسائل پیچیده‌ای مانند بهینه‌سازی مسیرهای حمل ‌و نقل، مدیریت منابع یا برنامه‌ریزی تولید را می‌توان با رایانه‌های کوانتومی سریع‌تر حل کرد. شرکت‌هایی مانند فولکس‌واگن از این فناوری برای بهبود ترافیک شهری استفاده کرده‌اند.

شبیه‌سازی علمی:

شبیه‌سازی سیستم‌های شیمیایی و فیزیکی یکی از نقاط قوت رایانش کوانتومی است. این قابلیت می‌تواند به کشف مواد جدید، توسعه داروها و طراحی باتری‌های کارآمدتر کمک کند. برای مثال، گوگل با استفاده از رایانه کوانتومی خود واکنش‌های شیمیایی پیچیده را شبیه‌سازی کرده است.

یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning):

در یادگیری ماشین، الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند داده‌های بزرگ را سریع‌تر پردازش کنند. این فناوری می‌تواند در کاربردهایی مانند شناسایی الگوها یا پیش‌بینی رفتارها انقلابی ایجاد کند. ابزارهایی مانند Qiskit از شرکت IBM به محققان امکان آزمایش این الگوریتم‌ها را می‌دهند.

روندها و فناوری‌های جدید

پیشرفت سخت‌افزار

شرکت‌هایی مانند IBM و گوگل در حال توسعه پردازنده‌های کوانتومی با تعداد کیوبیت‌های بیشتر و دقت بالاتر هستند. به‌عنوان مثال، شرکت Atom Computing در اکتبر ۲۰۲۳ اعلام کرد که به اولین شرکتی تبدیل شده است که با استفاده از فناوری اتم‌های خنثی، پردازنده‌ای با ۱۱۸۰ کیوبیت ساخته است.

رایانش ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

از آنجا که رایانه‌های کوانتومی هنوز در مراحل ابتدایی هستند، ترکیب آن‌ها با رایانه‌های سنتی بهترین نتیجه را ارائه می‌دهد. برای مثال، شرکت D-Wave از این روش برای حل مسائل بهینه‌سازی استفاده می‌کند. پژوهشگران در اکتبر ۲۰۲۴ نیز چارچوبی ترکیبی برای حل مدل اندرسون تک‌ناخالصی (SIAM) توسعه دادند که به درک رفتار الکترون‌ها در مواد با همبستگی قوی کمک می‌کند.

خدمات ابری رایانش کوانتومی (Quantum-as-a-Service)

پلتفرم‌هایی مانند IBM Quantum و آمازون Braket به محققان این امکان را می‌دهند که بدون نیاز به سخت‌افزار گران‌قیمت، الگوریتم‌های خود را آزمایش کنند.

آیا رایانه‌های کوانتومی جایگزین رایانه‌های سنتی می‌شوند؟

رایانه‌های کوانتومی به دلیل ویژگی‌های خاصی که دارند، مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، می‌توانند برخی از مشکلات را بسیار سریع‌تر از رایانه‌های سنتی حل کنند. اما این بدان معنا نیست که رایانه‌های کوانتومی جایگزین رایانه‌های سنتی خواهند شد. در واقع، رایانه‌های کوانتومی و کلاسیک دو ابزار مکمل هستند که به‌طور هم‌زمان در آینده‌ی فناوری وجود خواهند داشت.

رایانه‌های کوانتومی به‌طور خاص برای حل مسائلی طراحی شده‌اند که برای رایانه‌های سنتی بسیار دشوار یا زمان‌بر هستند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای آن‌ها، شبیه‌سازی‌های کوانتومی است که می‌تواند به‌طور دقیق رفتار مولکول‌ها و مواد در مقیاس کوانتومی را شبیه‌سازی کند. این قابلیت می‌تواند در تحقیق و توسعه داروها، مواد جدید و فناوری‌های نوین کاربرد فراوانی داشته باشد. علاوه بر این، رایانه‌های کوانتومی در زمینه فاکتورگیری عددی نیز بسیار مؤثر هستند، به‌ویژه برای شکستن رمزهای پیچیده‌ای مانند رمزگذاری RSA که در امنیت اطلاعات به‌کار می‌روند. همچنین، در جستجوی پایگاه‌های داده بزرگ، رایانه‌های کوانتومی با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم گروور، می‌توانند جستجو را به‌طور قابل‌توجهی سریع‌تر از رایانه‌های سنتی انجام دهند. این ویژگی‌ها باعث می‌شود که رایانه‌های کوانتومی پتانسیل‌های عظیمی در حل مسائل پیچیده علمی، مهندسی و امنیتی داشته باشند.

