🔴خلاصه ای از گزارش نقشه راه محاسبات کوانتومی 2025🔴
🔷گزارش نقشه راه ۲۰۲۵ از Quantum Insider نشان میدهد که حوزه محاسبات کوانتومی از آزمایش‌های اولیه عبور کرده و به سمت استقرار در کاربردهای واقعی پیش میرود. انتظار میرود طی پنج سال آینده محاسبات کوانتومی مقاوم به خطا وارد بازار شوند.
‼️برخلاف سال‌های گذشته که وعده‌ها بر پایه فرضیات تئوری بود، امروز نقشه‌های راه مشخص، سرمایه‌گذاری‌های کلان شرکتی، و برنامه‌های ملی راه را مشخص میکنند:
📌شرکت IBM قصد دارد تا سال ۲۰۲۵ یک ابررایانه کوانتومی با بیش از ۴۰۰۰ کیوبیت بسازد. نقشه راه این شرکت تا سال ۲۰۳۳ ادامه دارد و شامل سامانه‌های ماژولار مانند IBM Quantum System Two است که تا ۱۶۶۳۲ کیوبیت نیز گسترش خواهد یافت. تمرکز IBM بر روی مدارهای پارامتری، اتوماسیون میان‌افزار و تصحیح خطای کوانتومی است.
📌گوگل در حال حرکت به سوی ساخت یک کامپیوتر کوانتومی مقاوم در برابر خطا تا سال ۲۰۲۹ است. پس از اعلام برتری کوانتومی در سال ۲۰۱۹ با پردازنده Sycamore، گوگل اکنون بر روی کیوبیت‌های منطقی در تراشه Willow کار میکند. تمرکز این شرکت بر مقیاس‌پذیری و تصحیح خطا است.
📌مایکروسافت رویکردی منحصر به فرد با تمرکز بر کیوبیت‌های توپولوژیک دارد که تصور میشود مقاومت بالایی در برابر خطا دارند. نقشه راه این شرکت سه مرحله دارد: پایه، مقاوم، و مقیاس‌پذیر. در ۲۰۲۵، مایکروسافت پردازنده Majorana 1 را معرفی کرد که گامی در جهت ساخت رایانه‌ای با یک میلیون کیوبیت است.
📌شرکت Rigetti، بر فناوری کیوبیت ابررسانا و معماری‌های ماژولار تمرکز دارد. نقشه راه به روزرسانی شده این شرکت، هدف‌گذاری برای بیش از ۱۰۰ کیوبیت تا پایان ۲۰۲۵ و سامانه Lyra با ۳۳۶ کیوبیت در بلندمدت است. سیستم Ankaa-3 با ۸۴ کیوبیت و فیدلیتی بالا به‌تازگی معرفی شده است.
📌شرکت Pasqal یکی از پیشروان در استفاده از اتم خنثی برای ساخت رایانه‌های کوانتومی است و تمرکز خود را بر کاربردهای صنعتی گذاشته است. این شرکت قصد دارد تا سال ۲۰۲۶ از بیش از ۱۰۰ کیوبیت به ۱۰٬۰۰۰ کیوبیت برسد و پشتیبانی از کیوبیت‌های منطقی و تصحیح خطا را فراهم کند. سخت‌افزار آن‌ها اکنون در محیط‌های صنعتی در حال آزمایش است و سال ۲۰۲۵ نقطه عطفی برای ورود به کاربردهای تجاری خواهد بود.
📌شرکت D-Wave رهبر حوزه آنیل کوانتومی است و تمرکز ویژه‌ای بر کاربردهای عملی دارد. سامانه Advantage2 این شرکت از ۱۲۰۰ کیوبیت به بیش از ۴۴۰۰ کیوبیت توسعه خواهد یافت و هم‌اکنون توسط شرکت‌هایی مانند Mastercard استفاده میشود. آن‌ها خدمات کوانتومی ابری را با ابزارهای هوش مصنوعی و بهینه‌سازی یکپارچه کرده‌اند.
📌شرکت IonQ از فناوری یون‌به‌دام‌افتاده استفاده میکند و هدف آن دستیابی به برتری کوانتومی گسترده تا آخر سال ۲۰۲۵ است. سیستم‌های آن‌ها به حدود ۴۵۰ کیوبیت الگوریتمی میرسند و محصولاتی مانند Forte Enterprise برای استفاده در مراکز داده عرضه شده‌اند. همکاری با AWS، گوگل و مایکروسافت، این شرکت را به یکی از ارائه‌دهندگان اصلی رایانش کوانتومی ابری تبدیل کرده است.
📌شرکت Quantinuum در حال توسعه یک رایانه کوانتومی جهان‌شمول و مقاوم در برابر خطا تا سال ۲۰۳۰ است. سیستم Apollo آن اکنون دارای ۵۶ کیوبیت فیزیکی با حجم کوانتومی بیش از دو میلیون است. این شرکت در همکاری با مایکروسافت، در سال ۲۰۲۴ موفق به نمایش ۱۲ کیوبیت منطقی شد.
📌شرکت Intel از کیوبیت اسپینی در بستر سیلیکون و با استفاده از فناوری‌های ساخت CMOS استفاده میکند. تراشه Tunnel Falls از دستاوردهای اخیر این شرکت در توسعه سخت‌افزارهای مقیاس‌پذیر کوانتومی است. با اینکه اینتل هنوز نقشه راه عمومی اعلام نکرده، ولی تلاش‌ها بر تولید انبوه و فرآیندهای قابل اعتماد متمرکز است. انتشار مقاله‌ای در سال ۲۰۲۴ فدلیتی بالا و یکنواختی فرآیند را نشان داد که گامی مهم در مسیر رایانه‌های تحمل خطا است.
📌شرکت Amazon از طریق پلتفرم Amazon Braket دسترسی ابری به سیستم‌های کوانتومی را فراهم میکند. آن‌ها به‌تازگی تراشه Ocelot را معرفی کرده‌اند که هزینه تصحیح خطای کوانتومی را تا ۹۰٪ کاهش میدهد. آمازون نقشه راه مشخصی برای ساخت رایانه کوانتومی ارائه نکرده، اما از طریق آزمایشگاه Quantum Solutions و همکاری با IonQ و Rigetti از تحقیقات حمایت میکند.
