رایانش کوانتومی چیست؟ اصول، مبانی و کاربردهای عملی

رایانش کوانتومی مرزِ توان محاسباتی را بازتعریف می‌کند؛ اما پرسش مهم این است: این انقلاب علمی دقیقاً چه مشکلاتی را حل می‌کند و کدام صنایع واقعاً از آن نفع خواهند برد؟ در این مقاله، با نگاهی منظم و نقادانه به اصول فنی (از کیوبیت تا درهم‌تنیدگی) و نیز کاربردهای عملی، مسیر تبدیل ایده‌های نظری به راه‌حل‌های تجاری را نشان می‌دهیم. خواننده خواهد دید که چرا برخی مسائل شیمیایی و مالی که امروز حل‌ناشدنی می‌نمایند، با ابزارهای کوانتومی قابل تسخیر خواهند شد؛ و در عین حال چه موانع فنی و اخلاقی باید پیش از رسیدن به “برتری کوانتومی” برداشته شوند.

اگر به دنبال درک روشن و عملیاتی از رایانش کوانتومی هستید (نه صرفاً اصطلاحات فنی) ادامه‌ی متن پاسخ‌های ملموس و راهبردی ارائه می‌دهد: از نوع کیوبیت‌ها و معماری‌های مرسوم گرفته تا ابزارهای نرم‌افزاری و سناریوهای صنعتی که بیشترین تأثیر را خواهند داشت. این مقدمه تنها نقطه‌ی شروع است؛ خواندن کامل مقاله به شما تصویر کاملی از فرصت‌ها، ریسک‌ها و چگونگی آماده‌سازی کسب‌وکار یا تیم پژوهشی‌تان برای موج بعدی نوآوری می‌دهد.

با هامیا ژورنال همراه باشید.

رایانش کوانتومی، حوزه‌ای بدیع و روبه‌رشد در علوم کامپیوتر و مهندسی است که از خصایص بی‌همتای مکانیک کوانتومی بهره می‌جوید تا مسائلی را حل کند که فراتر از توانایی حتی نیرومندترین رایانه‌های مرسوم (کلاسیک) امروزی است.

قلمرو رایانش کوانتومی طیف وسیعی از رشته‌ها را در بر می‌گیرد که از آن جمله می‌توان به سخت‌افزار کوانتومی و الگوریتم‌های کوانتومی اشاره کرد. هرچند که فناوری کوانتومی هنوز در مراحل ابتدایی توسعه قرار دارد، اما در آینده‌ای نزدیک قادر خواهد بود مسائل پیچیده‌ای را به نتیجه برساند که ابررایانه‌های مرسوم از حل آن‌ها ناتوان‌اند (یا نمی‌توانند با سرعت کافی به حل آن‌ها بپردازند).

رایانه‌های کوانتومی در مقیاس بزرگ، با بهره‌گیری از مزیت‌های فیزیک کوانتومی، قادر خواهند بود مسائل دشوار را با سرعتی چندین برابر ماشین‌های مرسوم کنونی حل و فصل کنند. با دستیابی به یک رایانه کوانتومی، برخی از مسائلی که حل آن‌ها ممکن است هزاران سال به طول انجامد، احتمالاً در عرض تنها چند دقیقه یا چند ساعت به نتیجه خواهند رسید.

مکانیک کوانتومی که به مطالعه فیزیک در ابعاد بسیار ریز می‌پردازد، اصول بنیادین طبیعی شگفت‌انگیزی را آشکار می‌سازد. رایانه‌های کوانتومی به طور ویژه از این پدیده‌ها بهره می‌برند تا به روش‌های ریاضیاتی برای حل مسئله دست یابند که صرفاً از طریق رایانش مرسوم قابل دسترس نیستند.

گستره کاربردهای عملی رایانش کوانتومی

در عرصه عمل، پیش‌بینی می‌شود که رایانه‌های کوانتومی در دو وظیفه اصلی، کاربرد گسترده‌ای یابند:

1. مدل‌سازی رفتار سامانه‌های فیزیکی
2. شناسایی الگوها و ساختارها در داده‌ها (اطلاعات)

مکانیک کوانتومی تا حدودی شبیه به سیستم‌عامل جهان هستی عمل می‌کند. از این رو، رایانه‌ای که از اصول مکانیک کوانتومی برای پردازش اطلاعات استفاده می‌نماید، مزیت‌های چشمگیری در مدل‌سازی سامانه‌های فیزیکی دارد. بر همین اساس، رایانش کوانتومی برای کاربردهای حوزه شیمی و علم مواد از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. به عنوان مثال، رایانه‌های کوانتومی می‌توانند به پژوهشگرانی که در پی یافتن مولکول‌های کارآمد برای مصارف دارویی یا مهندسی هستند، یاری رسانند تا گزینه‌های مطلوب را با سرعت و کارآیی بیشتری شناسایی کنند.

