📣 ستاد توسعه فناوری های نانو و میکرو با همکاری دانشکده فیزیک دانشگاه تبریز و سازمان توسعه همکاری‌‌های علمی و فناورانه بین المللی ذیل برنامه همکاری با متخصصان و فناوران ایرانی خارج از کشور برگزار می‌‌نماید:

🎙 سخنرانی علمی با موضوع «سخت افزارهای کوانتومی فوق کمینه با مدارهای ساده شده»

🎤 سخنران
🎓 آقای دکتر امید فیضی
- دانش‌آموخته دکتری تخصصی فیزیک - ماده چگال از دانشگاه Grenoble Alpes
- پژوهشگر حوزه محاسبات کوانتومی
- رهبر پروژه های حوزه تراشه های الکترونیکی و الگوریتم های کوانتومی در دانشگاه‌های لیموژ و سوربون فرانسه
- محقق محاسبات کوانتومی در دانشگاه RPTU کایزسلاترن آلمان


📆 تاریخ برگزاری: دوشنبه 1 دی ماه سال 1404

⏰ زمان برگزاری: ساعت 10:00 الی 13:00

📍محل برگزاری: سالن سمینار دانشکده فیزیک دانشگاه تبریز

📑 مرکز فناوری‌های کوانتومی دانشگاه شهید بهشتی برگزار می‌کند:

💠 کارگاه: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کوانتومی (QML)

👤 مدرس: جناب آقای دکتر حسین داودی یگانه
رئیس مرکز محاسبات کوانتومی آریا کوانتا

🔻 محورها:
• مبانی ساختاری محاسبات کوانتومی و تفاوت آن با محاسبات کلاسیک
• الگوریتم‌های پایه در یادگیری ماشین کوانتومی
• ابزارهای نرم‌افزاری رایج در QML

🗓 تاریخ: سه‌شنبه ۹ دی‌ماه ۱۴۰۴
⏰ زمان: ۱۵ تا ۱۸
📍 مکان: پژوهشکده لیزر و پلاسما، دانشگاه شهید بهشتی (https://maps.app.goo.gl/BNSuRZD1ogTyAW9r6)

💵 هزینه شرکت در کارگاه: ۵۰۰ هزار تومان
هزینه ناهار: ۲۰۰ هزار تومان

سایت (https://quantumphotonicsbu.com/)
راهنمای ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/wp-content/uploads/2025/12/%D8%B1%D8%A7%D9%87%D9%86%D9%85%D8%A7%DB%8C-%D8%AB%D8%A8%D8%AA-%D9%86%D8%A7%D9%85-2.pdf)
✅لینک ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/workshop/)

🔗 راه‌های ارتباطی:
واتساپ (https://chat.whatsapp.com/JHe4wAmSGtkF9OzG0jlE2M) | تلگرام (https://t.me/Qste_sbu) | بله (http://ble.ir/join/3FTq5ZjMD5)
ایمیل : iqste.sbu@gmail.com

هوش مصنوعی و آینده‌ی محاسبات کوانتومی


مقاله‌ی تازه در Nature Communications با عنوان «هوش مصنوعی برای محاسبات کوانتومی» نشان می‌دهد که ادغام این دو فناوری می‌تواند مسیر رسیدن به رایانه‌های کوانتومی خطاپذیر را کوتاه‌تر کند.

در این مقاله، پژوهشگران از دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی بین‌المللی توضیح می‌دهند که هوش مصنوعی نه‌تنها در تصحیح خطا بلکه در همه‌ی مراحل توسعه‌ی محاسبات کوانتومی نقش دارد:

• از طراحی و ساخت سخت‌افزار کوانتومی گرفته تا کنترل و بهینه‌سازی دستگاه‌ها،
• از کامپایل و فشرده‌سازی مدارهای کوانتومی تا تحلیل خروجی و کاهش نویز،
• و حتی تولید مدارهای جدید با استفاده از مدل‌های مولد مانند ترنسفورمرها و GPT.


نویسندگان تأکید می‌کنند که هوش مصنوعی جایگزین سخت‌افزار کوانتومی نیست، بلکه ابزاری مکمل است که می‌تواند توسعه را سرعت ببخشد و موانع مقیاس‌پذیری را کاهش دهد.

