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
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
*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
فایل PDF و کدهای برنامهنویسی در لینک زیر قرار دارد.
https://github.com/AriaQuanta/Introduction-to-Continuous-Variable-Quantum-Computing
GitHub
GitHub - AriaQuanta/Introduction-to-Continuous-Variable-Quantum-Computing: This Jupyter notebook is the practical companion to…
This Jupyter notebook is the practical companion to the "Introduction to Continuous-Variable Quantum Computing" primer, utilizing the Strawberry Fields platform. - AriaQuanta/In...
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
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
📌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
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
Ibm
Quantum-centric supercomputing simulates 12,635-atom protein | IBM Quantum Computing Blog
A team from Cleveland Clinic, RIKEN, and IBM used two IBM quantum computers and two supercomputers to model biologically relevant molecules at scale.
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
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
Quera
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
🔹 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
Forwarded from MCNP For Everybody
🔬 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
🎙 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
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
Quantum Insider
Atom Computing Reveals Quantum Error Correction with Toric Code
Atom Computing reported the first full demonstration of quantum error correction using a toric code on a neutral-atom quantum computer.
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
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
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
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
The Quantum Insider
Top Quantum Programming Languages and Frameworks in 2026
A look at the quantum software tools developers use in 2026, from quantum SDKs and compilers to hardware-specific frameworks.
آمریکا کوانتوم را به اولویت ملی تبدیل کرد؛ ترامپ دستور ساخت ابررایانه کوانتومی تا ۲۰۲۸ را صادر کرد
دولت آمریکا با صدور دو فرمان اجرایی جدید، فناوری کوانتومی را به یکی از محورهای اصلی راهبرد فناوری و امنیت ملی این کشور تبدیل کرد. بر اساس این دستورات، دولت فدرال موظف شده توسعه یک رایانه کوانتومی قدرتمند برای کاربردهای علمی را تا سال ۲۰۲۸ تسریع کند و همزمان زیرساختهای حیاتی کشور را در برابر تهدیدهای ناشی از رایانش کوانتومی آینده مقاوم سازد.
بر اساس فرمان «آغاز عصر جدید نوآوری کوانتومی»، تمامی نهادهای کلیدی دولت آمریکا باید ظرف ماههای آینده برنامههای راهبردی خود را برای توسعه رایانش کوانتومی، شبکههای کوانتومی و حسگرهای کوانتومی ارائه کنند. هدف این برنامه، حفظ برتری آمریکا در رقابت فشرده فناوری با چین و تبدیل دستاوردهای آزمایشگاهی به کاربردهای عملی و تجاری است.
همزمان، وزارت انرژی آمریکا مأمور شده یک مرکز ملی ارزیابی و توسعه سامانههای کوانتومی ایجاد کند و پروژه ساخت یک رایانه کوانتومی ملی را با همکاری دانشگاهها و شرکتهای خصوصی پیش ببرد.
دومین فرمان اجرایی بر امنیت سایبری متمرکز است. دولت آمریکا قصد دارد مهاجرت سامانههای حساس دولتی به رمزنگاری پساکوانتومی را تا سالهای ۲۰۳۰ و ۲۰۳۱ تکمیل کند؛ اقدامی که برای مقابله با روزی طراحی شده که رایانههای کوانتومی بتوانند بسیاری از روشهای رمزنگاری فعلی را بشکنند.
این تصمیمات در شرایطی اتخاذ شده که دولت آمریکا ماه گذشته نیز بیش از ۲ میلیارد دلار سرمایهگذاری مستقیم در شرکتها و زیرساختهای کوانتومی را اعلام کرده بود؛ اقدامی که نشان میدهد واشنگتن کوانتوم را در کنار هوش مصنوعی به عنوان فناوری تعیینکننده دهه آینده میبیند.
کارشناسان معتقدند اگرچه هدفگذاری ساخت یک سامانه کوانتومی قدرتمند تا سال ۲۰۲۸ بسیار جاهطلبانه است، اما این فرمانها نشان میدهد آمریکا وارد مرحلهای شده که کوانتوم دیگر صرفاً یک پروژه تحقیقاتی نیست، بلکه به بخشی از رقابت ژئوپلیتیکی و امنیتی قدرتهای بزرگ جهان تبدیل شده است.
https://thequantuminsider.com/2026/06/22/trump-administration-executive-order-places-quantum-at-center-of-federal-technology-strategy/
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
دولت آمریکا با صدور دو فرمان اجرایی جدید، فناوری کوانتومی را به یکی از محورهای اصلی راهبرد فناوری و امنیت ملی این کشور تبدیل کرد. بر اساس این دستورات، دولت فدرال موظف شده توسعه یک رایانه کوانتومی قدرتمند برای کاربردهای علمی را تا سال ۲۰۲۸ تسریع کند و همزمان زیرساختهای حیاتی کشور را در برابر تهدیدهای ناشی از رایانش کوانتومی آینده مقاوم سازد.