رایانه‌های کوانتومی همچنین قادرند با بهره‌گیری از شیوه‌های ریاضیاتی که برای رایانه‌های مرسوم (کلاسیک) در دسترس نیست، داده‌ها را پردازش نمایند. این قابلیت به آن‌ها امکان می‌دهد تا به داده‌ها ساختار بخشیده و در کشف الگوهایی کمک کنند که ممکن است الگوریتم‌های مرسوم به تنهایی از درک آن‌ها بازمانند. در عمل، این توانایی می‌تواند برای کاربردهایی از زیست‌شناسی (همچون تاخوردگی پروتئین) تا امور مالی بسیار سودمند باشد.

در عصر کنونی، بخش عمده‌ای از تلاش‌های پژوهشی در زمینه رایانش کوانتومی، معطوف به جستجو برای الگوریتم‌ها و کاربردهایی است که در چارچوب همین دسته‌بندی‌های کلان استفاده مورد انتظار جای می‌گیرند. این کوشش‌ها، علاوه بر ساخت و توسعه خودِ این فناوری نوظهور صورت می‌پذیرد.

با توجه به تداوم سرمایه‌گذاری‌های عظیم توسط مؤسسات پیشرویی همچون آی‌بی‌ام (IBM)، آمازون (Amazon)، مایکروسافت (Microsoft) و گوگل (Google)، و همچنین شرکت‌های نوپا (استارتاپ‌ها) مانند ریگتی (Rigetti) و آی‌ اُ‌ اِن‌کیو (Ionq) بر روی این فناوری تحول‌آفرین، تخمین زده می‌شود که رایانش کوانتومی تا سال ۲۰۳۵ به صنعتی با ارزش تقریبی ۱.۳ تریلیون دلار بدل گردد. این سرمایه‌گذاری‌ها و رقابت آزاد در بازار، نیروی محرکه اصلی برای پیشرفت سریع و تبدیل شدن این فناوری نوین به یک ابزار اقتصادی قدرتمند خواهد بود.

چهار اصل اساسی مکانیک کوانتومی

در مباحث مربوط به رایانه‌های کوانتومی، ضروری است که درک کنیم جهان در کوچک‌ترین مقیاس‌های خود، رفتاری کاملاً متفاوت از آنچه در تجارب روزمره به آن خو گرفته‌ایم، از خود نشان می‌دهد. در مقایسه با مفاهیم فیزیکی که در دوره‌های دبیرستانی فرا گرفته‌ایم، کنش‌ها و رفتارهای اجسام کوانتومی اغلب شگفت‌آور و خلاف شهود ما هستند.

توصیف رفتارهای ذرات کوانتومی یک چالش بی‌همتا را پیش روی ما قرار می‌دهد. بسیاری از الگوهای رایج برای درک جهان طبیعی، فاقد واژگان لازم برای انتقال کنش‌های حیرت‌انگیز ذرات کوانتومی هستند. با این حال، مکانیک کوانتومی نحوه کارکرد واقعی جهان را آشکار می‌سازد. رایانه‌های کوانتومی با جایگزین کردن مدارهای سنتی بیت‌های دودویی با ذرات کوانتومی، که بیت‌های کوانتومی یا کیوبیت‌ها (Qubits) نامیده می‌شوند، از مزیت‌های مکانیک کوانتومی بهره می‌برند. این ذرات رفتاری متمایز از بیت‌های مرسوم داشته و خواص منحصربه‌فردی را بروز می‌دهند که تنها با مکانیک کوانتومی قابل تبیین است.

برای دست یافتن به درکی صحیح از رایانش کوانتومی، فهم چهار اصل کلیدی زیر در مکانیک کوانتومی حائز اهمیت است:

• برهم‌نهی (Superposition)
• درهم‌تنیدگی (Entanglement)
• ناهمدوسی (Decoherence)
• تداخل (Interference)

برهم‌نهی (Superposition): سنگ بنای پردازش کوانتومی

یک کیوبیت به تنهایی کارایی چندانی ندارد. اما این توانایی را دارد که اطلاعات کوانتومی خود را در وضعیت برهم‌نهی قرار دهد؛ وضعیتی که ترکیبی از تمامی پیکربندی‌های ممکن آن کیوبیت را نمایش می‌دهد. مجموعه‌هایی از کیوبیت‌ها که در حالت برهم‌نهی قرار دارند، می‌توانند فضاهای محاسباتی پیچیده و چندبُعدی ایجاد کنند. مسائل دشوار می‌توانند به شیوه‌های نوین در این فضاها بازنمایی شوند.

زمانی که یک سامانه کوانتومی مورد سنجش (اندازه‌گیری) قرار می‌گیرد، حالت آن از یک برهم‌نهی احتمالی به یک حالت دودویی فرو می‌پاشد، که این حالت می‌تواند مانند کد دودویی، به صورت صفر یا یک ثبت گردد.

