شگفت‌انگیز! رایانه‌های کوانتومی چه کارهایی می‌کنند که کامپیوترهای معمولی نمی‌تونن؟

تفاوت‌های اساسی بین رایانه‌های کوانتومی و سنتی

رایانه‌های کوانتومی از بنیاد با رایانه‌های معمولی فرق دارن. به جای استفاده از بیت‌ها (۰ و ۱)، از کوبیت‌ها استفاده می‌کنن که می‌تونن همزمان تو چند حالت مختلف باشن. این خاصیت به خاطر پدیده‌های کوانتومی مثل برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی یه.

تبدیل داده‌ها به زبان کوانتومی

برای اینکه یه رایانه کوانتومی بتونه فرآیندهای پویا رو شبیه‌سازی کنه یا داده‌ها رو پردازش کنه، باید داده‌های ورودی پیچیده رو به داده‌های کوانتومی تبدیل کنه، چیزی که بتونه درکش کنه. به این فرآیند میگن کامپایل کوانتومی. یعنی، کامپایل کوانتومی در واقع رایانه کوانتومی رو “برنامه‌ریزی” می‌کنه، و یه هدف خاص رو به یه دنباله قابل اجرا تبدیل می‌کنه.

همون‌طور که یه اپلیکیشن GPS مقصد شما رو به یه سری مراحل قابل انجام تبدیل می‌کنه، کامپایل کوانتومی هم یه هدف سطح بالا رو به یه سری عملیات کوانتومی دقیق تبدیل می‌کنه که رایانه کوانتومی می‌تونه اجراش کنه.

مشکلات کامپایل کوانتومی قدیمی

به طور معمول، الگوریتم‌های کامپایل کوانتومی فقط یه هدف رو توی یه زمان بهینه می‌کنن. با اینکه این روش جواب می‌ده، ولی محدودیت‌هایی هم داره. خیلی از برنامه‌های پیچیده نیاز دارن که یه رایانه کوانتومی همزمان چند تا کار رو انجام بده. مثلاً توی شبیه‌سازی فرآیندهای دینامیکی کوانتومی یا آماده‌سازی حالت‌های کوانتومی برای آزمایش‌ها، محقق‌ها ممکنه نیاز داشته باشن که همزمان چند تا عملیات رو مدیریت کنن تا به نتایج دقیق برسن. تو این شرایط، رسیدگی به یه هدف در یه زمان، خیلی کارساز نیست.

راه حل‌های جدید برای مشکلات کامپایل کوانتومی

برای حل این مشکلات، دکتر از دانشگاه توهوکو…

پیشرفت‌های جدید در محاسبات کوانتومی

له بین هو (Le Bin Ho) سرپرست تیمی بود که یه الگوریتم برای کامپایل چند منظوره توی محاسبات کوانتومی توسعه داد. اون‌ها مطالعه جدیدشون رو در تاریخ ۵ دسامبر ۲۰۲۴ توی مجله Machine Learning: Science and Technology منتشر کردن. له می‌گه: “با اینکه یه رایانه کوانتومی می‌تونه همزمان چند تا هدف رو بهینه کنه، این الگوریتم انعطاف‌پذیری رو بالا می‌بره و عملکرد رو به حداکثر می‌رسونه.”

این پیشرفت باعث میشه شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده و کارهایی که شامل چند تا متغیر توی یادگیری ماشینی کوانتومی هستن بهتر بشن و این رو برای استفاده‌های مختلف توی رشته‌های علمی ایده‌آل می‌کنه. علاوه بر بهتر شدن عملکرد، این الگوریتم چند منظوره، راه‌های جدیدی رو باز می‌کنه به روی کاربردهایی که قبلاً محدود به رویکرد تک منظوره بودن.

کاربردهای جدید تو علم مواد و فیزیک

مثلاً توی علم مواد، محقق‌ها می‌تونن از این الگوریتم استفاده کنن برای بررسی همزمان چند تا ویژگی یه ماده توی سطح کوانتومی. توی فیزیک، این الگوریتم ممکنه به مطالعه سیستم‌هایی که در حال تغییر هستن یا نیاز به تعاملات مختلف برای درک کامل دارن، کمک کنه. این پیشرفت نشون‌دهنده یه قدم بزرگ توی محاسبات کوانتومی هست.

له اضافه می‌کنه:” الگوریتم کامپایل چند منظوره کوانتومی ما رو به روزی نزدیک‌تر می‌کنه که رایانه‌های کوانتومی بتونن به طور مؤثر کارهای پیچیده و چند بعدی رو انجام بدن و راه‌حل‌هایی برای مسائلی پیدا کنن که از توان رایانه‌های معمولی خارج هستن.”

دید آینده

له با نگاه به آینده، قصد داره بررسی کنه که چطور این الگوریتم می‌تونه با انواع مختلف نویزها سازگار بشه و راه‌هایی برای بهتر کردن عملکردش پیدا کنه.