بر اساس فرمان «آغاز عصر جدید نوآوری کوانتومی»، تمامی نهادهای کلیدی دولت آمریکا باید ظرف ماههای آینده برنامههای راهبردی خود را برای توسعه رایانش کوانتومی، شبکههای کوانتومی و حسگرهای کوانتومی ارائه کنند. هدف این برنامه، حفظ برتری آمریکا در رقابت فشرده فناوری با چین و تبدیل دستاوردهای آزمایشگاهی به کاربردهای عملی و تجاری است.
همزمان، وزارت انرژی آمریکا مأمور شده یک مرکز ملی ارزیابی و توسعه سامانههای کوانتومی ایجاد کند و پروژه ساخت یک رایانه کوانتومی ملی را با همکاری دانشگاهها و شرکتهای خصوصی پیش ببرد.
دومین فرمان اجرایی بر امنیت سایبری متمرکز است. دولت آمریکا قصد دارد مهاجرت سامانههای حساس دولتی به رمزنگاری پساکوانتومی را تا سالهای ۲۰۳۰ و ۲۰۳۱ تکمیل کند؛ اقدامی که برای مقابله با روزی طراحی شده که رایانههای کوانتومی بتوانند بسیاری از روشهای رمزنگاری فعلی را بشکنند.
این تصمیمات در شرایطی اتخاذ شده که دولت آمریکا ماه گذشته نیز بیش از ۲ میلیارد دلار سرمایهگذاری مستقیم در شرکتها و زیرساختهای کوانتومی را اعلام کرده بود؛ اقدامی که نشان میدهد واشنگتن کوانتوم را در کنار هوش مصنوعی به عنوان فناوری تعیینکننده دهه آینده میبیند.
کارشناسان معتقدند اگرچه هدفگذاری ساخت یک سامانه کوانتومی قدرتمند تا سال ۲۰۲۸ بسیار جاهطلبانه است، اما این فرمانها نشان میدهد آمریکا وارد مرحلهای شده که کوانتوم دیگر صرفاً یک پروژه تحقیقاتی نیست، بلکه به بخشی از رقابت ژئوپلیتیکی و امنیتی قدرتهای بزرگ جهان تبدیل شده است.
https://thequantuminsider.com/2026/06/22/trump-administration-executive-order-places-quantum-at-center-of-federal-technology-strategy/
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
Quantum Insider
Trump Administration Executive Order Places Quantum at Center of Federal Technology Strategy
A new executive order directs a comprehensive federal strategy to accelerate quantum technology development.
مقاله با عنوان A Survey of Quantum Programming Languages یک مرور جامع از وضعیت زبانهای برنامهنویسی کوانتومی تا سال ۲۰۲۶ ارائه میدهد و تلاش میکند به این پرسش اساسی پاسخ دهد که یک زبان برنامهنویسی کوانتومی ایدهآل باید چه ویژگیهایی داشته باشد. نویسندگان با بررسی ده زبان مطرح و فعال در این حوزه، شامل زبانهای توسعهیافته توسط شرکتهای بزرگ مانند IBM، Google، Microsoft، NVIDIA، Xanadu و Rigetti و همچنین چند زبان دانشگاهی، تصویری جامع از روند تکامل این زبانها، قابلیتهای آنها و چالشهای موجود ارائه کردهاند. برخلاف بسیاری از مطالعات پیشین که صرفاً به معرفی ویژگیهای زبانها میپرداختند، این مقاله رویکردی عملی اتخاذ کرده و همه زبانها را با پیادهسازی مجموعهای از الگوریتمهای استاندارد کوانتومی مورد ارزیابی قرار داده است.
برای انجام این مقایسه، نویسندگان دو مسئله بنیادین در محاسبات کوانتومی را انتخاب کردهاند: الگوریتم فاکتورگیری شور (Shor’s Algorithm) و شبیهسازی هامیلتونی (Hamiltonian Simulation). شبیهسازی هامیلتونی نیز با دو روش مختلف، یعنی Trotterization و Linear Combination of Unitaries (LCU)، روی دو مدل فیزیکی متفاوت پیادهسازی شده است. در مجموع، برای هر زبان پنج برنامه نوشته شده و مجموعاً پنجاه پیادهسازی مورد بررسی قرار گرفته است. سپس معیارهایی مانند تعداد خطوط کد، سهولت برنامهنویسی، زمان اجرا، زمان کامپایل و صحت نتایج با یکدیگر مقایسه شدهاند. این رویکرد باعث شده است که ارزیابی زبانها بر پایه تجربه عملی و نه صرفاً ویژگیهای نظری انجام شود.