درهم‌تنیدگی (Entanglement): پیوند کوانتومی اطلاعات

درهم‌تنیدگی قابلیتی است که به کیوبیت‌ها اجازه می‌دهد تا حالت خود را با سایر کیوبیت‌ها همبسته (Correlation) سازند. سامانه‌های درهم‌تنیده به قدری ذاتاً به یکدیگر پیوسته‌اند که وقتی پردازنده‌های کوانتومی یکی از کیوبیت‌های درهم‌تنیده را اندازه‌گیری می‌کنند، می‌توانند فوراً اطلاعاتی درباره سایر کیوبیت‌های موجود در همان سامانه درهم‌تنیده به دست آورند.

تداخل (Interference): مکانیزم رانش رایانش کوانتومی

تداخل به عنوان موتور محرکه رایانش کوانتومی شناخته می‌شود. محیطی متشکل از کیوبیت‌هایی که در حالت برهم‌نهی جمعی قرار می‌گیرند، اطلاعات را به گونه‌ای ساختار می‌دهند که مشابه امواج است و دامنه‌هایی به هر یک از نتایج ممکن مرتبط می‌شوند.

این دامنه‌ها در نهایت به احتمالات نتایج حاصل از اندازه‌گیری سامانه تبدیل می‌شوند. این امواج می‌توانند بر روی یکدیگر تقویت شوند، در صورتی که پیک‌های بسیاری از آن‌ها در یک نتیجه مشخص هم‌راستا گردند، یا یکدیگر را خنثی سازند، زمانی که اوج‌ها و فرودها (پیک‌ها و دره‌ها) با هم تعامل نمایند. تقویت یک احتمال یا حذف احتمالات دیگر، هر دو از اشکال تداخل به شمار می‌روند.

ناهمدوسی (Decoherence): مرز میان قلمروهای کوانتومی و مرسوم

ناهمدوسی یا وادوسی کوانتومی فرآیندی است که طی آن یک سامانه در حالت کوانتومی، به یک حالت غیرکوانتومی فرو می‌پاشد. این فرآیند می‌تواند به صورت عامدانه از طریق اندازه‌گیری سامانه کوانتومی، یا با عوامل محیطی دیگر (که گاهی اوقات آن را ناخواسته تحریک می‌کنند) آغاز شود. به طور کلی، رایانش کوانتومی نیازمند پرهیز و به حداقل رساندن وقوع ناهمدوسی در سامانه است.

نحوه تعامل اصول مکانیک کوانتوم برای پردازش

برای درک بهتر رایانش کوانتومی، شایسته است این دو مفهوم شگفت‌آور را همزمان در نظر بگیریم. نخست آنکه، اشیایی که می‌توان حالت‌های مشخص آن‌ها را اندازه‌گیری کرد – یعنی کیوبیت‌ها در حالت برهم‌نهی با دامنه‌های احتمال تعریف‌شده – به شیوه‌ای تصادفی رفتار می‌کنند. دوم آنکه، اشیای دور از هم – در اینجا، کیوبیت‌های درهم‌تنیده – همچنان می‌توانند به روش‌هایی رفتار کنند که، هرچند به صورت انفرادی تصادفی هستند، اما قویاً با یکدیگر همبسته می‌باشند.

یک محاسبه در رایانه کوانتومی با آماده‌سازی یک برهم‌نهی از حالت‌های محاسباتی آغاز می‌گردد. یک مدار کوانتومی که توسط کاربر طراحی و آماده شده است، از عملیاتی برای درهم‌تنیدگی کیوبیت‌ها و تولید الگوهای تداخلی استفاده می‌نماید که توسط یک الگوریتم کوانتومی هدایت می‌شود. بسیاری از نتایج ممکن از طریق تداخل حذف شده، در حالی که نتایج دیگر تقویت می‌گردند. نتایج تقویت‌شده، همان راه‌حل‌های محاسبه مورد نظر هستند.

شالوده پردازش کوانتومی: سازوکار عمل رایانه‌های کوانتومی

تمایز اصلی میان رایانه‌های مرسوم (کلاسیک) و رایانه‌های کوانتومی در این است که رایانه‌های کوانتومی به جای بیت‌ها، از کیوبیت‌ها استفاده می‌نمایند. با آنکه رایانش کوانتومی همچنان از کد دودویی بهره می‌برد، اما کیوبیت‌ها اطلاعات را به شیوه‌ای متفاوت از رایانه‌های مرسوم پردازش می‌کنند. اما پرسش اینجاست که کیوبیت‌ها دقیقاً چه هستند و چگونه پدید می‌آیند؟

کیوبیت‌ها (Qubits): واحدهای بنیادین اطلاعات کوانتومی

در حالی که رایانه‌های مرسوم برای ذخیره و پردازش داده‌ها به بیت‌های دودویی (صفر و یک) متکی هستند، رایانه‌های کوانتومی داده‌ها را به شکل متمایزی و با بهره‌گیری از بیت‌های کوانتومی (کیوبیت‌ها) در حالت برهم‌نهی، پردازش می‌کنند.