این مرور چشم‌اندازی ترسیم می‌کند که در آن همکاری میان هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی می‌تواند به تولد نسل جدیدی از ابررایانه‌های کوانتومی خطاپذیر منجر شود؛ سامانه‌هایی که توانایی حل مسائل پیچیده در شیمی، مواد، بهینه‌سازی و صنایع پیشرفته را خواهند داشت.


https://www.nature.com/articles/s41467-025-65836-3.epdf?sharing_token=wM9ZfHtuXTQz-1tuKoDRO9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0Os5af5IFVPWtQnp0kCArtTINPkppmw9zEwcFYAnG6-9UNCNudTVSOi1gw1BuRhQuMKFHlLmWXE1VoCM_2bskKXrw8VcMksTOniOZZqLewLk1PfsRTOjf47YdASZj99X4A%3D


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

Details and Registration:
🌐https://events.iut.ac.ir/e/Quantum2025


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

یلدا آخرین دلبری پاییز هست
درست مثل زنی که موقع رفتن گیسوانش را باز می‌کند

یلدا مبارک


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

این دوره با هدف ایجاد درک عمیق و کاربردی از مفاهیم پایهٔ کوانتوم و اپتیک کوانتومی طراحی شده است؛ دوره‌ای که تئوری های پیچیده کوانتمی را به آزمایشگاه واقعی متصل می‌کند!


📅 زمان‌بندی دوره:

🔹 یکشنبه ۷ دی- ساعت 13 الی 16
مبانی اپتیک کوانتومی
👤 مدرس:آقای دکتر محمد واحدی
عضو هیئت علمی دانشگاه علم و صنعت ایران
رئیس مرکز پژوهش و فناوری شبکه‌های کوانتومی دانشگاه علم و صنعت
🔹 دوشنبه ۸ دی-ساعت 16 الی 19
تئوری آزمایش‌ها
👤 مدرس: خانم دکتر سحر سهرابی
🔹 سه‌شنبه ۹ و چهارشنبه ۱۰ دی-ساعت 9 الی 16
آزمایشگاه عملی

لینک ثبت‌نام
https://survey.porsline.ir/s/63nzoC0q

🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

Dear all,

We have opening for a PhD (or MSc) position in my group at the University of Electronic Science and Technology of China (UESTC) in the city of Chengdu, China. The position will commence in September 2026.

The research will focus on the theoretical development of quantum machine learning and/or quantum sensing. The position provides an opportunity to contribute to cutting-edge interdisciplinary work in an international and productive environment.

We welcome candidates with a strong background in Computer Science, Electrical Engineering, Physics, or related fields. Prior exposure to quantum information, machine learning, or optimization theory is advantageous but not mandatory.

If you are interested, please send your CV as soon as possible to:
abolfazl.bayat@gmail.com

Yours sincerely,
Abolfazl Bayat

در محاسبات کوانتومی معمولاً تمرکز اصلی روی الگوریتم‌هاست، انگار که مزیت کوانتومی مستقیماً از خود الگوریتم به‌دست می‌آید. اما در عمل، الگوریتم فقط نقطه‌ی شروع است و تفاوت واقعی بسیار دیرتر و در مرحله‌ی اجرا روی سخت‌افزار ظاهر می‌شود.

یک الگوریتم کوانتومی واحد می‌تواند روی دو سیستم واقعی رفتار کاملاً متفاوتی داشته باشد. دلیلش این است که عملکرد نهایی به عواملی مثل نحوه‌ی نگاشت کیوبیت‌ها روی توپولوژی سخت‌افزار، روش تجزیه‌ی گیت‌ها، زمان‌بندی اجرای آن‌ها، و نحوه‌ی اعمال بازخورد کلاسیک و کاهش خطا وابسته است. این جزئیات معمولاً در توصیف تئوریک الگوریتم دیده نمی‌شوند، اما روی دستگاه واقعی تعیین‌کننده‌اند.

روی کاغذ، دو پیاده‌سازی ممکن است کاملاً معادل به‌نظر برسند؛ عمق مشابه، تعداد گیت برابر، و حتی همان خروجی مورد انتظار. اما روی سخت‌افزار نویزی، یکی ممکن است پایدار همگرا شود و دیگری به‌دلیل انباشت خطا عملاً فروبپاشد. این تفاوت مستقیماً از نحوه‌ی کامپایل و زمان‌بندی می‌آید، نه از خود الگوریتم.