یکی از مهمترین دستاوردهای مقاله، ارائه یک چارچوب طبقهبندی برای ارزیابی زبانهای برنامهنویسی کوانتومی است. این چارچوب زبانها را در سه بعد اصلی شامل مدل برنامهنویسی (Programming Model)، قدرت بیان یا بیانپذیری (Expressiveness) و ایمنی (Safety) دستهبندی میکند. این سه معیار به اعتقاد نویسندگان مهمترین ویژگیهایی هستند که کیفیت یک زبان برنامهنویسی کوانتومی را تعیین میکنند.
در بعد نخست، یعنی مدل برنامهنویسی، زبانها به دو گروه «Embedded» و «Hybrid» تقسیم میشوند. در زبانهای Embedded مانند Qiskit، Cirq و PennyLane، برنامه کوانتومی در قالب یک ساختار داده درون یک زبان کلاسیک، معمولاً Python، ساخته میشود و سپس برای اجرا به سختافزار یا شبیهساز ارسال میشود. در مقابل، زبانهای Hybrid مانند CUDA-Q، Q#، Guppy و Silq تلاش میکنند عملیات کلاسیک و کوانتومی را در یک محیط برنامهنویسی واحد و بدون مرز مشخص با یکدیگر ترکیب کنند. نویسندگان معتقدند مدل Hybrid از دید برنامهنویس طبیعیتر است، زیرا نیاز به جداسازی صریح بخشهای کلاسیک و کوانتومی را کاهش میدهد و توسعه برنامههای پیچیده را سادهتر میکند.
دومین معیار ارزیابی، بیانپذیری زبان است؛ یعنی اینکه زبان تا چه اندازه میتواند الگوریتمهای پیچیده کوانتومی را به شکلی ساده، خوانا و فشرده بیان کند. در این زمینه چهار قابلیت کلیدی بررسی شده است: پشتیبانی از جبر عملگرهای پائولی، امکان آمادهسازی حالتهای کوانتومی (State Preparation) و کدگذاری بلوکی (Block Encoding)، وجود انواع دادهای مانند اعداد صحیح کوانتومی (Quantum Integers) و همچنین امکان تخصیص پویا (Dynamic Allocation) کیوبیتها. مقاله نشان میدهد زبانهایی که این قابلیتها را به صورت بومی ارائه میکنند، برنامههایی کوتاهتر، خواناتر و سادهتر تولید میکنند. بهویژه زبانهایی مانند Qrisp و Silq با ارائه نوع داده Quantum Integer، پیادهسازی الگوریتم شور را بسیار سادهتر کردهاند، زیرا دیگر نیازی به طراحی دستی مدارهای پیچیده حساب کوانتومی وجود ندارد. همچنین زبانهایی مانند CUDA-Q، Cirq و Qiskit ابزارهای قدرتمندی برای کار با عملگرهای پائولی و ساخت هامیلتونیها فراهم میکنند که پیادهسازی الگوریتمهای شبیهسازی کوانتومی را بسیار سادهتر میسازد.
بعد سوم چارچوب پیشنهادی، ایمنی زبان است. نویسندگان دو مفهوم مهم را در این بخش بررسی میکنند: ایمنی نوع (Static Type Safety) و ایمنی مقداردهی اولیه (Initialization Safety). ایمنی نوع تضمین میکند که بسیاری از خطاهای برنامهنویسی پیش از اجرای برنامه و در مرحله کامپایل شناسایی شوند. زبانهایی مانند Guppy، Silq و Q# در این زمینه عملکرد بسیار خوبی دارند و حتی از سیستمهای نوع خطی (Linear Type Systems) برای مدیریت صحیح منابع کوانتومی استفاده میکنند. مفهوم دوم، یعنی Initialization Safety، به مدیریت صحیح کیوبیتهای موقت مربوط میشود. از آنجا که کیوبیتها ممکن است پس از پایان یک محاسبه همچنان در حالت درهمتنیده باقی بمانند، آزادسازی نادرست آنها میتواند باعث بروز خطا در ادامه برنامه شود.
برای انجام این مقایسه، نویسندگان دو مسئله بنیادین در محاسبات کوانتومی را انتخاب کردهاند: الگوریتم فاکتورگیری شور (Shor’s Algorithm) و شبیهسازی هامیلتونی (Hamiltonian Simulation). شبیهسازی هامیلتونی نیز با دو روش مختلف، یعنی Trotterization و Linear Combination of Unitaries (LCU)، روی دو مدل فیزیکی متفاوت پیادهسازی شده است. در مجموع، برای هر زبان پنج برنامه نوشته شده و مجموعاً پنجاه پیادهسازی مورد بررسی قرار گرفته است. سپس معیارهایی مانند تعداد خطوط کد، سهولت برنامهنویسی، زمان اجرا، زمان کامپایل و صحت نتایج با یکدیگر مقایسه شدهاند. این رویکرد باعث شده است که ارزیابی زبانها بر پایه تجربه عملی و نه صرفاً ویژگیهای نظری انجام شود.