یک کیوبیت می‌تواند مانند یک بیت مرسوم عمل کند و تنها مقدار صفر یا یک را ذخیره نماید، اما در عین حال این قابلیت را دارد که به طور همزمان، یک ترکیب وزن‌دار از هر دو حالت صفر و یک باشد. هنگامی که کیوبیت‌ها با یکدیگر ترکیب می‌شوند، برهم‌نهی آن‌ها می‌تواند به صورت تصاعدی در پیچیدگی رشد کند: دو کیوبیت می‌توانند در برهم‌نهیِ چهار رشته دودویی محتمل قرار گیرند، سه کیوبیت می‌توانند در برهم‌نهیِ هشت رشته دودویی ممکن قرار گیرند، و این روند ادامه می‌یابد. با ۱۰۰ کیوبیت، دامنه احتمالات به ارقامی نجومی می‌رسد.

الگوریتم‌های کوانتومی با دستکاری اطلاعات به شیوه‌ای کار می‌کنند که برای رایانه‌های مرسوم (کلاسیک) در دسترس نیست، که این امر می‌تواند برای مسائل خاص، افزایش سرعت چشمگیری را به ارمغان آورد؛ به ویژه زمانی که رایانه‌های کوانتومی و ابررایانه‌های مرسوم با عملکرد بالا، به صورت هم‌افزا با یکدیگر همکاری نمایند.

انواع کیوبیت‌ها: ساختارها و قابلیت‌های متفاوت

به طور کلی، کیوبیت‌ها از طریق دستکاری و اندازه‌گیری سامانه‌هایی ایجاد می‌شوند که رفتارهای مکانیک کوانتومی را از خود بروز می‌دهند؛ از جمله مدارهای ابررسانا، فوتون‌ها، الکترون‌ها، یون‌های به دام افتاده و اتم‌ها.

در عصر حاضر، روش‌های گوناگونی برای ساخت کیوبیت‌ها جهت استفاده در رایانش کوانتومی وجود دارد، که برخی از آن‌ها برای انواع مختلف وظایف محاسباتی، مناسبت بیشتری دارند.

برخی از رایج‌ترین انواع کیوبیت‌های مورد استفاده به شرح زیر است:

• کیوبیت‌های ابررسانا (Superconducting qubits): این کیوبیت‌ها که از مواد ابررسانا و در دماهای بسیار پایین ساخته می‌شوند، به دلیل سرعت بالایشان در انجام محاسبات و کنترل دقیق مورد توجه قرار می‌گیرند.
• کیوبیت‌های یون به دام افتاده (Trapped ion qubits): ذرات یون به دام افتاده نیز می‌توانند به عنوان کیوبیت به کار روند و به سبب زمان‌های طولانی ناهمدوسی و اندازه‌گیری‌های با وفاداری بالا مشهورند، اما سرعت عمل آن‌ها به مراتب کندتر از کیوبیت‌های ابررسانا است.
• نقاط کوانتومی (Quantum dots): نقاط کوانتومی نیمه‌رساناهای کوچکی هستند که یک الکترون منفرد را به دام می‌اندازند و از آن به عنوان کیوبیت استفاده می‌کنند. این نوع کیوبیت‌ها، پتانسیل امیدوارکننده‌ای برای مقیاس‌پذیری و سازگاری با فناوری‌های نیمه‌رسانای موجود ارائه می‌دهند.
• فوتون‌ها (Photons): فوتون‌ها ذرات منفرد نور هستند. می‌توان از آن‌ها برای ساخت کیوبیت و ارسال اطلاعات کوانتومی در فواصل طولانی از طریق کابل‌های فیبر نوری استفاده کرد. از این رو، در ارتباطات کوانتومی و رمزنگاری کوانتومی کاربرد پیدا می‌کنند.

چرا کیوبیت‌ها ابزاری کارآمد محسوب می‌شوند؟

رایانه‌هایی که از بیت‌های کوانتومی استفاده می‌کنند، مزایایی نسبت به رایانه‌های متکی بر بیت‌های مرسوم (کلاسیک) دارند. از آنجا که کیوبیت‌ها می‌توانند حالت برهم‌نهی را حفظ کرده و تداخل از خود نشان دهند، یک رایانه کوانتومی با بهره‌گیری از کیوبیت‌ها، مسائل را به شیوه‌هایی متفاوت از رایانه‌های مرسوم مورد بررسی و حل قرار می‌دهد.