به همین دلیل است که محاسبات کوانتومی به‌سرعت در حال تبدیل شدن به یک مسئله‌ی مهندسی سیستم است. سؤال کلیدی دیگر این نیست که «آیا این الگوریتم بهینه است؟»، بلکه این است که «آیا کل زنجیره‌ی اجرا — از الگوریتم و کامپایلر گرفته تا سخت‌افزار و کنترل کلاسیک — می‌تواند به‌صورت قابل‌اعتماد و انتها‌به‌انتها کار کند؟».

با مقیاس‌پذیر شدن سخت‌افزار، برندگان کسانی نخواهند بود که صرفاً الگوریتم‌های زیباتر دارند، بلکه آن‌هایی هستند که لایه‌ی ترجمه بین تئوری و ماشین را بهتر کنترل می‌کنند. مزیت کوانتومی دقیقاً در همین لایه و به‌صورت تدریجی، به یک توان عملی و قابل استفاده تبدیل می‌شود.


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

نشست *پردازش کوانتومی؛ فناوری تحول آفرین قرن بیست و یکم*


*زمان:* چهارشنبه 17 دی ماه ساعت 9 الی 11
*مکان:* پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات- طبقه M- سالن استاد بدیع

لینک ثبت نام:
https://www.itrc.ac.ir/seminars
#آریاکوانتا
#نشست_کوانتومی
#پردازش_کوانتومی
#فناوری
#پژوهشگاه_ارتباطات_و_فناوری_اطلاعات
#مرکز_تحقیقات_مخابرات_ایران
#وزارت_ارتباطات_و_فناوری_اطلاعات
#ITRC
#IEEE

در میان روز‌های اندوهگین و بعد از صرف زمانی طولانی متن درسنامه “مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی متغیر پیوسته” آماده شد. به امید اینکه گامی کوچک در پیش‌برد محاسبات کوانتومی کشور باشد…

فایل PDF و کدهای برنامه‌نویسی در لینک زیر قرار دارد.


https://github.com/AriaQuanta/Introduction-to-Continuous-Variable-Quantum-Computing

برای آریاکوانتا چندین سال زحمت کشیدیم و کلی دوندگی برای کارهای ثبت و گرفتن حمایت و مکان استقرار
متاسفانه با شرایط حاضر همه چی دود شد رفت هوا!!
ما به عنوان اولین استارتاپ در ایران در حوزه محاسبات کوانتومی شروع کردیم ولی گویا قرار نیست راهی باز بشه
با این خاموشی اینترنت عملا هیچی نمونده حتی یک راه برای ارتباط ساده با دیگران

🌍🔖سلسله وبینارهای آنلاین آموزشی مدرسه علم و فناوری کوانتوم سایکت

📌موضوع وبینار ۵۹: آشنایی با مخابرات مستقیم امن کوانتومی

👨‍🏫 سخنران:
🔸دکتر مجتبی گلشنی
- عضو هیئت علمی دانشگاه باهنر کرمان

🗓️ زمان برگزاری:
دوشنبه ۲۸ اردیبهشت‌ماه ۱۴۰۵ ساعت ۱۷ تا ۱۹

📣 مخاطبین رویداد:
✅دانشجویان، فارغ التحصیلان، اساتید علوم پایه و سایر علاقه‌مندان به کسب دانش در این حوزه

🔗برای ثبت نام وارد لینک زیر شوید:
https://evand.com/events/

🌐 لینک ورود به وبینار:
https://vc.sharif.edu/ch/psiket-academy

🧬 رکورد تاریخی IBM در شبیه‌سازی کوانتومی؛ مدل‌سازی پروتئین ۱۲٬۶۳۵ اتمی با کمک کامپیوترهای کوانتومی

دانشمندان IBM، کلینیک Cleveland و مؤسسه تحقیقاتی RIKEN ژاپن موفق شدند بزرگ‌ترین شبیه‌سازی مولکولی تاریخ با استفاده از سخت‌افزار کوانتومی را انجام دهند؛ پروژه‌ای که شامل مدل‌سازی یک پروتئین عظیم با ۱۲٬۶۳۵ اتم بوده است.

این محاسبات با استفاده از دو کامپیوتر کوانتومی IBM و دو سوپرکامپیوتر قدرتمند ژاپنی انجام شد. در این پروژه از پردازنده‌های کوانتومی ۱۵۶ کیوبیتی IBM Heron استفاده شد و تا ۹۴ کیوبیت به‌صورت هم‌زمان در محاسبات شرکت داشتند.