با وجود پتانسیل‌های چشمگیر رایانه‌های کوانتومی، این فناوری هنوز با محدودیت‌های زیادی روبه‌رو است که مانع از استفاده گسترده و کاربردی آن‌ها می‌شود. این محدودیت‌ها موجب می‌شود که رایانه‌های کوانتومی در حال حاضر برای بسیاری از کاربردهای عمومی و روزمره مناسب نباشند.:

حساسیت کیوبیت‌ها به اختلالات محیطی: کیوبیت‌ها بسیار حساس به نویز، حرارت و سایر عوامل خارجی هستند که می‌تواند انسجام آن‌ها را مختل کند. این حساسیت باعث می‌شود که نگهداری کیوبیت‌ها در وضعیت مطلوب و پایدار به دماهای بسیار پایین و شرایط خاص نیاز داشته باشد.

دقت پایین گیت‌های کوانتومی: این گیت‌ها ممکن است محاسبات نادرستی را به همراه داشته باشد که نیاز به پیشرفت‌های زیادی در این زمینه وجود دارد.

مقیاس‌پذیری: برای حل مسائل پیچیده‌تر، رایانه‌های کوانتومی نیاز به تعداد زیادی کیوبیت دارند که ساخت چنین سیستم‌هایی به‌ویژه در مقیاس بزرگ، به‌دلیل دشواری‌های فنی و هزینه‌های بالا، چالش‌برانگیز است.

از سوی دیگر، رایانه‌های سنتی برای بسیاری از کارهای روزمره و محاسباتی کاملاً مناسب هستند و به دلایل مختلف همچنان برای سال‌ها در کنار رایانه‌های کوانتومی باقی خواهند ماند:

سادگی و انعطاف‌پذیری: رایانه‌های سنتی برای انجام بیشتر وظایف روزمره از جمله پردازش داده‌های معمولی، گرافیک، و نرم‌افزارهای کاربردی بسیار مناسب هستند.

مقیاس‌پذیری و هزینه: رایانه‌های سنتی می‌توانند به راحتی مقیاس‌پذیر شوند و هزینه‌های تولید و نگهداری آن‌ها بسیار کمتر از رایانه‌های کوانتومی است.

مسائل معمولی: بسیاری از مسائل معمولی که ما هر روز با آن‌ها سر و کار داریم (مانند پردازش متن، اجرای برنامه‌ها، محاسبات مهندسی و علمی) به خوبی توسط رایانه‌های سنتی قابل‌حل هستند.

نرم‌افزار و بسترهای رایانش کوانتومی

در حال حاضر، چندین نرم‌افزار و بستر برای رایانش کوانتومی وجود دارد که امکان توسعه و اجرای الگوریتم‌های کوانتومی را فراهم می‌کنند. برخی از معروف‌ترین نرم‌افزارها عبارتند از:

Qiskit (IBM)

بستر متن‌باز برای برنامه‌نویسی و شبیه‌سازی رایانه‌های کوانتومی، توسعه یافته توسط IBM. این بستر از زبان Python برای طراحی و آزمایش الگوریتم‌های کوانتومی استفاده می‌کند. این نرم‌افزار به صورت آنلاین و آفلاین قابل استفاده است. برای اجرای کدها، کاربران می‌توانند از شبیه‌ساز داخلی یا پردازنده‌های کوانتومی واقعی IBM که از طریق پلتفرم IBM Quantum Experience در دسترس هستند، استفاده کنند.