📌شرکت Oxford Ionics در حال توسعه سامانه‌های یون به دام‌افتاده با کنترل الکترونیکی (نه لیزری) است که فیدلیتی بالا و ساخت‌پذیری بهتر را ممکن می‌سازد. نقشه راه آن‌ها شامل سه مرحله است: پایه (۱۶–۶۴ کیوبیت)، در سطح سازمانی (۲۵۶ کیوبیت)، و مقیاس صنعتی (بیش از ۱۰٬۰۰۰ کیوبیت تا ۲۰۲۷). سامانه‌های آن‌ها در آزمایشگاه‌های ملی بریتانیا و آلمان در حال استفاده هستند.
🔷گزارش نقشه راه ۲۰۲۵ از Quantum Insider نشان میدهد که حوزه محاسبات کوانتومی از آزمایش‌های اولیه عبور کرده و به سمت استقرار در کاربردهای واقعی پیش میرود. انتظار میرود طی پنج سال آینده محاسبات کوانتومی مقاوم به خطا وارد بازار شوند.
‼️برخلاف سال‌های گذشته که وعده‌ها بر پایه فرضیات تئوری بود، امروز نقشه‌های راه مشخص، سرمایه‌گذاری‌های کلان شرکتی، و برنامه‌های ملی راه را مشخص میکنند:
📌شرکت IBM قصد دارد تا سال ۲۰۲۵ یک ابررایانه کوانتومی با بیش از ۴۰۰۰ کیوبیت بسازد. نقشه راه این شرکت تا سال ۲۰۳۳ ادامه دارد و شامل سامانه‌های ماژولار مانند IBM Quantum System Two است که تا ۱۶۶۳۲ کیوبیت نیز گسترش خواهد یافت. تمرکز IBM بر روی مدارهای پارامتری، اتوماسیون میان‌افزار و تصحیح خطای کوانتومی است.
📌گوگل در حال حرکت به سوی ساخت یک کامپیوتر کوانتومی مقاوم در برابر خطا تا سال ۲۰۲۹ است. پس از اعلام برتری کوانتومی در سال ۲۰۱۹ با پردازنده Sycamore، گوگل اکنون بر روی کیوبیت‌های منطقی در تراشه Willow کار میکند. تمرکز این شرکت بر مقیاس‌پذیری و تصحیح خطا است.
📌مایکروسافت رویکردی منحصر به فرد با تمرکز بر کیوبیت‌های توپولوژیک دارد که تصور میشود مقاومت بالایی در برابر خطا دارند. نقشه راه این شرکت سه مرحله دارد: پایه، مقاوم، و مقیاس‌پذیر. در ۲۰۲۵، مایکروسافت پردازنده Majorana 1 را معرفی کرد که گامی در جهت ساخت رایانه‌ای با یک میلیون کیوبیت است.
📌شرکت Rigetti، بر فناوری کیوبیت ابررسانا و معماری‌های ماژولار تمرکز دارد. نقشه راه به روزرسانی شده این شرکت، هدف‌گذاری برای بیش از ۱۰۰ کیوبیت تا پایان ۲۰۲۵ و سامانه Lyra با ۳۳۶ کیوبیت در بلندمدت است. سیستم Ankaa-3 با ۸۴ کیوبیت و فیدلیتی بالا به‌تازگی معرفی شده است.
📌شرکت Pasqal یکی از پیشروان در استفاده از اتم خنثی برای ساخت رایانه‌های کوانتومی است و تمرکز خود را بر کاربردهای صنعتی گذاشته است. این شرکت قصد دارد تا سال ۲۰۲۶ از بیش از ۱۰۰ کیوبیت به ۱۰٬۰۰۰ کیوبیت برسد و پشتیبانی از کیوبیت‌های منطقی و تصحیح خطا را فراهم کند. سخت‌افزار آن‌ها اکنون در محیط‌های صنعتی در حال آزمایش است و سال ۲۰۲۵ نقطه عطفی برای ورود به کاربردهای تجاری خواهد بود.
📌شرکت D-Wave رهبر حوزه آنیل کوانتومی است و تمرکز ویژه‌ای بر کاربردهای عملی دارد. سامانه Advantage2 این شرکت از ۱۲۰۰ کیوبیت به بیش از ۴۴۰۰ کیوبیت توسعه خواهد یافت و هم‌اکنون توسط شرکت‌هایی مانند Mastercard استفاده میشود. آن‌ها خدمات کوانتومی ابری را با ابزارهای هوش مصنوعی و بهینه‌سازی یکپارچه کرده‌اند.
📌شرکت IonQ از فناوری یون‌به‌دام‌افتاده استفاده میکند و هدف آن دستیابی به برتری کوانتومی گسترده تا آخر سال ۲۰۲۵ است. سیستم‌های آن‌ها به حدود ۴۵۰ کیوبیت الگوریتمی میرسند و محصولاتی مانند Forte Enterprise برای استفاده در مراکز داده عرضه شده‌اند. همکاری با AWS، گوگل و مایکروسافت، این شرکت را به یکی از ارائه‌دهندگان اصلی رایانش کوانتومی ابری تبدیل کرده است.
📌شرکت Quantinuum در حال توسعه یک رایانه کوانتومی جهان‌شمول و مقاوم در برابر خطا تا سال ۲۰۳۰ است. سیستم Apollo آن اکنون دارای ۵۶ کیوبیت فیزیکی با حجم کوانتومی بیش از دو میلیون است. این شرکت در همکاری با مایکروسافت، در سال ۲۰۲۴ موفق به نمایش ۱۲ کیوبیت منطقی شد.
📌شرکت Intel از کیوبیت اسپینی در بستر سیلیکون و با استفاده از فناوری‌های ساخت CMOS استفاده میکند. تراشه Tunnel Falls از دستاوردهای اخیر این شرکت در توسعه سخت‌افزارهای مقیاس‌پذیر کوانتومی است. با اینکه اینتل هنوز نقشه راه عمومی اعلام نکرده، ولی تلاش‌ها بر تولید انبوه و فرآیندهای قابل اعتماد متمرکز است. انتشار مقاله‌ای در سال ۲۰۲۴ فدلیتی بالا و یکنواختی فرآیند را نشان داد که گامی مهم در مسیر رایانه‌های تحمل خطا است.