برای فهم بهتر اینکه رایانه‌های کوانتومی چگونه از کیوبیت‌ها برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌کنند، می‌توان از یک تمثیل بهره برد: تصور کنید در مرکز یک هزارتوی پیچیده ایستاده‌اید. برای یافتن راه خروج، رویکرد رایانش مرسوم سنتی این خواهد بود که مسئله را با روش “آزمون و خطای مطلق (نیروی محض)” حل کند؛ بدین معنا که هر ترکیب محتمل از مسیرها را بیازماید تا به خروجی برسد. این نوع رایانه از بیت‌ها برای کشف مسیرهای جدید و به خاطر سپردن مسیرهایی که به بن‌بست ختم می‌شوند، استفاده می‌نماید.

یک رایانه کوانتومی ممکن است مسیر درست را بدون نیاز به آزمودن تمامی مسیرهای اشتباه به دست آورد، گویی که نمایی از بالا (دید پرنده) از کل هزارتو دارد. با این حال، لازم است توجه شود که کیوبیت‌ها چندین مسیر را به طور همزمان آزمایش نمی‌کنند. در عوض، رایانه‌های کوانتومی دامنه‌های احتمال کیوبیت‌ها را برای تعیین یک نتیجه نهایی اندازه‌گیری می‌نمایند.

این دامنه‌ها عملکردی شبیه به امواج دارند و بر روی یکدیگر همپوشانی و تداخل ایجاد می‌کنند. هنگامی که امواج غیرهم‌زمان با هم همپوشانی پیدا می‌کنند، به طور مؤثر راه‌حل‌های محتمل اما نادرست برای مسائل پیچیده را حذف می‌نمایند، و موج یا امواج منسجمی که حاصل می‌شوند، یک راه‌حل صحیح را ارائه می‌دهند.

زیرساخت‌های فناوری: اجزای تشکیل‌دهنده سامانه‌های رایانش کوانتومی

یک پردازنده کوانتومی، عموماً، صفحه‌ای است که از نظر اندازه تفاوت چندانی با تراشه‌های سیلیکونی موجود در رایانه‌های کیفی (لپ‌تاپ‌ها) ندارد. با این حال، سامانه‌های سخت‌افزاری کوانتومی مدرن (که برای نگه داشتن ابزارها در دمای فوق‌سرد به کار می‌روند) و قطعات الکترونیکی جانبی در دمای اتاق برای کنترل سامانه و پردازش داده‌های کوانتومی، از نظر ابعاد تقریباً اندازه یک خودروی معمولی هستند.

اگرچه ابعاد بزرگ یک سامانه سخت‌افزاری کوانتومی کامل باعث می‌شود که اغلب رایانه‌های کوانتومی قابل حمل نباشند، اما محققان و دانشمندان کامپیوتر همچنان می‌توانند از طریق رایانش ابری به قابلیت‌های رایانش کوانتومی که در محل دیگری قرار دارند، دسترسی پیدا کنند. اجزای اصلی سخت‌افزار یک رایانه کوانتومی به شرح زیر است.

پردازنده‌های کوانتومی: مغز متفکر محاسبات

تراشه‌های کوانتومی – که با نام صفحه داده کوانتومی نیز شناخته می‌شوند – از کیوبیت‌هایی تشکیل شده‌اند که در پیکربندی‌های مختلفی برای تسهیل ارتباط میان آن‌ها قرار گرفته‌اند و به مثابه مغز رایانه کوانتومی عمل می‌کنند.

یک پردازنده کوانتومی به عنوان جزء اصلی در یک رایانه کوانتومی، شامل کیوبیت‌های فیزیکی سامانه و ساختارهای ضروری برای نگهداری آن‌ها در جای خود است. واحدهای پردازش کوانتومی (QPU) دربرگیرنده تراشه کوانتومی، الکترونیک کنترلی و سخت‌افزار رایانش مرسومی هستند که برای ورودی و خروجی داده‌ها مورد نیاز است.

ابررساناها: بستر فوق‌سرد برای عملکرد کوانتومی

رایانه رومیزی شما احتمالاً برای خنک شدن و عملکرد صحیح، از یک فن استفاده می‌کند. با این حال، پردازنده‌های کوانتومی باید در دمایی بسیار سرد – حدود یک‌صدم درجه بالاتر از صفر مطلق – نگهداری شوند تا نویز به حداقل رسیده و از ناهمدوسی جلوگیری شود و بتوانند حالت‌های کوانتومی خود را حفظ نمایند. این دمای فوق‌العاده پایین با استفاده از سیالات فوق‌سرد به دست می‌آید. در این دماها، مواد خاصی یک اثر مهم مکانیک کوانتومی را از خود نشان می‌دهند: الکترون‌ها بدون هیچ‌گونه مقاومتی در آن‌ها حرکت می‌کنند. این اثر، آن‌ها را به ابررسانا تبدیل می‌نماید.