Cirq (Google)

ابزار متن‌باز از گوگل برای توسعه و شبیه‌سازی مدارهای کوانتومی. این پلتفرم به‌ویژه برای توسعه الگوریتم‌های کوانتومی با استفاده از کیوبیت‌های NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) طراحی شده است. Cirq به صورت آفلاین اجرا می‌شود و کاربران می‌توانند این ابزار را روی سیستم‌های محلی خود نصب کرده و الگوریتم‌ها را آزمایش کنند. برای دسترسی به پردازنده‌های کوانتومی Google Sycamore، معمولاً از طریق همکاری‌های تحقیقاتی استفاده می‌شود.

Quantum Development Kit (Microsoft)

این کیت شامل زبان برنامه‌نویسی Q# و ابزارهای مرتبط است که می‌تواند روی سیستم‌های محلی نصب شود. برای اجرای الگوریتم‌ها روی پردازنده‌های کوانتومی، همکاری با شرکای کوانتومی Microsoft Azure لازم است.

Forest (Rigetti)

بستر کوانتومی شرکت Rigetti، که شامل زبان برنامه‌نویسی Quil و شبیه‌ساز رایانه‌های کوانتومی است. این بستر به کاربران این امکان را می‌دهد که الگوریتم‌های خود را روی ابررایانه‌های کوانتومی تست کنند. کاربران می‌توانند از Forest به‌صورت آفلاین یا از طریق سرویس ابری Rigetti برای اجرای الگوریتم‌ها روی پردازنده‌های کوانتومی این شرکت استفاده کنند.

PennyLane (Xanadu)

بستر کوانتومی برای ترکیب یادگیری ماشین و رایانش کوانتومی. این بستر امکان طراحی الگوریتم‌های کوانتومی و اجرای آن‌ها روی سیستم‌های واقعی و شبیه‌سازهای مختلف را فراهم می‌کند. از طریق ادغام با پلتفرم‌های کوانتومی دیگر (مانند IBM و Rigetti)، کاربران می‌توانند الگوریتم‌های خود را اجرا کنند. همچنین قابلیت نصب و اجرای آفلاین دارد.

لینک صفحه اصلی

ProjectQ

بستر متن‌باز برای توسعه و شبیه‌سازی الگوریتم‌های کوانتومی. این نرم‌افزار به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد که برنامه‌های کوانتومی را بنویسند و روی شبیه‌سازها اجرا کنند.

اگر نرم‌افزار به صورت آنلاین استفاده می‌شود (مانند Qiskit و Azure Quantum)، کاربران نیازی به سخت‌افزار کوانتومی ندارند. این پلتفرم‌ها دسترسی به پردازنده‌های کوانتومی را فراهم می‌کنند.
برای نرم‌افزارهایی که آفلاین هستند (مانند Cirq یا ProjectQ)، کاربران باید الگوریتم‌ها را روی شبیه‌سازهای محلی اجرا کنند و در صورت دسترسی به پردازنده کوانتومی واقعی، از سرویس‌های مرتبط استفاده کنند.

جمع‌بندی

رایانش کوانتومی یک تحول بزرگ در دنیای فناوری است. این فناوری پتانسیل تغییر در بسیاری از صنایع را دارد و درک آن برای مهندسان و دانشمندان کامپیوتر بسیار حیاتی است. با پیشرفت بیشتر، رایانش کوانتومی می‌تواند مرزهای جدیدی را در علم و فناوری بگشاید و آینده‌ای متفاوت را رقم بزند.

سوالات متداول

کیوبیت چیست؟

کیوبیت واحد داده در رایانه کوانتومی است که می‌تواند در حالت‌های 0، 1 یا برهم‌نهی از هر دو قرار گیرد.

رایانه‌های کوانتومی چه کاربردهایی دارند؟

رایانه‌های کوانتومی می‌توانند مسائل پیچیده‌ای مانند شبیه‌سازی‌های مولکولی، فاکتورگیری عددی و جستجو در پایگاه‌های داده را سریع‌تر از رایانه‌های سنتی حل کنند.