📌شرکت Amazon از طریق پلتفرم Amazon Braket دسترسی ابری به سیستم‌های کوانتومی را فراهم میکند. آن‌ها به‌تازگی تراشه Ocelot را معرفی کرده‌اند که هزینه تصحیح خطای کوانتومی را تا ۹۰٪ کاهش میدهد. آمازون نقشه راه مشخصی برای ساخت رایانه کوانتومی ارائه نکرده، اما از طریق آزمایشگاه Quantum Solutions و همکاری با IonQ و Rigetti از تحقیقات حمایت میکند.
📌شرکت Oxford Ionics در حال توسعه سامانه‌های یون به دام‌افتاده با کنترل الکترونیکی (نه لیزری) است که فیدلیتی بالا و ساخت‌پذیری بهتر را ممکن می‌سازد. نقشه راه آن‌ها شامل سه مرحله است: پایه (۱۶–۶۴ کیوبیت)، در سطح سازمانی (۲۵۶ کیوبیت)، و مقیاس صنعتی (بیش از ۱۰٬۰۰۰ کیوبیت تا ۲۰۲۷). سامانه‌های آن‌ها در آزمایشگاه‌های ملی بریتانیا و آلمان در حال استفاده هستند.
Quantum Programming
🔴خلاصه ای از گزارش نقشه راه محاسبات کوانتومی 2025🔴 🔷گزارش نقشه راه ۲۰۲۵ از Quantum Insider نشان میدهد که حوزه محاسبات کوانتومی از آزمایش‌های اولیه عبور کرده و به سمت استقرار در کاربردهای واقعی پیش میرود. انتظار میرود طی پنج سال آینده محاسبات کوانتومی…
جای خالی فوتونیک
مخصوصا فوتونیک رویکرد متغیر پیوسته!!!
مخصوصا فوتونیک رویکرد متغیر پیوسته!!!
🚨دانشگاه آزاد اسلامی از اولین رایانه کوانتومی ۳۰ کیوبیتی خود رونمایی کرد
دانشگاه آزاد اسلامی با معرفی کامپیوتر کوانتومی ۳۰ کیوبیتی خود، گامی مهم در توسعه فناوری‌های پیشرفته برداشته است. این سیستم که بر اساس فناوری یون به دام افتاده طراحی شده، توانایی پردازش یک میلیارد حالت کوانتومی به‌طور همزمان را دارد و از جمله پیشرفته‌ترین پروژه‌های علمی منطقه محسوب میشود.
طبق اعلام دانشگاه آزاد، این کامپیوتر قرار است برای رمزنگاری کوانتومی، شبیه‌سازی‌های علمی و بهینه‌سازی مسائل پیچیده مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، محققان این دانشگاه در حال برنامه‌ریزی برای ارتقاء سیستم به ۱۰۸ کیوبیت تا سال ۱۴۰۷ هستند که می‌تواند ظرفیت پردازشی را به سطحی بی‌سابقه برساند.
این دستاورد که حاصل همکاری متخصصان دانشگاه با مراکز تحقیقاتی داخلی و بین‌المللی است، می‌تواند مسیر تحقیقات در حوزه محاسبات کوانتومی و توسعه الگوریتم‌های پیشرفته را دگرگون کند.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
دانشگاه آزاد اسلامی با معرفی کامپیوتر کوانتومی ۳۰ کیوبیتی خود، گامی مهم در توسعه فناوری‌های پیشرفته برداشته است. این سیستم که بر اساس فناوری یون به دام افتاده طراحی شده، توانایی پردازش یک میلیارد حالت کوانتومی به‌طور همزمان را دارد و از جمله پیشرفته‌ترین پروژه‌های علمی منطقه محسوب میشود.
طبق اعلام دانشگاه آزاد، این کامپیوتر قرار است برای رمزنگاری کوانتومی، شبیه‌سازی‌های علمی و بهینه‌سازی مسائل پیچیده مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، محققان این دانشگاه در حال برنامه‌ریزی برای ارتقاء سیستم به ۱۰۸ کیوبیت تا سال ۱۴۰۷ هستند که می‌تواند ظرفیت پردازشی را به سطحی بی‌سابقه برساند.
این دستاورد که حاصل همکاری متخصصان دانشگاه با مراکز تحقیقاتی داخلی و بین‌المللی است، می‌تواند مسیر تحقیقات در حوزه محاسبات کوانتومی و توسعه الگوریتم‌های پیشرفته را دگرگون کند.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
🔴تولید حالت های GKP با استفاده از نمونه‌برداری بوزونی گاوسی
در مقاله جدید شرکت زانادو روش جدیدی را برای تولید
حالات کیوبیت Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) در معماری فوتونی معرفی شده است که به عنوان یکی از امیدوارکننده‌ترین روش‌ها برای کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا شناخته میشود
برای این کار تراشه فوتونیک بر پایه نیترید سیلیکون با اتلاف نوری بسیار کم استفاده شده است تا حالت‌های کیوبیت GKP را با روش نمونه‌گیری بوزونی گاوسی (GBS) تولید کند. برای اندازه‌گیری و شناسایی این حالات از آشکارسازهای پیشرفته PNR استفاده شده است.
🔶ویژگی‌های کلیدی حالت‌های GKP تولید شده
- چهار پیک قابل تفکیک در هر دو
فضای q و p (مکان و تکانه)
- ساختار مشخصی در تابع Wigner شامل شبکه‌ای 3×3 از نواحی منفی
- مقاومت طبیعی در برابر خطاهای گاوسی از جمله خطاهای ناشی از اتلاف نوری
- امکان اجرای عملیات کلیفورد به‌طور قطعی و بدون نیاز به محیط‌های کرایوجنیک
- احتمال ایجاد کیوبیت‌های مقاوم در برابر خطا با کاهش بیشتر اتلاف نوری
🟥روش انجام آزمایش
1. تولید چهار حالت فشرده‌شده تک‌مدی با استفاده از بستر فوتونیکی
2. ایجاد درهم‌تنیدگی بین این حالت‌ها از طریق تداخل نوری خطی
3. آشکارسازی سه مد خروجی با آشکارسازهای حساس به تعداد فوتون‌ها (PNR)
4. توموگرافی حالت کوانتومی از طریق آشکارسازی هوموداین
5. تایید ویژگی‌های شبکه‌ای و مقاومت در برابر خطا با تحلیل توابع Wigner و میانگین تثبیت‌کننده‌ها
🔷نتایج آزمایش
محققان موفق شدند حالت‌های GKP تولید کنند که برخی از ویژگی‌های اساسی برای تحمل خطا را دارند. با کاهش بیشتر اتلاف نوری، این سیستم می‌تواند حالت‌هایی تولید کند که برای کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا مناسب باشند.