پژوهشگران برای انجام این شبیه‌سازی بیش از ۹۲۰۰ مدار کوانتومی را طی حدود ۱۰۰ ساعت اجرا کردند و نزدیک به ۱.۳ میلیارد داده اندازه‌گیری از سیستم‌های کوانتومی جمع‌آوری شد؛ یکی از سنگین‌ترین محاسبات شیمی کوانتومی انجام‌شده تا امروز.

طبق اعلام IBM، این روش جدید نسبت به نسل قبلی شبیه‌سازی‌ها:
• حدود ۴۰ برابر مقیاس بزرگ‌تری را پوشش می‌دهد
• و در برخی بخش‌ها تا ۲۱۰ برابر دقت بیشتری ارائه کرده است.

دانشمندان می‌گویند این فناوری می‌تواند در آینده مسیر طراحی دارو، کشف مواد جدید، مهندسی زیستی و شیمی محاسباتی را متحول کند؛ چون رفتار دقیق الکترون‌ها در مولکول‌های بزرگ، برای کامپیوترهای کلاسیک بسیار سنگین و زمان‌بر است.

با این حال، IBM تأکید کرده که این دستاورد هنوز به معنی «برتری کامل کوانتومی» نیست و سیستم‌های فعلی همچنان به همکاری نزدیک با ابرکامپیوترهای کلاسیک نیاز دارند. این پروژه در واقع نمونه‌ای از «ابررایانش کوانتومی-کلاسیک هیبریدی» محسوب می‌شود.

منبع رسمی IBM Quantum:
IBM Quantum Blog





🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

شرکت QuEra Computing اعلام کرده به یک رکورد مهم در «تصحیح خطای کوانتومی» رسیده؛ مشکلی که سال‌ها بزرگ‌ترین مانع ساخت کامپیوترهای کوانتومی واقعی بوده.
ادعای اصلی اینه که با فناوری «اتم‌های خنثی» (Neutral Atoms) تونستن تعداد کیوبیت‌های موردنیاز برای ساخت کیوبیت‌های پایدار رو به‌شدت کاهش بدن؛ اتفاقی که اگر در عمل هم جواب بده، می‌تونه آینده رقابت در صنعت کوانتوم رو تغییر بده.
تا امروز سیستم‌های کوانتومی برای کنترل خطا به تعداد عظیمی کیوبیت اضافه نیاز داشتن. اما QuEra میگه معماری جدیدش می‌تونه با بازده خیلی بالاتر این کار رو انجام بده؛ یعنی رسیدن به کامپیوترهای کوانتومی کاربردی شاید خیلی نزدیک‌تر از چیزی باشه که فکر می‌کردیم.

این خبر باعث شده دوباره توجه‌ها به فناوری «Neutral Atom» جلب بشه؛ حوزه‌ای که خیلی‌ها حالا اون رو جدی‌ترین رقیب معماری‌های فعلی مثل superconducting qubits می‌دونن.
البته هنوز همه‌چیز در مرحله اثبات کامل عملی نیست و بخش زیادی از نتایج فعلاً روی شبیه‌سازی و آزمایش‌های محدود انجام شده. ولی اگر این فناوری در مقیاس واقعی جواب بده، می‌تونه یکی از بزرگ‌ترین نقاط عطف تاریخ محاسبات کوانتومی باشه.

منبع:

QuEra Computing Blog



🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

سلسه‌نشست‌های حضوری‌وبرخط خانه کوانتوم

🔹 نشست تخصصی «هوش کوانتومی: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردهای آن»

سخنران :
دکتر حسین داودی یگانه
مرکز محاسبات کوانتومی آریاکوانتا

محورهای نشست:
▫️ یادگیری ماشین کوانتومی (QML)
▫️ الگوریتم‌های کوانتومی
▫️ شبکه‌های عصبی کوانتومی
▫️ کاربردهای صنعتی و پژوهشی

📅 زمان: چهارشنبه ۱۳ خرداد ۱۴۰۵
⏰ ساعت: ۱۰ الی ۱۲
💻 برگزارى: به‌صورت برخط

🔗 ثبت‌نام:
www.itrc.ac.ir/seminars

#هوش_کوانتومی
#QuantumMachineLearning

#IEEE


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

🔬 ژورنال کلاب مجازی گروه پرتو پزشکی و کاربرد پرتو دانشگاه شیراز

🎙 عنوان وبینار:
مقدمه‌ای بر کد MCNP و نقش آن در پژوهش‌های نوین فناوری‌های هسته‌ای

📝 شرح سخنرانی:
در این ارائه، اصول شبیه‌سازی مونت‌کارلو و قابلیت‌های کد MCNP معرفی شده و نقش این ابزار قدرتمند در پژوهش‌های مهندسی هسته‌ای، دزیمتری، حفاظت پرتویی و سایر کاربردهای فناوری هسته‌ای مورد بررسی قرار خواهد گرفت.