یکی از مهمترین دستاوردهای مقاله، ارائه یک چارچوب طبقهبندی برای ارزیابی زبانهای برنامهنویسی کوانتومی است. این چارچوب زبانها را در سه بعد اصلی شامل مدل برنامهنویسی (Programming Model)، قدرت بیان یا بیانپذیری (Expressiveness) و ایمنی (Safety) دستهبندی میکند. این سه معیار به اعتقاد نویسندگان مهمترین ویژگیهایی هستند که کیفیت یک زبان برنامهنویسی کوانتومی را تعیین میکنند.
در بعد نخست، یعنی مدل برنامهنویسی، زبانها به دو گروه «Embedded» و «Hybrid» تقسیم میشوند. در زبانهای Embedded مانند Qiskit، Cirq و PennyLane، برنامه کوانتومی در قالب یک ساختار داده درون یک زبان کلاسیک، معمولاً Python، ساخته میشود و سپس برای اجرا به سختافزار یا شبیهساز ارسال میشود. در مقابل، زبانهای Hybrid مانند CUDA-Q، Q#، Guppy و Silq تلاش میکنند عملیات کلاسیک و کوانتومی را در یک محیط برنامهنویسی واحد و بدون مرز مشخص با یکدیگر ترکیب کنند. نویسندگان معتقدند مدل Hybrid از دید برنامهنویس طبیعیتر است، زیرا نیاز به جداسازی صریح بخشهای کلاسیک و کوانتومی را کاهش میدهد و توسعه برنامههای پیچیده را سادهتر میکند.
دومین معیار ارزیابی، بیانپذیری زبان است؛ یعنی اینکه زبان تا چه اندازه میتواند الگوریتمهای پیچیده کوانتومی را به شکلی ساده، خوانا و فشرده بیان کند. در این زمینه چهار قابلیت کلیدی بررسی شده است: پشتیبانی از جبر عملگرهای پائولی، امکان آمادهسازی حالتهای کوانتومی (State Preparation) و کدگذاری بلوکی (Block Encoding)، وجود انواع دادهای مانند اعداد صحیح کوانتومی (Quantum Integers) و همچنین امکان تخصیص پویا (Dynamic Allocation) کیوبیتها. مقاله نشان میدهد زبانهایی که این قابلیتها را به صورت بومی ارائه میکنند، برنامههایی کوتاهتر، خواناتر و سادهتر تولید میکنند. بهویژه زبانهایی مانند Qrisp و Silq با ارائه نوع داده Quantum Integer، پیادهسازی الگوریتم شور را بسیار سادهتر کردهاند، زیرا دیگر نیازی به طراحی دستی مدارهای پیچیده حساب کوانتومی وجود ندارد. همچنین زبانهایی مانند CUDA-Q، Cirq و Qiskit ابزارهای قدرتمندی برای کار با عملگرهای پائولی و ساخت هامیلتونیها فراهم میکنند که پیادهسازی الگوریتمهای شبیهسازی کوانتومی را بسیار سادهتر میسازد.
بعد سوم چارچوب پیشنهادی، ایمنی زبان است. نویسندگان دو مفهوم مهم را در این بخش بررسی میکنند: ایمنی نوع (Static Type Safety) و ایمنی مقداردهی اولیه (Initialization Safety). ایمنی نوع تضمین میکند که بسیاری از خطاهای برنامهنویسی پیش از اجرای برنامه و در مرحله کامپایل شناسایی شوند. زبانهایی مانند Guppy، Silq و Q# در این زمینه عملکرد بسیار خوبی دارند و حتی از سیستمهای نوع خطی (Linear Type Systems) برای مدیریت صحیح منابع کوانتومی استفاده میکنند. مفهوم دوم، یعنی Initialization Safety، به مدیریت صحیح کیوبیتهای موقت مربوط میشود. از آنجا که کیوبیتها ممکن است پس از پایان یک محاسبه همچنان در حالت درهمتنیده باقی بمانند، آزادسازی نادرست آنها میتواند باعث بروز خطا در ادامه برنامه شود.
زبان Silq با استفاده از مکانیزمی به نام Automatic Uncomputation این فرآیند را بهصورت خودکار انجام میدهد و از این نظر یکی از پیشرفتهترین طراحیهای موجود را ارائه میکند.