نمودارهای عملکردی در مقاله نشان می‌دهند که اگر بازده نوری به بیش از 99.5% برسد، سیستم می‌تواند حالت‌هایی تولید کند که به‌طور نظری برای اجرای محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا کافی باشند.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
در مقاله جدید شرکت زانادو روش جدیدی را برای تولید
حالات کیوبیت Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) در معماری فوتونی معرفی شده است که به عنوان یکی از امیدوارکننده‌ترین روش‌ها برای کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا شناخته میشود
برای این کار تراشه فوتونیک بر پایه نیترید سیلیکون با اتلاف نوری بسیار کم استفاده شده است تا حالت‌های کیوبیت GKP را با روش نمونه‌گیری بوزونی گاوسی (GBS) تولید کند. برای اندازه‌گیری و شناسایی این حالات از آشکارسازهای پیشرفته PNR استفاده شده است.
🔶ویژگی‌های کلیدی حالت‌های GKP تولید شده
- چهار پیک قابل تفکیک در هر دو
فضای q و p (مکان و تکانه)
- ساختار مشخصی در تابع Wigner شامل شبکه‌ای 3×3 از نواحی منفی
- مقاومت طبیعی در برابر خطاهای گاوسی از جمله خطاهای ناشی از اتلاف نوری
- امکان اجرای عملیات کلیفورد به‌طور قطعی و بدون نیاز به محیط‌های کرایوجنیک
- احتمال ایجاد کیوبیت‌های مقاوم در برابر خطا با کاهش بیشتر اتلاف نوری
🟥روش انجام آزمایش
1. تولید چهار حالت فشرده‌شده تک‌مدی با استفاده از بستر فوتونیکی
2. ایجاد درهم‌تنیدگی بین این حالت‌ها از طریق تداخل نوری خطی
3. آشکارسازی سه مد خروجی با آشکارسازهای حساس به تعداد فوتون‌ها (PNR)
4. توموگرافی حالت کوانتومی از طریق آشکارسازی هوموداین
5. تایید ویژگی‌های شبکه‌ای و مقاومت در برابر خطا با تحلیل توابع Wigner و میانگین تثبیت‌کننده‌ها
🔷نتایج آزمایش
محققان موفق شدند حالت‌های GKP تولید کنند که برخی از ویژگی‌های اساسی برای تحمل خطا را دارند. با کاهش بیشتر اتلاف نوری، این سیستم می‌تواند حالت‌هایی تولید کند که برای کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا مناسب باشند.
نمودارهای عملکردی در مقاله نشان می‌دهند که اگر بازده نوری به بیش از 99.5% برسد، سیستم می‌تواند حالت‌هایی تولید کند که به‌طور نظری برای اجرای محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا کافی باشند.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
file.pdf
5.1 MB
فایل مقاله جدید شرکت زانادو درباره تولید حالت‌های GKP
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
استخدام متخصص برای توسعه شبکه توزیع کلید کوانتومی
مؤسسه تحقیقات پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات به دنبال جذب متخصصان برجسته در حوزه‌های زیر است:
🔹 برنامه‌نویس ارشد C++ – دارای تجربه در لینوکس، برنامه‌نویسی در سطح کرنل و امنیت شبکه (IPsec)
🔹 برنامه‌نویس ارشد Python – مسلط به لینوکس و توسعه نرم‌افزارهای پیشرفته
🔹 پژوهشگر (کارشناسی ارشد یا دکتری) – متخصص در سیستم‌های توزیع کلید کوانتومی و حملات کوانتومی
اگر به فناوری‌های پیشرفته کوانتومی و امنیت ارتباطات علاقه دارید، این فرصت مناسب شماست!
📍 محل کار: تهران
📩 ارسال رزومه: quantcomm@itrc.ac.ir
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
مؤسسه تحقیقات پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات به دنبال جذب متخصصان برجسته در حوزه‌های زیر است:
🔹 برنامه‌نویس ارشد C++ – دارای تجربه در لینوکس، برنامه‌نویسی در سطح کرنل و امنیت شبکه (IPsec)
🔹 برنامه‌نویس ارشد Python – مسلط به لینوکس و توسعه نرم‌افزارهای پیشرفته
🔹 پژوهشگر (کارشناسی ارشد یا دکتری) – متخصص در سیستم‌های توزیع کلید کوانتومی و حملات کوانتومی
اگر به فناوری‌های پیشرفته کوانتومی و امنیت ارتباطات علاقه دارید، این فرصت مناسب شماست!
📍 محل کار: تهران
📩 ارسال رزومه: quantcomm@itrc.ac.ir
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
جذب نیرو در مرکز تحقیقات مهندسی کوانتوم و فناوری های فوتونیک دانشگاه صنعتی شریف
مرکز تحقیقات مهندسی کوانتوم و فناوری های فوتونیک دانشگاه صنعتی شریف درنظر دارد تعدادی نیروی متخصص با مدرک دکترا را جذب کند.تخصص‌های مورد نیاز: پژوهشگر اپتیک تطبیقی، پژوهشگر اپتیک کوانتومی، پژوهشگر اپتیک و لیزر، پژوهشگر مایکروویو، پژوهشگر ساخت افزاره‌های نانو و میکرو، مهندس الکترونیک، مهندس پردازش تصویر
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
مرکز تحقیقات مهندسی کوانتوم و فناوری های فوتونیک دانشگاه صنعتی شریف درنظر دارد تعدادی نیروی متخصص با مدرک دکترا را جذب کند.تخصص‌های مورد نیاز: پژوهشگر اپتیک تطبیقی، پژوهشگر اپتیک کوانتومی، پژوهشگر اپتیک و لیزر، پژوهشگر مایکروویو، پژوهشگر ساخت افزاره‌های نانو و میکرو، مهندس الکترونیک، مهندس پردازش تصویر
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
معرفی کتاب راهنمای کاربردی یادگیری ماشین و بهینه‌سازی کوانتومی
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation
کتاب حاضر یکی از جامع‌ترین منابع عملی در زمینه یادگیری ماشین کوانتومی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی کوانتومی است که توسط Elías F. Combarro و Samuel González-Castillo در سال ۲۰۲۳ نوشته شده است. این اثر، پلی است میان مفاهیم نظری و پیاده‌سازی‌های واقعی، و مناسب پژوهشگران، دانشجویان پیشرفته، و علاقه‌مندان به الگوریتم‌های کوانتومی در دنیای واقعی است.