👨‍🏫 سخنران:
دکتر فرزانه مهاجری
دکترای فیزیک هسته‌ای دانشگاه تبریز
پسادکتری پژوهشگاه علوم و فنون هسته‌ای

📅 تاریخ برگزاری: یکشنبه ۱۷ خرداد ۱۴۰۵
🕖 ساعت برگزاری: ساعت ۱۸

🔗 لینک جلسه:
https://meet.google.com/qhr-gsyy-frm

شرکت Atom Computing
به نقطه عطف جدیدی در تصحیح خطای کوانتومی دست یافت

شرکت Atom Computing از دستیابی به نخستین نمایش کامل تصحیح خطای کوانتومی با استفاده از «کد توریک» (Toric Code) روی رایانه‌های کوانتومی مبتنی بر اتم‌های خنثی خبر داد؛ دستاوردی که می‌تواند گامی مهم در مسیر توسعه رایانه‌های کوانتومی مقاوم در برابر خطا باشد.

بر اساس اعلام این شرکت، آزمایش انجام‌شده نشان داده است که با افزایش تعداد کیوبیت‌های مورد استفاده، نرخ خطای منطقی سیستم کاهش می‌یابد؛ یکی از معیارهای کلیدی برای اثبات کارایی سامانه‌های تصحیح خطای کوانتومی در مقیاس بزرگ. Atom Computing همچنین اعلام کرده که این نخستین بار است که چنین سطحی از تصحیح خطای پایدار و چندمرحله‌ای در یک معماری مبتنی بر اتم‌های خنثی به نمایش گذاشته می‌شود.

نتایج منتشرشده نشان می‌دهد این سامانه توانسته تا ۹۰ چرخه متوالی استخراج سندروم خطا را اجرا کرده و اطلاعات کوانتومی را در طول چندین مرحله تصحیح خطا حفظ کند. این آزمایش از قابلیت‌هایی مانند اندازه‌گیری در حین اجرا (Mid-Circuit Measurement)، جایگزینی کیوبیت‌های از دست‌رفته و بارگذاری مجدد اتم‌ها برای تداوم عملکرد استفاده کرده است.

کد توریک که توسط پژوهشگران به‌عنوان یکی از مهم‌ترین کدهای توپولوژیکی تصحیح خطا شناخته می‌شود، روشی برای محافظت از اطلاعات کوانتومی در برابر خطاهای فیزیکی فراهم می‌کند و از گزینه‌های اصلی برای دستیابی به رایانش کوانتومی تحمل‌پذیر نسبت به خطا (Fault-Tolerant Quantum Computing) به شمار می‌رود.

تحلیلگران صنعت معتقدند این دستاورد، جایگاه معماری اتم‌های خنثی را در رقابت جهانی فناوری کوانتومی تقویت می‌کند. در سال‌های اخیر، شرکت‌هایی مانند Google، IBM و Quantinuum نیز پیشرفت‌هایی در حوزه تصحیح خطای کوانتومی گزارش کرده‌اند، اما Atom Computing اکنون نخستین شرکتی است که توانسته چنین نمایشی را با استفاده از فناوری اتم‌های خنثی ارائه دهد.