هنگامی که مواد ابررسانا می‌شوند، الکترون‌های آن‌ها با هم جفت شده و جفت‌های کوپر (Cooper pairs) را تشکیل می‌دهند. این جفت‌ها می‌توانند از طریق فرآیندی به نام تونل‌زنی کوانتومی، بار الکتریکی را از موانع یا عایق‌ها عبور دهند. دو ابررسانا که در دو طرف یک عایق قرار می‌گیرند، یک پیوند جوزفسون (Josephson junction) را تشکیل می‌دهند، که بخش حیاتی از سخت‌افزار رایانش کوانتومی محسوب می‌شود.

کنترل: راهبری رفتار کیوبیت‌ها

رایانه‌های کوانتومی از مدارهایی با خازن‌ها و پیوندهای جوزفسون به عنوان کیوبیت‌های ابررسانا استفاده می‌کنند. با تاباندن فوتون‌های مایکروویو به این کیوبیت‌ها، می‌توانیم رفتار آن‌ها را کنترل نماییم و باعث شویم که این واحدهای منفرد اطلاعات کوانتومی را در خود نگه دارند، تغییر دهند و خوانده شوند.

نرم‌افزار کوانتومی: تسهیل‌گر دسترسی به مزیت کوانتومی

پژوهش‌ها همچنان در حال بهبود اجزای سخت‌افزار کوانتومی هستند، اما این تنها نیمی از معادله است. نقطه کانونی برای کشف مزیت کوانتومی توسط کاربران، وجود یک پشته نرم‌افزاری کوانتومی با کارآیی و پایداری بسیار بالا خواهد بود تا نسل بعدی الگوریتم‌های کوانتومی امکان‌پذیر گردند.

در سال ۲۰۲۴، شرکت آی‌بی‌ام اولین نسخه پایدار از کیت توسعه نرم‌افزار متن‌باز Qiskit (Qiskit SDK 1.x) را معرفی نمود. با بیش از ۶۰۰,۰۰۰ کاربر ثبت‌شده و ۷۰۰ دانشگاه در سراسر جهان که از آن برای توسعه کلاس‌های رایانش کوانتومی بهره می‌برند، Qiskit به پشته نرم‌افزاری مرجع برای رایانش کوانتومی تبدیل شده است.

تمایز بنیادین: رایانش کوانتومی در برابر رایانش مرسوم (کلاسیک)

رایانش کوانتومی بر مبنای اصول مکانیک کوانتومی بنا نهاده شده است؛ علمی که تبیین می‌کند اشیای بسیار کوچک چگونه رفتاری متفاوت از اشیای بزرگ از خود نشان می‌دهند. اما از آنجا که مکانیک کوانتومی قوانین بنیادین کل جهان ما را فراهم می‌سازد، در سطح بسیار خُرد، هر سامانه‌ای یک سامانه کوانتومی به شمار می‌رود.

به همین دلیل، می‌توان این گونه استدلال کرد که در حالی که رایانه‌های مرسوم (کلاسیک) نیز بر پایه سامانه‌های کوانتومی ساخته شده‌اند، اما در طول فرایند محاسبات خود، از مزیت کامل خواص مکانیک کوانتومی بهره نمی‌برند. انتظار می‌رود که رایانه‌های کوانتومی از مکانیک کوانتومی استفاده بهتری ببرند تا محاسباتی را انجام دهند که حتی رایانه‌های با عملکرد بسیار بالا نیز از انجام آن ناتوان‌اند.

رایانه مرسوم (کلاسیک) چیست؟

از ماشین‌حساب‌های قدیمی با کارت‌های پانچ گرفته تا ابررایانه‌های مدرن، رایانه‌های سنتی (یا مرسوم) اساساً به یک شیوه عمل می‌کنند. این ماشین‌ها عموماً محاسبات را به صورت ترتیبی (Sequential) انجام می‌دهند و داده‌ها را با استفاده از بیت‌های دودویی اطلاعات ذخیره می‌کنند. هر بیت نشان‌دهنده مقدار صفر یا یک است.

هنگامی که این بیت‌ها در قالب کد دودویی با یکدیگر ترکیب شده و با استفاده از عملیات منطقی دستکاری می‌شوند، می‌توانیم از رایانه‌ها برای ایجاد هر چیزی، از سیستم‌عامل‌های ساده گرفته تا پیشرفته‌ترین محاسبات ابررایانه‌ای بهره ببریم.

رایانه کوانتومی چیست؟

رایانه‌های کوانتومی، همانند رایانه‌های مرسوم، ماشین‌هایی برای حل مسئله هستند. اما به جای بیت‌ها، رایانش کوانتومی از کیوبیت‌ها استفاده می‌کند. از کیوبیت‌ها برای پردازش داده‌ها همانند بیت‌های سنتی بهره برده می‌شود؛ با این حال، با استفاده از پدیده‌های کوانتومی، کیوبیت‌ها برای انجام نوع متفاوتی از محاسبات، به ریاضیات پیچیده‌تری دسترسی دارند. این توانایی ناشی از مفاهیم مکانیک کوانتومی معروف به برهم‌نهی و تداخل است که پیش‌تر به آن‌ها پرداخته شد.