نویسندگان با بهره‌گیری از رویکردی کاربردی، مباحث پیچیده‌ای همچون مدل‌های وردشی، الگوریتم‌های QAOA و QNN، یادگیری تقویتی کوانتومی، شبکه‌های مولد تقابلی (QGAN)، و ساختارهای ترکیبی کلاسیک–کوانتومی را با جزئیات فنی و مثال‌های اجراشده در فریم‌ورک‌هایی چون Qiskit و Cirq مطرح کرده‌اند. فایل کتاب در زیر قرار داده شده است.
#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_نویسی_کوانتومی
🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation
کتاب حاضر یکی از جامع‌ترین منابع عملی در زمینه یادگیری ماشین کوانتومی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی کوانتومی است که توسط Elías F. Combarro و Samuel González-Castillo در سال ۲۰۲۳ نوشته شده است. این اثر، پلی است میان مفاهیم نظری و پیاده‌سازی‌های واقعی، و مناسب پژوهشگران، دانشجویان پیشرفته، و علاقه‌مندان به الگوریتم‌های کوانتومی در دنیای واقعی است.
نویسندگان با بهره‌گیری از رویکردی کاربردی، مباحث پیچیده‌ای همچون مدل‌های وردشی، الگوریتم‌های QAOA و QNN، یادگیری تقویتی کوانتومی، شبکه‌های مولد تقابلی (QGAN)، و ساختارهای ترکیبی کلاسیک–کوانتومی را با جزئیات فنی و مثال‌های اجراشده در فریم‌ورک‌هایی چون Qiskit و Cirq مطرح کرده‌اند. فایل کتاب در زیر قرار داده شده است.
#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_نویسی_کوانتومی
🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming
QML23.pdf
6.9 MB
فایل کتاب
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation
#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_نویسی_کوانتومی
🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming
A Practical Guide to Quantum Machine Learning and Quantum Optimisation
#معرفی_کتاب
#محاسبات_کوانتومی
#یادگیری‌ماشین‌کوانتومی
#برنامه_نویسی_کوانتومی
🆔 @QuantumProgramming
🆔http://instagram.com/Quantum.Programming
الگوریتم‌های کلیدی در یادگیری ماشین کوانتومی
توضیحات کامل در مقاله زیر
https://pathofscience.org/index.php/ps/article/view/3541
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
توضیحات کامل در مقاله زیر
https://pathofscience.org/index.php/ps/article/view/3541
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
Quantum Programming
الگوریتم‌های کلیدی در یادگیری ماشین کوانتومی توضیحات کامل در مقاله زیر https://pathofscience.org/index.php/ps/article/view/3541 🆔 @QuantumProgramming 🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
اگر به دنبال یک بررسی جامع از یادگیری ماشین کوانتومی هستید حتما مقاله زیر رو ببنید
https://arxiv.org/pdf/2401.11351
https://arxiv.org/pdf/2401.11351
دومین کنفرانس بین‌المللی دوسالانه هوش مصنوعی و علوم داده
https://ibcaids2026.pgu.ac.ir
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
https://ibcaids2026.pgu.ac.ir
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
🌀 جذب پژوهشگران پسادکترا در حوزه فناوری‌های کوانتومی
مرکز PSI-Net دانشگاه علم و صنعت ایران در سال ۱۴۰۴ میزبان پژوهشگرانی‌ست که آماده‌ی خلق آینده‌ای امن، سریع و هوشمند در شبکه‌های کوانتومی هستند. اگر دکترای خود را در حوزه‌هایی مانند ارتباطات امن، محاسبات پساکوانتومی، یادگیری ماشین یا پردازش تصویر دریافت کرده‌اید، این موقعیت برای شما مناسب است
🧠 پژوهش در لبه‌ی دانش؛
💼 حقوق ماهانه و حمایت کامل پژوهشی؛
📆 مهلت ارسال رزومه تا ۱۰ تیر ۱۴۰۴.
(تا آخر تیرماه تمدید شده)
#پژوهش_پسادکترا #شبکه_کوانتومی #امنیت_پساکوانتومی #پردازش_تصویر #یادگیری_ماشین
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
مرکز PSI-Net دانشگاه علم و صنعت ایران در سال ۱۴۰۴ میزبان پژوهشگرانی‌ست که آماده‌ی خلق آینده‌ای امن، سریع و هوشمند در شبکه‌های کوانتومی هستند. اگر دکترای خود را در حوزه‌هایی مانند ارتباطات امن، محاسبات پساکوانتومی، یادگیری ماشین یا پردازش تصویر دریافت کرده‌اید، این موقعیت برای شما مناسب است
🧠 پژوهش در لبه‌ی دانش؛
💼 حقوق ماهانه و حمایت کامل پژوهشی؛
📆 مهلت ارسال رزومه تا ۱۰ تیر ۱۴۰۴.
(تا آخر تیرماه تمدید شده)
#پژوهش_پسادکترا #شبکه_کوانتومی #امنیت_پساکوانتومی #پردازش_تصویر #یادگیری_ماشین
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
📰 تله‌پورت کوانتومی فوتون به حافظه جامد؛ گامی تاریخی به‌سوی اینترنت کوانتومی
پژوهشگران دانشگاه نانجینگ چین موفق شدند برای اولین‌بار حالت کوانتومی یک فوتون با طول‌موج مخابراتی را به حافظه کوانتومی حالت جامد منتقل کنند؛ کاری که می‌تواند راه را برای پیاده‌سازی اینترنت کوانتومی روی زیرساخت‌های فعلی فیبر نوری هموار کند.