یکی از نتایج جالب مقاله، مقایسه اندازه برنامههای نوشتهشده در زبانهای مختلف است. نتایج نشان میدهد که زبانهایی مانند PennyLane و Qrisp توانستهاند الگوریتم شور را با حدود پنجاه خط کد پیادهسازی کنند، در حالی که همین الگوریتم در زبانهایی مانند Q# و PyQuil به بیش از ۱۷۰ خط کد نیاز دارد. همچنین در تمام زبانها مشاهده شده است که پیادهسازی الگوریتم LCU نسبت به روش Trotterization بهمراتب پیچیدهتر و طولانیتر است، زیرا علاوه بر عملیات کوانتومی، نیازمند آمادهسازی حالت، کدگذاری بلوکی و کنترل کلاسیک در حین اجرای مدار است.
در نهایت، نویسندگان تأکید میکنند که هیچ زبان برنامهنویسی کوانتومی را نمیتوان بهعنوان بهترین گزینه برای همه کاربردها معرفی کرد، زیرا هر زبان با هدف خاصی توسعه یافته است. برای مثال، Qiskit به دلیل اکوسیستم گسترده و ارتباط مستقیم با سختافزارهای IBM یکی از مهمترین ابزارهای صنعتی محسوب میشود. CUDA-Q برای توسعه برنامههای هیبریدی با کارایی بالا طراحی شده است، PennyLane در حوزه یادگیری ماشین کوانتومی جایگاه ویژهای دارد، Qualtran برای طراحی الگوریتمهای مقاوم در برابر خطا مناسب است و زبانهای دانشگاهی مانند Silq و Qrisp نوآوریهای ارزشمندی در زمینه طراحی زبان و افزایش سطح انتزاع ارائه کردهاند. نویسندگان نتیجه میگیرند که نسل آینده زبانهای برنامهنویسی کوانتومی باید از مدل برنامهنویسی هیبریدی، سیستم نوع ایستا، پشتیبانی بومی از انواع داده کوانتومی، مدیریت خودکار منابع و قابلیتهای سطح بالای برنامهنویسی بهره ببرند تا توسعه نرمافزارهای کوانتومی بزرگمقیاس سادهتر، ایمنتر و قابل نگهداریتر شود. این ویژگیها به عنوان مهمترین مسیرهای آینده طراحی زبانهای برنامهنویسی کوانتومی معرفی شدهاند.
https://arxiv.org/abs/2606.26254
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
یکی از نتایج جالب مقاله، مقایسه اندازه برنامههای نوشتهشده در زبانهای مختلف است. نتایج نشان میدهد که زبانهایی مانند PennyLane و Qrisp توانستهاند الگوریتم شور را با حدود پنجاه خط کد پیادهسازی کنند، در حالی که همین الگوریتم در زبانهایی مانند Q# و PyQuil به بیش از ۱۷۰ خط کد نیاز دارد. همچنین در تمام زبانها مشاهده شده است که پیادهسازی الگوریتم LCU نسبت به روش Trotterization بهمراتب پیچیدهتر و طولانیتر است، زیرا علاوه بر عملیات کوانتومی، نیازمند آمادهسازی حالت، کدگذاری بلوکی و کنترل کلاسیک در حین اجرای مدار است.
در نهایت، نویسندگان تأکید میکنند که هیچ زبان برنامهنویسی کوانتومی را نمیتوان بهعنوان بهترین گزینه برای همه کاربردها معرفی کرد، زیرا هر زبان با هدف خاصی توسعه یافته است. برای مثال، Qiskit به دلیل اکوسیستم گسترده و ارتباط مستقیم با سختافزارهای IBM یکی از مهمترین ابزارهای صنعتی محسوب میشود. CUDA-Q برای توسعه برنامههای هیبریدی با کارایی بالا طراحی شده است، PennyLane در حوزه یادگیری ماشین کوانتومی جایگاه ویژهای دارد، Qualtran برای طراحی الگوریتمهای مقاوم در برابر خطا مناسب است و زبانهای دانشگاهی مانند Silq و Qrisp نوآوریهای ارزشمندی در زمینه طراحی زبان و افزایش سطح انتزاع ارائه کردهاند. نویسندگان نتیجه میگیرند که نسل آینده زبانهای برنامهنویسی کوانتومی باید از مدل برنامهنویسی هیبریدی، سیستم نوع ایستا، پشتیبانی بومی از انواع داده کوانتومی، مدیریت خودکار منابع و قابلیتهای سطح بالای برنامهنویسی بهره ببرند تا توسعه نرمافزارهای کوانتومی بزرگمقیاس سادهتر، ایمنتر و قابل نگهداریتر شود. این ویژگیها به عنوان مهمترین مسیرهای آینده طراحی زبانهای برنامهنویسی کوانتومی معرفی شدهاند.
https://arxiv.org/abs/2606.26254
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
arXiv.org
A Survey of Quantum Programming Languages
Quantum computing has seen multiple recent breakthroughs and is getting closer to demonstrations of an exponential advantage over classical computing for certain problems. Programmers will require...