واکاوی مقایسه‌ای: تمایز میان رایانش کوانتومی و مرسوم

مبانی رایانش مرسوم (Classical Computing)

• توسط رایانه‌ها و دستگاه‌های متداول و چندمنظوره استفاده می‌شود.
• اطلاعات را در بیت‌هایی با تعداد گسسته حالت‌های ممکن، یعنی ۰ یا ۱، پردازش می‌کند.

مبانی رایانش کوانتومی (Quantum Computing)

• توسط سخت‌افزار تخصصی رایانش کوانتومی که مبتنی بر اصول مکانیک کوانتومی است، به کار گرفته می‌شود.
• اطلاعات را در کیوبیت‌ها به صورت ۰، ۱ یا برهم‌نهی ۰ و ۱ پردازش می‌کند.
• داده‌ها را با استفاده از منطق کوانتومی و با به‌کارگیری تداخل برای حل مسائل پردازش می‌نماید.

	رایانش کلاسیک (Classical computing)	رایانش کوانتومی (Quantum computing)
کاربرد	توسط کامپیوترها و دستگاه‌های معمولی و چندمنظوره استفاده می‌شود.	توسط سخت‌افزار تخصصی رایانش کوانتومی مبتنی بر مکانیک کوانتومی استفاده می‌شود.
پردازش اطلاعات	اطلاعات را در بیت‌هایی با تعداد گسسته حالت‌های ممکن، ۰ یا ۱، پردازش می‌کند.	اطلاعات را در کیوبیت‌ها به صورت ۰، ۱ یا برهم‌نهی ۰ و ۱ پردازش می‌کند.
روش رایانش		داده‌ها را با منطق کوانتومی و با استفاده از تداخل برای حل مسائل پردازش می‌کند.

پردازنده‌های کوانتومی معادلات ریاضی را به همان شیوه‌ای که رایانه‌های مرسوم اجرا می‌کنند، به پیش نمی‌برند. برخلاف رایانه‌های مرسوم که باید هر مرحله از یک محاسبه پیچیده را به صورت متوالی انجام دهند، مدارهای کوانتومی ساخته شده از کیوبیت‌های منطقی می‌توانند مسائل پیچیده را با کارآیی بیشتری پردازش کنند.

در حالی که رایانه‌های سنتی معمولاً پاسخ‌های منفرد و قطعی ارائه می‌دهند، ماشین‌های کوانتومی احتمالاتی اغلب دامنه‌ای از پاسخ‌های ممکن را در اختیار می‌گذارند. ممکن است این دامنه، رایانش کوانتومی را کمتر از رایانش سنتی دقیق جلوه دهد. با این حال، برای انواعی از مسائل فوق‌العاده پیچیده که رایانه‌های کوانتومی ممکن است به زودی قادر به حل آن‌ها باشند، این روش محاسبه به طور بالقوه می‌تواند صدها هزار سال از زمان مورد نیاز برای محاسبات سنتی را صرفه‌جویی نماید.

در عرصه عمل، رایانه‌های کوانتومی و رایانه‌های مرسوم در جریان‌های کاری ترکیبی با یکدیگر همکاری می‌کنند تا مسائل را حل و فصل نمایند. کارآمدترین روش‌ها، بخش‌هایی از یک محاسبه را که رایانه‌های کوانتومی در آن‌ها برتری دارند به منابع رایانش کوانتومی، و بخش‌هایی را که رایانه‌های مرسوم در آن‌ها توانمندتر هستند به منابع رایانش مرسوم توزیع می‌نمایند.

رایانه‌های کوانتومی که به طور کامل محقق شده و در هماهنگی با رایانه‌های مرسوم با عملکرد بالا کار می‌کنند، برای انواع خاصی از مسائل نظیر تجزیه اعداد صحیح، بسیار برتر از رایانه‌های مرسوم به تنهایی خواهند بود. با این وجود، رایانش کوانتومی برای تمامی (یا حتی بیشتر) مسائل، راه‌حل ایده‌آل به شمار نمی‌آید.

رویکرد نوین رایانش کوانتومی در حل مسائل پیچیده

برای غالب انواع وظایف و مسائل، انتظار می‌رود که رایانه‌های مرسوم (کلاسیک) همچنان بهترین راه‌حل باقی بمانند. با این حال، زمانی که دانشمندان و مهندسان با مسائل بسیار پیچیده و خاصی مواجه می‌شوند، رایانش کوانتومی وارد میدان عمل می‌گردد. برای این نوع محاسبات دشوار، حتی نیرومندترین ابررایانه‌های مرسوم در مقایسه با رایانش کوانتومی، ناچیز جلوه می‌کنند. دلیل این امر آن است که حتی قدرتمندترین ابررایانه‌های مرسوم نیز ماشین‌هایی مبتنی بر کد دودویی هستند که بر فناوری‌های قرن بیستم تکیه دارند.