در این آزمایش، فوتون‌هایی با طول‌موج‌های 606 و 1436 نانومتر تولید شدند که یکی در حافظه جامد ذخیره شد و دیگری در اندازه‌گیری Bell شرکت داشت. حافظه کوانتومی از یون‌های Pr³⁺ در کریستال Y₂SiO₅ ساخته شده و با پروتکل AFC (Atomic Frequency Comb) چند حالت کوانتومی را به‌طور همزمان ذخیره کرد.
از ویژگی‌های کلیدی این تحقیق می‌توان به استفاده از منابع نوری سازگار با سیستم‌های مخابراتی موجود، پیاده‌سازی فیدبک فعال برای اعمال اصلاح‌های فازی روی حافظه ذخیره‌شده، و همچنین قابلیت تله‌پورت چندحالته اشاره کرد. این عوامل موجب افزایش نرخ انتقال و حفظ دقت بالا در تله‌پورت شدند.
اهمیت این دستاورد در آن است که نشان میدهد شبکه‌های کوانتومی را می‌توان بدون نیاز به تجهیزات خاص یا تبدیل فرکانس، روی فیبرهای نوری فعلی پیاده‌سازی کرد؛ تحولی که آینده ارتباطات کاملاً امن و آنی را رقم خواهد زد.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
📂فایل مقاله اصلی
https://arxiv.org/abs/2505.05233
پژوهشگران دانشگاه نانجینگ چین موفق شدند برای اولین‌بار حالت کوانتومی یک فوتون با طول‌موج مخابراتی را به حافظه کوانتومی حالت جامد منتقل کنند؛ کاری که می‌تواند راه را برای پیاده‌سازی اینترنت کوانتومی روی زیرساخت‌های فعلی فیبر نوری هموار کند.
در این آزمایش، فوتون‌هایی با طول‌موج‌های 606 و 1436 نانومتر تولید شدند که یکی در حافظه جامد ذخیره شد و دیگری در اندازه‌گیری Bell شرکت داشت. حافظه کوانتومی از یون‌های Pr³⁺ در کریستال Y₂SiO₅ ساخته شده و با پروتکل AFC (Atomic Frequency Comb) چند حالت کوانتومی را به‌طور همزمان ذخیره کرد.
از ویژگی‌های کلیدی این تحقیق می‌توان به استفاده از منابع نوری سازگار با سیستم‌های مخابراتی موجود، پیاده‌سازی فیدبک فعال برای اعمال اصلاح‌های فازی روی حافظه ذخیره‌شده، و همچنین قابلیت تله‌پورت چندحالته اشاره کرد. این عوامل موجب افزایش نرخ انتقال و حفظ دقت بالا در تله‌پورت شدند.
اهمیت این دستاورد در آن است که نشان میدهد شبکه‌های کوانتومی را می‌توان بدون نیاز به تجهیزات خاص یا تبدیل فرکانس، روی فیبرهای نوری فعلی پیاده‌سازی کرد؛ تحولی که آینده ارتباطات کاملاً امن و آنی را رقم خواهد زد.
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
📂فایل مقاله اصلی
https://arxiv.org/abs/2505.05233
arXiv.org
Quantum Teleportation from Telecom Photons to Erbium-ion Ensembles
To realize a quantum internet, the distribution of quantum states via quantum teleportation with quantum memories is a key ingredient. Being compatible with existing fiber networks, entangled...
📌رقابت تکنولوژیک IonQ و Rigetti در توسعه کیوبیت‌ها
در سال ۲۰۲۵، IonQ با معرفی معماری H2-1 توانست کیوبیت‌های یون به‌دام‌افتاده را به ۵۶ عدد ارتقا دهد و در آزمایش XEB (Cross-Entropy Benchmarking) به امتیاز ۰.۳۵ دست یابد. این عدد بیش از صد برابر بالاتر از رکورد ثبت‌شده توسط گوگل در سال ۲۰۱۹ (حدود ۰.۰۰۲) است. معماری جدید این سیستم مبتنی بر مدل QCCD (Quantum Charge-Coupled Device) و اتصال همه‌به‌هم است، که نقش اساسی در کاهش نرخ خطا و افزایش قابلیت تطبیق کوبیت‌ها ایفا میکند.
در طرف دیگر، Rigetti Computing با استفاده از فناوری چیپلت‌های ماژولار و اتصال کوبیت‌های ابررسانا، تلاش کرده در سال جاری به بیش از ۱۰۰ کوبیت عملیاتی دست یابد. تمرکز این شرکت بر مقیاس‌پذیری و طراحی بازِ سخت‌افزار سبب شده که معماری آن برای پردازش‌های موازی در پروژه‌های تجاری مناسب‌تر گردد، هرچند Fidelity کوبیت‌ها نسبت به IonQ پایین‌تر گزارش شده است. هر دو شرکت به‌دنبال دستیابی به کوانتوم مقاوم در برابر خطا هستند، اما مسیرهای معماری آن‌ها کاملاً متفاوت است.
https://www.zacks.com
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
در سال ۲۰۲۵، IonQ با معرفی معماری H2-1 توانست کیوبیت‌های یون به‌دام‌افتاده را به ۵۶ عدد ارتقا دهد و در آزمایش XEB (Cross-Entropy Benchmarking) به امتیاز ۰.۳۵ دست یابد. این عدد بیش از صد برابر بالاتر از رکورد ثبت‌شده توسط گوگل در سال ۲۰۱۹ (حدود ۰.۰۰۲) است. معماری جدید این سیستم مبتنی بر مدل QCCD (Quantum Charge-Coupled Device) و اتصال همه‌به‌هم است، که نقش اساسی در کاهش نرخ خطا و افزایش قابلیت تطبیق کوبیت‌ها ایفا میکند.