📰 QPiAI از «کیت توسعهدهنده کوانتومی باز» (Open Quantum SDK) رونمایی کرد
شرکت نوآور QPiAI (۸ جولای ۲۰۲۶) از راهاندازی نسخهی متنباز (Open Source) کیت توسعهدهندهی محاسبات کوانتومی خود خبر داد. این گام بلند در جهت دموکراتیکسازی دسترسی به فناوریهای کوانتومی برداشته شده است.
🚀 این SDK که بهطور ویژه برای محققان دانشگاهی و توسعهدهندگان نرمافزار طراحی شده، امکانات زیر را فراهم میکند:
· شبیهسازی مدارهای کوانتومی پیشرفته
· بهینهسازی الگوریتمهای کوانتومی
· اتصال آسان به سختافزارهای کوانتومی نسل جدید
🔑 هدف اصلی این ابزار، کاهش موانع ورود به حوزهی برنامهنویسی کوانتومی و تسریع فرآیند کشف در علوم مواد، رمزنگاری و هوش مصنوعی عنوان شده است.
مدیران QPiAI تأکید کردهاند که این بستر متنباز با ارائهی مستندات جامع و کتابخانههای از پیشساخته، به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا بدون نیاز به دانش عمیق فیزیک کوانتوم، اپلیکیشنهای خود را پیادهسازی کنند. این حرکت میتواند انقلابی در اکوسیستم استارتاپهای کوانتومی ایجاد کند.
🔗 منبع و اطلاعات بیشتر:
https://thequantuminsider.com/2026/07/08/qpiai-launches-open-quantum-sdk-for-developers-and-researchers/
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
شرکت نوآور QPiAI (۸ جولای ۲۰۲۶) از راهاندازی نسخهی متنباز (Open Source) کیت توسعهدهندهی محاسبات کوانتومی خود خبر داد. این گام بلند در جهت دموکراتیکسازی دسترسی به فناوریهای کوانتومی برداشته شده است.
🚀 این SDK که بهطور ویژه برای محققان دانشگاهی و توسعهدهندگان نرمافزار طراحی شده، امکانات زیر را فراهم میکند:
· شبیهسازی مدارهای کوانتومی پیشرفته
· بهینهسازی الگوریتمهای کوانتومی
· اتصال آسان به سختافزارهای کوانتومی نسل جدید
🔑 هدف اصلی این ابزار، کاهش موانع ورود به حوزهی برنامهنویسی کوانتومی و تسریع فرآیند کشف در علوم مواد، رمزنگاری و هوش مصنوعی عنوان شده است.
مدیران QPiAI تأکید کردهاند که این بستر متنباز با ارائهی مستندات جامع و کتابخانههای از پیشساخته، به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا بدون نیاز به دانش عمیق فیزیک کوانتوم، اپلیکیشنهای خود را پیادهسازی کنند. این حرکت میتواند انقلابی در اکوسیستم استارتاپهای کوانتومی ایجاد کند.
🔗 منبع و اطلاعات بیشتر:
https://thequantuminsider.com/2026/07/08/qpiai-launches-open-quantum-sdk-for-developers-and-researchers/
🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming
Quantum Insider
QpiAI Launches Open Quantum SDK for Developers and Researchers
QpiAI releases its Quantum SDK to expand access to quantum software development tools for researchers, startups, and enterprise teams.
درسنامه مقدمهای بر محاسبات کوانتومی که از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته را در بر میگیرد، با هدف ارائه ساختاری منسجم و روان برای دانشجویان رشتههای فیزیک، مهندسی برق، علوم رایانه و پژوهشگرانی که بهتازگی وارد این حوزه شدهاند، تدوین شده است. از ویژگیهای این مجموعه میتوان به تعادل میان فرمالیسم ریاضی، شهود فیزیکی و برنامهنویسی، همچنین ارائه مثالهای کدنویسی و شبیهسازی عملی اشاره کرد. فایل PDF درسنامه بههمراه کدهای آن در وبسایت آریاکوانتا و مخزن GitHub در دسترس علاقهمندان قرار گرفته است.