این موفقیت هنوز به معنای دستیابی به یک رایانه کوانتومی کاملاً مقاوم در برابر خطا نیست، اما می‌تواند یکی از مهم‌ترین گام‌ها در مسیر عبور از سامانه‌های آزمایشی فعلی به نسل آینده رایانه‌های کوانتومی کاربردی و مقیاس‌پذیر باشد.

https://thequantuminsider.com/2026/06/03/atom-computing-reveals-quantum-error-correction-with-toric-code/



🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

محاسبات کوانتومی فقط نسخه سریع‌تر کامپیوترهای امروزی نیست؛ بلکه روشی کاملاً متفاوت برای پردازش اطلاعات است.
از برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی کوانتومی گرفته تا الگوریتم‌های شور و گروور، جهان کوانتوم در حال بازتعریف مرزهای محاسبات، هوش مصنوعی و امنیت سایبری است.
آینده‌ای را تصور کنید که در آن اینترنت کوانتومی، رایانش توزیع‌شده و سیستم‌های میلیون‌کیوبیتی به واقعیت تبدیل شوند

🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

آموزش مقیاس‌پذیر شبکه‌های عصبی کوانتومی روی سخت‌افزار واقعی

پژوهشگران از چندین مؤسسه علمی و شرکت فعال در حوزه کوانتوم موفق شدند روشی جدید برای آموزش شبکه‌های عصبی کوانتومی (QNN) روی رایانه‌های کوانتومی واقعی توسعه دهند. این روش هزینه محاسباتی آموزش را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد و امکان استفاده از مدل‌های بزرگ‌تر را فراهم می‌کند.

در این آزمایش، یک شبکه عصبی کوانتومی ۱۶ کیوبیتی روی رایانه کوانتومی IonQ Forte Enterprise آموزش داده شد و یک مدل ۳۲ کیوبیتی نیز با موفقیت مورد آزمایش قرار گرفت.

نوآوری اصلی پژوهش شامل استفاده از معماری «Butterfly»، آموزش لایه‌به‌لایه و محاسبه موازی گرادیان‌ها است؛ ترکیبی که تعداد اجرای مدارهای کوانتومی موردنیاز برای آموزش را به‌شدت کاهش می‌دهد.

این دستاورد نشان می‌دهد که آموزش شبکه‌های عصبی کوانتومی روی سخت‌افزار واقعی، که یکی از چالش‌های اصلی حوزه محاسبات کوانتومی بود، به‌تدریج در حال عملی شدن است و می‌تواند زمینه‌ساز نسل آینده هوش مصنوعی کوانتومی باشد.

🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

وضعیت زبان‌های برنامه‌نویسی کوانتومی در ۲۰۲۶: پایتون برنده شد، رقابت به لایه‌های عمیق‌تر منتقل شده است

در حالی که صنعت محاسبات کوانتومی همچنان در مسیر رسیدن به کاربردهای تجاری گسترده حرکت می‌کند، گزارش جدید منتشرشده توسط The Quantum Insider نشان می‌دهد که نبرد اصلی دیگر بر سر «زبان برنامه‌نویسی کوانتومی» نیست؛ بلکه بر سر ابزارها، کامپایلرها و زیرساخت‌هایی است که برنامه‌های کوانتومی را به سخت‌افزارهای واقعی متصل می‌کنند.

پایتون به زبان مشترک دنیای کوانتوم تبدیل شد

اگر چند سال پیش از متخصصان می‌پرسیدید آینده برنامه‌نویسی کوانتومی در اختیار کدام زبان خواهد بود، پاسخ‌ها بین Q#، Qiskit، Cirq و PyQuil تقسیم می‌شد. اما در سال ۲۰۲۶ نتیجه تقریباً مشخص شده است:

پایتون به استاندارد عملی توسعه نرم‌افزارهای کوانتومی تبدیل شده است.

امروزه اکثر فریم‌ورک‌های مهم کوانتومی، از پژوهش‌های دانشگاهی گرفته تا پروژه‌های صنعتی، رابط اصلی خود را بر پایه پایتون ارائه می‌کنند. این موضوع باعث شده توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، علم داده و محاسبات علمی بتوانند بدون یادگیری یک زبان کاملاً جدید وارد حوزه کوانتوم شوند.


Qiskit
همچنان سلطان اکوسیستم
کوانتومی

فریم‌ورک Qiskit که توسط IBM Quantum⁠ توسعه یافته، همچنان پرنفوذترین ابزار برنامه‌نویسی کوانتومی جهان محسوب می‌شود.

دلایل این برتری عبارت‌اند از:

بزرگ‌ترین جامعه توسعه‌دهندگان
گسترده‌ترین مستندات آموزشی
دسترسی مستقیم به رایانه‌های کوانتومی IBM
حضور پررنگ در فرصت‌های شغلی و پروژه‌های تحقیقاتی

نسخه‌های جدید Qiskit همچنین بهبودهای مهمی در عملکرد، بهینه‌سازی مدارها و پشتیبانی از زبان C++ دریافت کرده‌اند که آن را برای کاربردهای حرفه‌ای جذاب‌تر کرده است.