در طرف دیگر، Rigetti Computing با استفاده از فناوری چیپلت‌های ماژولار و اتصال کوبیت‌های ابررسانا، تلاش کرده در سال جاری به بیش از ۱۰۰ کوبیت عملیاتی دست یابد. تمرکز این شرکت بر مقیاس‌پذیری و طراحی بازِ سخت‌افزار سبب شده که معماری آن برای پردازش‌های موازی در پروژه‌های تجاری مناسب‌تر گردد، هرچند Fidelity کوبیت‌ها نسبت به IonQ پایین‌تر گزارش شده است. هر دو شرکت به‌دنبال دستیابی به کوانتوم مقاوم در برابر خطا هستند، اما مسیرهای معماری آن‌ها کاملاً متفاوت است.
https://www.zacks.com
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
تهدید Q-Day و امنیت رمزنگاری در عصر کوانتوم
در سال ۲۰۲۵، مفهوم Q-Day به‌عنوان نقطه‌ای بحرانی در امنیت سایبری شناخته میشود—زمانی که کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود رمزنگاری‌های متداول مانند RSA و ECC را بشکنند. الگوریتم‌هایی مانند Shor و Grover به ترتیب رمزنگاری‌های نامتقارن و متقارن را تهدید میکنند؛ Shor با حل سریع مسئله تجزیه عدد به عوامل اول، پایه‌های RSA را فرو می‌ریزد، و Grover با افزایش سرعت حملات brute-force، امنیت AES را کاهش میدهد. این تهدید باعث شده دولت‌ها و شرکت‌ها به‌طور جدی به سمت رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم (PQC) حرکت کنند.
در پاسخ به این تهدید، مؤسسات معتبری مانند NIST استانداردهای جدیدی را معرفی کرده‌اند: FIPS 203 (CRYSTALS-Kyber) برای تبادل کلید، FIPS 204 (CRYSTALS-Dilithium) برای امضای دیجیتال، و FIPS 205 (SPHINCS+) برای تنوع الگوریتمی. با این حال، مهاجرت به این استانداردها چالش‌برانگیز است، زیرا نیازمند تغییرات سخت‌افزاری، تست‌های سازگاری، و بازطراحی زیرساخت‌هاست. در همین حال، مهاجمان با استفاده از هوش مصنوعی مولد، حملات پیچیده‌تری را طراحی میکنند و داده‌های رمزنگاری‌شده را برای رمزگشایی در آینده ذخیره میکنند—سناریویی که به آن “برداشت حالا، رمزگشایی بعداً” گفته میشود.
https://techblog.comsoc.org/2025/07/28/countdown-to-q-day-how-modern-day-quantum-and-ai-collusion-could-lead-to-the-death-of-encryption/
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
در سال ۲۰۲۵، مفهوم Q-Day به‌عنوان نقطه‌ای بحرانی در امنیت سایبری شناخته میشود—زمانی که کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود رمزنگاری‌های متداول مانند RSA و ECC را بشکنند. الگوریتم‌هایی مانند Shor و Grover به ترتیب رمزنگاری‌های نامتقارن و متقارن را تهدید میکنند؛ Shor با حل سریع مسئله تجزیه عدد به عوامل اول، پایه‌های RSA را فرو می‌ریزد، و Grover با افزایش سرعت حملات brute-force، امنیت AES را کاهش میدهد. این تهدید باعث شده دولت‌ها و شرکت‌ها به‌طور جدی به سمت رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم (PQC) حرکت کنند.
در پاسخ به این تهدید، مؤسسات معتبری مانند NIST استانداردهای جدیدی را معرفی کرده‌اند: FIPS 203 (CRYSTALS-Kyber) برای تبادل کلید، FIPS 204 (CRYSTALS-Dilithium) برای امضای دیجیتال، و FIPS 205 (SPHINCS+) برای تنوع الگوریتمی. با این حال، مهاجرت به این استانداردها چالش‌برانگیز است، زیرا نیازمند تغییرات سخت‌افزاری، تست‌های سازگاری، و بازطراحی زیرساخت‌هاست. در همین حال، مهاجمان با استفاده از هوش مصنوعی مولد، حملات پیچیده‌تری را طراحی میکنند و داده‌های رمزنگاری‌شده را برای رمزگشایی در آینده ذخیره میکنند—سناریویی که به آن “برداشت حالا، رمزگشایی بعداً” گفته میشود.
https://techblog.comsoc.org/2025/07/28/countdown-to-q-day-how-modern-day-quantum-and-ai-collusion-could-lead-to-the-death-of-encryption/
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
پژوهشگران دانشگاه هاروارد موفق شدند با ساخت یک چیپ فوق‌نازک نانوساختاری که به آن متاسرفیس (metasurface) گفته میشود، انقلابی در فوتونیک کوانتومی ایجاد کنند. این چیپ می‌تواند جایگزین تمام اجزای حجیم نوری مانند آینه‌ها، لنزها و تقسیم‌کننده‌های پرتو (beam splitters) شود و عملیات کوانتومی پیچیده را در دمای اتاق اجرا کند—بدون نیاز به تنظیمات مکانیکی یا اپتیکی.
متاسرفیس‌ها، صفحات نازکی هستند که با الگوهای نانویی خاص، نور را در مقیاس زیر طول‌موج کنترل میکنند. در این پروژه، تیم تحقیقاتی به رهبری پروفسور فدریکو کاپاسو توانستند با استفاده از این فناوری، فوتون‌ها را در حالت‌های درهم‌تنیده قرار دهند و عملیات کوانتومی را روی یک سطح نازک‌تر از تار مو انجام دهند.
یکی از چالش‌های اصلی در طراحی این چیپ، افزایش نمایی مسیرهای تداخل فوتون‌ها با اضافه شدن هر فوتون جدید بود. برای حل این مشکل، پژوهشگران از نظریه‌ی گراف استفاده کردند—شاخه‌ای از ریاضیات که روابط بین اجزا را با نقاط و خطوط نمایش میدهد. با مدل‌سازی حالت‌های درهم‌تنیده فوتون‌ها به‌صورت گراف، آن‌ها توانستند رفتار فوتون‌ها را پیش‌بینی کرده و طراحی متاسرفیس را بهینه کنند.
این چیپ نه‌تنها پایدار و مقاوم در برابر خطاست، بلکه ساخت آن ساده‌تر و ارزان‌تر از سیستم‌های نوری سنتی است. به گفته‌ی نویسنده‌ی اول مقاله، کرولوس یوسف: «ما توانستیم کل یک میز آزمایش نوری را روی یک سطح کوچک فشرده کنیم—و این یعنی جهشی بزرگ در مقیاس‌پذیری فوتونیک کوانتومی.»