🔗 لینک دانلود و دسترسی:
https://ariaquanta.com/dvqc/
#محاسبات_کوانتومی
#آریاکوانتا
🔗 لینک دانلود و دسترسی:
https://ariaquanta.com/dvqc/
#محاسبات_کوانتومی
#آریاکوانتا
شغلهای امنیت سایبری کوانتومی؛ یکی از پرتقاضاترین مشاغل دهه آینده
محاسبات کوانتومی دیگر یک کنجکاوی آزمایشگاهی نیست. بر اساس گزارش «مانیتور فناوری کوانتوم ۲۰۲۶» مککینزی، محاسبات کوانتومی میتواند تا سال ۲۰۳۵ تا ۲.۷ تریلیون دلار ارزش اقتصادی در سراسر جهان ایجاد کند. پیشبینیها حاکی از آن است که این بخش تا سال ۲۰۳۵ بیش از یک تریلیون دلار به اقتصاد جهانی اضافه کرده و ۸۴۰,۰۰۰ شغل جدید ایجاد خواهد کرد. اما این رشد شتابان، یک روی دیگر سکه نیز دارد: همان قدرتی که زنجیرههای تأمین را بهینه و کشف دارو را تسریع میکند، در نهایت قادر خواهد بود رمزگشایی را که امروز از تراکنشهای مالی، سوابق بهداشتی و ارتباطات دفاعی محافظت میکند، بشکند. رقابت برای ساخت زیرساختهای مقاوم در برابر کوانتوم آغاز شده و به افرادی نیاز دارد که در حال حاضر به اندازه کافی وجود ندارند.
بیشتر بخوانید
محاسبات کوانتومی دیگر یک کنجکاوی آزمایشگاهی نیست. بر اساس گزارش «مانیتور فناوری کوانتوم ۲۰۲۶» مککینزی، محاسبات کوانتومی میتواند تا سال ۲۰۳۵ تا ۲.۷ تریلیون دلار ارزش اقتصادی در سراسر جهان ایجاد کند. پیشبینیها حاکی از آن است که این بخش تا سال ۲۰۳۵ بیش از یک تریلیون دلار به اقتصاد جهانی اضافه کرده و ۸۴۰,۰۰۰ شغل جدید ایجاد خواهد کرد. اما این رشد شتابان، یک روی دیگر سکه نیز دارد: همان قدرتی که زنجیرههای تأمین را بهینه و کشف دارو را تسریع میکند، در نهایت قادر خواهد بود رمزگشایی را که امروز از تراکنشهای مالی، سوابق بهداشتی و ارتباطات دفاعی محافظت میکند، بشکند. رقابت برای ساخت زیرساختهای مقاوم در برابر کوانتوم آغاز شده و به افرادی نیاز دارد که در حال حاضر به اندازه کافی وجود ندارند.
بیشتر بخوانید
به تاریخ، امروز ۶ مردادماه ۱۴۰۵ هست تا همین جا درگیر جنگ، تورم وحشتناک و گرانی بی حدی هستیم! به قول فروغ اما خوب چه میشود که باید زندگی را گذراند. در این میان با توجه به نشانههای برتری فناوری طرفهای مقابل، کسی شک ندارد که دست برتر با کسی هست که دانش به روز و کارآمدی دارد اما برای ما داستان فرق دارد. آیا سراغ فناوری ها نو برویم در این شرایط یا نه بچسبیم به داشتههایمان و سعی کنیم با همین منابع مالی اندک سیستمهای فعلی را حفظ یا کمی ارتقا دهیم و درب فناوریهای جدید را تخته کنیم!!
حالا در میان این همه فناوری مختلف کوانتوم هم هست ساکت و گوشهگیر شده، دلیلش این هست که همه انتظار معجزه دارند از کوانتوم! به هر کسی یا نهادی پیشنهاد درباره کوانتوم داده میشود میپرسد الان چه دردی را از من دوا میکند، خوب راستش را بخواهید بیراه هم نمیگوید مگر پول اضافی داریم که به این جور کارها بدهیم میان اینهمه مشکلات اما باز راستش را بخواهید خیلی هم بیراه میگوید چون نمیداند تا ۵-۴ سال آینده کوانتوم به تمام ابعاد شهری و دفاعی و امنیتی وارد خواهد شد. آن موقعه نمیشود فراخوان داد اقا بیاید کامپیوتر کوانتومی بسازید بیاید حسگر کوانتومی بسازید یا شبکه کوانتومی آنهم ظرف ۶ماه!!!
البته جوابش هم را دارند میریم میخریم مثل آنهمه محصولی که خریدند و بدون دستاوردی ،هیچ شد. اما تا کجا میتوان خرید، فکر میکنید به این راحتی همهچیز را میدهند.
سالیانی طولانی هست که پژوهشگران عالیقدر ایرانی در این حوزه کار میکنند و با تمام ناملایمات و حمایتهای اندک همچنان پیش میروند. اگر این فناوری کوانتومی زیبا کنار گذاشته و به ته صف هدایت شما شود، باید منتظر طوفانی باشیم که از نسیمهای کوچک شروع شده است.