PennyLane
انتخاب اول برای هوش مصنوعی کوانتومی

در بخش Quantum Machine Learning یا QML، فریم‌ورک PennyLane بیش از هر ابزار دیگری مورد توجه قرار گرفته است.

ویژگی‌های کلیدی آن شامل:

اتصال مستقیم به PyTorch
پشتیبانی از TensorFlow
قابلیت محاسبه گرادیان مدارهای کوانتومی
توسعه مدل‌های هیبریدی کلاسیک-کوانتومی

بسیاری از پروژه‌های تحقیقاتی مرتبط با هوش مصنوعی کوانتومی اکنون بر پایه PennyLane ساخته می‌شوند.

NVIDIA وارد میدان شده؛ رشد سریع CUDA-Q

یکی از مهم‌ترین تحولات سال‌های اخیر، رشد چشمگیر CUDA-Q است.

این پلتفرم که توسط NVIDIA⁠ توسعه داده شده، تلاش می‌کند دنیای پردازش گرافیکی، هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی را به هم متصل کند.

مزایای اصلی آن:

پشتیبانی همزمان از Python و C++
شبیه‌سازی بسیار سریع مدارهای کوانتومی روی GPU
سازگاری با انواع سخت‌افزارهای کوانتومی
مناسب برای پروژه‌های بزرگ تحقیقاتی و صنعتی

بسیاری از تحلیلگران معتقدند CUDA-Q می‌تواند در سال‌های آینده به یکی از بازیگران اصلی اکوسیستم کوانتومی تبدیل شود.

Q#
هنوز از صحنه خارج نشده است

زبان Q# که توسط Microsoft Azure Quantum⁠ پشتیبانی می‌شود، برخلاف برخی پیش‌بینی‌ها همچنان نقش مهمی در اکوسیستم کوانتومی دارد.

هرچند محبوبیت آن با Qiskit قابل مقایسه نیست، اما در حوزه‌هایی مانند:

تخمین منابع مورد نیاز الگوریتم‌ها
تحلیل سامانه‌های مقاوم در برابر خطا
تحقیقات مرتبط با رایانش کوانتومی مقیاس‌پذیر

همچنان ابزار ارزشمندی محسوب می‌شود.

آینده متعلق به کامپایلرها و Runtimeها است

شاید مهم‌ترین پیام این گزارش آن باشد که تمرکز صنعت در حال تغییر است.

در سال‌های گذشته سؤال اصلی این بود:

«کدام زبان برنامه‌نویسی کوانتومی برنده خواهد شد؟»

اما در سال ۲۰۲۶ سؤال جدید این است:

«کدام پلتفرم می‌تواند بهترین عملکرد را روی سخت‌افزارهای مختلف ارائه دهد؟»

به همین دلیل فناوری‌هایی مانند:

OpenQASM
PyTKET
CUDA-Q
سیستم‌های Runtime کوانتومی
ابزارهای Error Mitigation

بیش از گذشته اهمیت پیدا کرده‌اند.

نقشه راه ورود به برنامه‌نویسی کوانتومی

کارشناسان معتقدند برای ورود به این حوزه، بهترین مسیر به شکل زیر است:

یادگیری Python
آشنایی با مفاهیم بنیادی کوانتومی
کار با Qiskit
ورود به PennyLane برای پروژه‌های QML
یادگیری CUDA-Q برای شبیه‌سازی‌های پیشرفته
آشنایی با OpenQASM برای درک لایه‌های پایین سخت‌افزار


صنعت رایانش کوانتومی در سال ۲۰۲۶ به مرحله‌ای رسیده که زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر عامل تعیین‌کننده نیستند. پایتون عملاً جایگاه خود را به‌عنوان زبان اصلی توسعه تثبیت کرده و رقابت واقعی اکنون در لایه‌های زیرین اکوسیستم جریان دارد؛ جایی که کامپایلرها، Runtimeها، ابزارهای بهینه‌سازی و پلتفرم‌های سخت‌افزاری آینده این فناوری را رقم خواهند زد.

به بیان ساده، جنگ زبان‌ها تقریباً تمام شده است؛ جنگ زیرساخت‌ها تازه آغاز شده است.

https://thequantuminsider.com/2026/06/19/state-of-quantum-computing-programming-languages