این دستاورد می‌تواند مسیر ساخت کامپیوترهای کوانتومی، حسگرهای کوانتومی، و حتی آزمایشگاه‌های روی چیپ را هموار کند. پژوهش در مجله‌ی Science منتشر شده و توسط دفتر تحقیقات علمی نیروی هوایی آمریکا (AFOSR) حمایت شده است.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw8404
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
متاسرفیس‌ها، صفحات نازکی هستند که با الگوهای نانویی خاص، نور را در مقیاس زیر طول‌موج کنترل میکنند. در این پروژه، تیم تحقیقاتی به رهبری پروفسور فدریکو کاپاسو توانستند با استفاده از این فناوری، فوتون‌ها را در حالت‌های درهم‌تنیده قرار دهند و عملیات کوانتومی را روی یک سطح نازک‌تر از تار مو انجام دهند.
یکی از چالش‌های اصلی در طراحی این چیپ، افزایش نمایی مسیرهای تداخل فوتون‌ها با اضافه شدن هر فوتون جدید بود. برای حل این مشکل، پژوهشگران از نظریه‌ی گراف استفاده کردند—شاخه‌ای از ریاضیات که روابط بین اجزا را با نقاط و خطوط نمایش میدهد. با مدل‌سازی حالت‌های درهم‌تنیده فوتون‌ها به‌صورت گراف، آن‌ها توانستند رفتار فوتون‌ها را پیش‌بینی کرده و طراحی متاسرفیس را بهینه کنند.
این چیپ نه‌تنها پایدار و مقاوم در برابر خطاست، بلکه ساخت آن ساده‌تر و ارزان‌تر از سیستم‌های نوری سنتی است. به گفته‌ی نویسنده‌ی اول مقاله، کرولوس یوسف: «ما توانستیم کل یک میز آزمایش نوری را روی یک سطح کوچک فشرده کنیم—و این یعنی جهشی بزرگ در مقیاس‌پذیری فوتونیک کوانتومی.»
این دستاورد می‌تواند مسیر ساخت کامپیوترهای کوانتومی، حسگرهای کوانتومی، و حتی آزمایشگاه‌های روی چیپ را هموار کند. پژوهش در مجله‌ی Science منتشر شده و توسط دفتر تحقیقات علمی نیروی هوایی آمریکا (AFOSR) حمایت شده است.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw8404
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
Science
Metasurface quantum graphs for generalized Hong-Ou-Mandel interference
Multiphoton interference and entanglement are fundamental to quantum information science, yet extending these effects to higher-dimensional systems remains challenging given the imperfections and complexity of scaling conventional linear-optical setups. ...
در عصر تحول دیجیتال، یادگیری ماشین به یکی از ارکان اصلی هوش مصنوعی تبدیل شده است؛ اما با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی مسائل، رایانه‌های کلاسیک به محدودیت‌هایی برخورد کرده مقاله زیر تلاش میکند تا با بهره‌گیری از ویژگی‌های منحصربه‌فرد رایانش کوانتومی—مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی—راهی نوین برای پردازش داده‌ها و آموزش مدل‌های هوشمند ارائه دهد. هدف اصلی این پژوهش، ایجاد پلی میان داده‌های کلاسیک و الگوریتم‌های کوانتومی است تا بتوان از ظرفیت‌های هر دو جهان بهره‌برداری کرد.
چارچوب پیشنهادی در این مقاله بر پایه مدل‌های ترکیبی بنا شده است؛ به این معنا که بخش‌هایی از فرآیند یادگیری مانند پیش‌پردازش داده‌ها در فضای کلاسیک انجام میشود و بخش‌هایی مانند طبقه‌بندی یا بهینه‌سازی در فضای کوانتومی پیاده‌سازی می‌گردد. نویسندگان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تبدیلات یکانی ، تلاش کرده‌اند تا قابلیت‌های شبکه‌های عصبی کلاسیک را به مدل‌های کوانتومی منتقل کنند. همچنین ابزارهایی مانند TensorFlow Quantum، Qiskit و PennyLane معرفی شده‌اند که امکان طراحی و شبیه‌سازی این مدل‌ها را فراهم میکنند.
با وجود مزایای چشمگیر این رویکرد—از جمله افزایش سرعت پردازش، کاهش منابع مورد نیاز، و امکان حل مسائل پیچیده—چالش‌هایی نیز وجود دارد. از جمله می‌توان به ناپایداری کیوبیت‌ها، محدودیت‌های سخت‌افزاری، و نیاز به منابع کلاسیک اشاره کرد. با این حال، مقاله نشان میدهد که چارچوب‌های ترکیبی کوانتومی می‌توانند مسیر توسعه یادگیری ماشین را دگرگون کرده و در آینده‌ای نزدیک، به یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل داده‌های پیچیده تبدیل شوند.
https://arxiv.org/abs/2502.11951
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
چارچوب پیشنهادی در این مقاله بر پایه مدل‌های ترکیبی بنا شده است؛ به این معنا که بخش‌هایی از فرآیند یادگیری مانند پیش‌پردازش داده‌ها در فضای کلاسیک انجام میشود و بخش‌هایی مانند طبقه‌بندی یا بهینه‌سازی در فضای کوانتومی پیاده‌سازی می‌گردد. نویسندگان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تبدیلات یکانی ، تلاش کرده‌اند تا قابلیت‌های شبکه‌های عصبی کلاسیک را به مدل‌های کوانتومی منتقل کنند. همچنین ابزارهایی مانند TensorFlow Quantum، Qiskit و PennyLane معرفی شده‌اند که امکان طراحی و شبیه‌سازی این مدل‌ها را فراهم میکنند.
با وجود مزایای چشمگیر این رویکرد—از جمله افزایش سرعت پردازش، کاهش منابع مورد نیاز، و امکان حل مسائل پیچیده—چالش‌هایی نیز وجود دارد. از جمله می‌توان به ناپایداری کیوبیت‌ها، محدودیت‌های سخت‌افزاری، و نیاز به منابع کلاسیک اشاره کرد. با این حال، مقاله نشان میدهد که چارچوب‌های ترکیبی کوانتومی می‌توانند مسیر توسعه یادگیری ماشین را دگرگون کرده و در آینده‌ای نزدیک، به یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل داده‌های پیچیده تبدیل شوند.
https://arxiv.org/abs/2502.11951
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
arXiv.org
Qubit-Based Framework for Quantum Machine Learning: Bridging...
This paper dives into the exciting and rapidly growing field of quantum computing, explaining its core ideas, current progress, and how it could revolutionize the way we solve complex problems. It...