باز هم تکراری هست اما جنگ هست الان، ولی چه میشود کرد باید زندگی کرد و به فکر بود و کار کرد و حرف زد که فناوری کوانتومی آینده را میسازد نه آینده ۱۰۰ اسال دیگر را نه، ۵-۴ سال آینده را...
حالا در میان این همه فناوری مختلف کوانتوم هم هست ساکت و گوشهگیر شده، دلیلش این هست که همه انتظار معجزه دارند از کوانتوم! به هر کسی یا نهادی پیشنهاد درباره کوانتوم داده میشود میپرسد الان چه دردی را از من دوا میکند، خوب راستش را بخواهید بیراه هم نمیگوید مگر پول اضافی داریم که به این جور کارها بدهیم میان اینهمه مشکلات اما باز راستش را بخواهید خیلی هم بیراه میگوید چون نمیداند تا ۵-۴ سال آینده کوانتوم به تمام ابعاد شهری و دفاعی و امنیتی وارد خواهد شد. آن موقعه نمیشود فراخوان داد اقا بیاید کامپیوتر کوانتومی بسازید بیاید حسگر کوانتومی بسازید یا شبکه کوانتومی آنهم ظرف ۶ماه!!!
البته جوابش هم را دارند میریم میخریم مثل آنهمه محصولی که خریدند و بدون دستاوردی ،هیچ شد. اما تا کجا میتوان خرید، فکر میکنید به این راحتی همهچیز را میدهند.
سالیانی طولانی هست که پژوهشگران عالیقدر ایرانی در این حوزه کار میکنند و با تمام ناملایمات و حمایتهای اندک همچنان پیش میروند. اگر این فناوری کوانتومی زیبا کنار گذاشته و به ته صف هدایت شما شود، باید منتظر طوفانی باشیم که از نسیمهای کوچک شروع شده است.
باز هم تکراری هست اما جنگ هست الان، ولی چه میشود کرد باید زندگی کرد و به فکر بود و کار کرد و حرف زد که فناوری کوانتومی آینده را میسازد نه آینده ۱۰۰ اسال دیگر را نه، ۵-۴ سال آینده را...
چالش جهانی کوانتوم و هوش مصنوعی ۲۰۲۶ برگزار میشود
چالش جهانی کوانتوم + هوش مصنوعی (Global Quantum + AI Challenge)، یک ابتکار بینالمللی برای تبدیل پژوهشهای کوانتومی به نتایج صنعتی، با حمایت هوش مصنوعی و محاسبات با کارایی بالا (HPC) آغاز به کار کرده است. این رویداد با جایزهای معادل ۲۰۰,۰۰۰ دلار و در قالب ۵ چالش صنعتی، فرصتی بینظیر برای استارتاپها، تیمهای تحقیقاتی و شرکتهای بزرگ فراهم میکند تا راهحلهای خود را در محیطهای واقعی به آزمون بگذارند.
این چالش که توسط The Quantum Insider سازماندهی شده، برخلاف هکاتونهای کوتاهمدت، در بازهای چندماهه برگزار میشود و ترکیبی از محاسبات کوانتومی، هوش مصنوعی و ابررایانهها را برای اعتبارسنجی راهحلها در محیطهای صنعتی به کار میگیرد. تیمها روی مسائلی از صنایع هوافضا، خودروسازی، مراقبتهای بهداشتی، خدمات مالی، انرژی و بخش عمومی کار خواهند کرد.
برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید
چالش جهانی کوانتوم + هوش مصنوعی (Global Quantum + AI Challenge)، یک ابتکار بینالمللی برای تبدیل پژوهشهای کوانتومی به نتایج صنعتی، با حمایت هوش مصنوعی و محاسبات با کارایی بالا (HPC) آغاز به کار کرده است. این رویداد با جایزهای معادل ۲۰۰,۰۰۰ دلار و در قالب ۵ چالش صنعتی، فرصتی بینظیر برای استارتاپها، تیمهای تحقیقاتی و شرکتهای بزرگ فراهم میکند تا راهحلهای خود را در محیطهای واقعی به آزمون بگذارند.
این چالش که توسط The Quantum Insider سازماندهی شده، برخلاف هکاتونهای کوتاهمدت، در بازهای چندماهه برگزار میشود و ترکیبی از محاسبات کوانتومی، هوش مصنوعی و ابررایانهها را برای اعتبارسنجی راهحلها در محیطهای صنعتی به کار میگیرد. تیمها روی مسائلی از صنایع هوافضا، خودروسازی، مراقبتهای بهداشتی، خدمات مالی، انرژی و بخش عمومی کار خواهند کرد.
برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید