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
دنیای فناوری در آستانهی تحولی عظیم قرار دارد؛ جایی که یادگیری ماشین و رایانش کوانتومی دست در دست هم، افقهای تازهای را میگشایند.
اگر مدیر یا مشاور ارشد هستید و میخواهید درک عمیقی از کاربردهای هوش کوانتومی (QAI) و تأثیر آن بر کسبوکارها داشته باشید، این دوره برای شما طراحی شده است.
📌 دورهی «یادگیری ماشین کوانتومی (QML)»
با حضور:
· دکتر حسین داودی یگانه (مرکز محاسبات کوانتومی آریاکوانتا)
· دکتر محمود نعمتاللهزاده (پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات)
🗓 زمان: یکشنبه و سهشنبه، ۲۵ و ۲۷ مرداد ۱۴۰۵ (برخط)
⏰ ساعت: ۹ تا ۱۱ صبح
در این دوره، از اصول پایهی رایانش کوانتومی تا تفاوتهای QML با ML کلاسیک، حوزههای کاربرد، فرصتها و چالشها، و نگاه مدیریتی به پروژههای کوانتومی را مرور میکنیم.
اگر به دنبال تصمیمسازی هوشمندانه برای آیندهی سازمان خود هستید، این فرصت را از دست ندهید.
🔗 ثبتنام و اطلاعات بیشتر:
www.itrc.ac.ir/seminars
📞 ارتباط با مرکز آموزش:
۰۲۱-۴۴۶۵۹۶۶۱-۴
#AriaQuanta
#QuantumMachineLearning #QML #QuantumComputing #AI #ITRC #Leadership #FutureTech
اگر مدیر یا مشاور ارشد هستید و میخواهید درک عمیقی از کاربردهای هوش کوانتومی (QAI) و تأثیر آن بر کسبوکارها داشته باشید، این دوره برای شما طراحی شده است.
📌 دورهی «یادگیری ماشین کوانتومی (QML)»
با حضور:
· دکتر حسین داودی یگانه (مرکز محاسبات کوانتومی آریاکوانتا)
· دکتر محمود نعمتاللهزاده (پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات)
🗓 زمان: یکشنبه و سهشنبه، ۲۵ و ۲۷ مرداد ۱۴۰۵ (برخط)
⏰ ساعت: ۹ تا ۱۱ صبح
در این دوره، از اصول پایهی رایانش کوانتومی تا تفاوتهای QML با ML کلاسیک، حوزههای کاربرد، فرصتها و چالشها، و نگاه مدیریتی به پروژههای کوانتومی را مرور میکنیم.
اگر به دنبال تصمیمسازی هوشمندانه برای آیندهی سازمان خود هستید، این فرصت را از دست ندهید.
🔗 ثبتنام و اطلاعات بیشتر:
www.itrc.ac.ir/seminars
📞 ارتباط با مرکز آموزش:
۰۲۱-۴۴۶۵۹۶۶۱-۴
#AriaQuanta
#QuantumMachineLearning #QML #QuantumComputing #AI #ITRC #Leadership #FutureTech
ارسال «شبحوار» فوتونهای درهمتنیده توسط NIST در مسیر ۶۲ کیلومتری
فوتونهای درهمتنیده با موفقیت مسافت ۶۲ کیلومتری (حدود ۳۸٫۵ مایل) را از طریق کابلهای فیبر نوری تجاری، از محوطه موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) در گایتِرزبِرگ به دانشگاه مریلند در کالج پارک طی کردند. این دستاورد که در مجله Journal of Optical Communications and Networking منتشر شده، نشاندهنده بقای درهمتنیدگی شکننده کوانتومی در شرایط دنیای واقعی است و گامی کلیدی به سوی ساخت یک شبکه کوانتومی محسوب میشود.
بیشتر بخوانید
فوتونهای درهمتنیده با موفقیت مسافت ۶۲ کیلومتری (حدود ۳۸٫۵ مایل) را از طریق کابلهای فیبر نوری تجاری، از محوطه موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) در گایتِرزبِرگ به دانشگاه مریلند در کالج پارک طی کردند. این دستاورد که در مجله Journal of Optical Communications and Networking منتشر شده، نشاندهنده بقای درهمتنیدگی شکننده کوانتومی در شرایط دنیای واقعی است و گامی کلیدی به سوی ساخت یک شبکه کوانتومی محسوب میشود.
بیشتر بخوانید
مرکز محاسبات کوانتومی آریاکوانتا سومین دوره جامع محاسبات کوانتومی را بهصورت آنلاین برگزار میکند.
در این دوره، مسیر محاسبات کوانتومی را از مبانی نظری تا شبیهسازی، برنامهنویسی، کاربردها و سختافزارهای کوانتومی دنبال خواهیم کرد.
🔹 سرفصلهای دوره:
▫️ مبانی محاسبات کوانتومی
▫️ شبیهسازی کوانتومی؛ آنالوگ و دیجیتال
▫️ برنامه نویسی کوانتومی
▫️ کاربردهای محاسبات کوانتومی؛ بهینهسازی، شیمی کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی
▫️ سختافزارهای کوانتومی؛ ابررسانا، اتم خنثی و فوتونیک
🎯 پروژه عملی نهایی
شرکتکنندگان در طول دوره روی یک پروژه عملی کار خواهند کرد و یک مسئله واقعی را با استفاده از روشهای محاسبات کوانتومی پیادهسازی و بررسی خواهند کرد.
📌 اطلاعات دوره:
🔹 ۱۸ جلسه
🔹 بهصورت آنلاین
🔹 شروع: ۱۷ شهریور
🔹 مدرسان: دکتر حسین داودی یگانه | دکتر عباس راحتطلب
🔹 هزینه: ۳,۶۰۰,۰۰۰ تومان
🔹 ۲۰٪ تخفیف ویژه دانشجویان و ثبتنام زودهنگام تا ۳۰ مردادماه با کد AriaQuanta20
🔗 ثبتنام و اطلاعات بیشتر:
ariaquanta.com/workshop-new/
https://evnd.co/tbmCg
در این دوره، مسیر محاسبات کوانتومی را از مبانی نظری تا شبیهسازی، برنامهنویسی، کاربردها و سختافزارهای کوانتومی دنبال خواهیم کرد.
🔹 سرفصلهای دوره:
▫️ مبانی محاسبات کوانتومی
▫️ شبیهسازی کوانتومی؛ آنالوگ و دیجیتال
▫️ برنامه نویسی کوانتومی
▫️ کاربردهای محاسبات کوانتومی؛ بهینهسازی، شیمی کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی
▫️ سختافزارهای کوانتومی؛ ابررسانا، اتم خنثی و فوتونیک
🎯 پروژه عملی نهایی
شرکتکنندگان در طول دوره روی یک پروژه عملی کار خواهند کرد و یک مسئله واقعی را با استفاده از روشهای محاسبات کوانتومی پیادهسازی و بررسی خواهند کرد.
📌 اطلاعات دوره:
🔹 ۱۸ جلسه
🔹 بهصورت آنلاین
🔹 شروع: ۱۷ شهریور
🔹 مدرسان: دکتر حسین داودی یگانه | دکتر عباس راحتطلب
🔹 هزینه: ۳,۶۰۰,۰۰۰ تومان
🔹 ۲۰٪ تخفیف ویژه دانشجویان و ثبتنام زودهنگام تا ۳۰ مردادماه با کد AriaQuanta20
🔗 ثبتنام و اطلاعات بیشتر:
ariaquanta.com/workshop-new/
https://evnd.co/tbmCg