مسائل پیچیده به مسائلی اطلاق می‌شود که متغیرهای فراوان داشته و به شیوه‌های پیچیده‌ای با یکدیگر در تعامل هستند. به عنوان مثال، مدل‌سازی رفتار اتم‌های منفرد در یک مولکول یک مسئله پیچیده است، زیرا تعاملات بسیار متفاوتی میان الکترون‌ها وجود دارد. همچنین، شناسایی فیزیک جدید در یک ابربرخورددهنده نیز یک مسئله پیچیده محسوب می‌شود. برخی مسائل پیچیده وجود دارند که ما نمی‌دانیم چگونه آن‌ها را با رایانه‌های مرسوم در هیچ مقیاس عملی به نتیجه برسانیم.

یک رایانه مرسوم ممکن است در کارهای دشواری مانند مرتب‌سازی یک پایگاه داده بزرگ از مولکول‌ها، عملکردی عالی داشته باشد. اما برای حل مسائل پیچیده‌تر، نظیر شبیه‌سازی نحوه رفتار آن مولکول‌ها، با مشکل جدی مواجه خواهد شد.

امروزه، اگر دانشمندان بخواهند نحوه رفتار یک مولکول را دریابند، باید آن را سنتز کرده و در دنیای واقعی بر روی آن آزمایش کنند. اگر بخواهند تأثیر یک تغییر جزئی بر رفتار آن را بدانند، معمولاً مجبورند نسخه جدید را سنتز کرده و آزمایش خود را از نو انجام دهند. این فرآیندی پرهزینه و زمان‌بر است که مانع پیشرفت در حوزه‌هایی به گوناگونی پزشکی و طراحی نیمه‌رساناها می‌شود و آزادی پژوهشگران را در تسریع نوآوری محدود می‌سازد.

یک ابررایانه مرسوم (کلاسیک) ممکن است تلاش کند رفتار مولکولی را با روش آزمون و خطای مطلق شبیه‌سازی کند؛ به این معنا که از پردازنده‌های متعدد خود برای کشف تمامی روش‌های ممکنی که هر بخش از مولکول می‌تواند رفتار کند، استفاده نماید. اما به محض اینکه فراتر از ساده‌ترین و سرراست‌ترین مولکول‌های موجود قدم بگذارد، ابررایانه متوقف می‌شود. در واقع، هیچ رایانه مرسومی قادر نیست تمامی جایگشت‌های محتمل رفتار مولکولی را با استفاده از روش‌های شناخته‌شده مدیریت نماید.

الگوریتم‌های کوانتومی رویکردی نو برای این نوع مسائل پیچیده بر می‌گزینند؛ بدین صورت که فضاهای محاسباتی چندبُعدی ایجاد می‌کنند تا الگوریتم‌هایی را در آن به اجرا درآورند که شباهت بسیاری به رفتار واقعی خود مولکول‌ها دارند. این شیوه، راهکاری به مراتب کارآمدتر برای حل مسائل پیچیده نظیر شبیه‌سازی‌های شیمیایی است.

برای درک بهتر این موضوع، می‌توان چنین اندیشید: رایانه‌های مرسوم باید اعداد را خرد و محاسبه کنند تا بفهمند یک مولکول چگونه رفتار خواهد کرد. اما رایانه کوانتومی نیازی به محاسبه اعداد ندارد؛ بلکه می‌تواند سامانه مولکولی را به طور مستقیم شبیه‌سازی (تقلید) نماید.

الگوریتم‌های کوانتومی همچنین قادرند داده‌ها را به روش‌هایی پردازش کنند که رایانه‌های مرسوم نمی‌توانند، و از این رهگذر، ساختار و بینش‌های جدیدی را ارائه دهند.

چشم‌انداز آینده: موارد کلیدی استفاده از رایانش کوانتومی

نظریه رایانش کوانتومی برای نخستین بار در اوایل دهه ۱۹۸۰ میلادی مطرح شد، اما تا سال ۱۹۹۴ طول کشید تا پیتر شور (Peter Shor)، ریاضیدان، یکی از اولین کاربردهای عملی و واقعی را برای یک ماشین کوانتومی فرضی منتشر سازد. الگوریتم شور برای تجزیه اعداد صحیح نشان داد که چگونه یک رایانه مبتنی بر مکانیک کوانتومی می‌تواند به طور بالقوه پیچیده‌ترین سامانه‌های رمزنگاری آن زمان (که برخی از آن‌ها هنوز امروزه نیز استفاده می‌شوند) را در هم بشکند. یافته‌های شور یک کاربرد عملی برای سامانه‌های کوانتومی با پیامدهای چشمگیر نه تنها برای امنیت سایبری، بلکه برای بسیاری از حوزه‌های دیگر نیز به نمایش گذاشت.

شرکت‌های مهندسی، مؤسسات مالی و شرکت‌های کشتیرانی جهانی، در میان دیگران، در حال بررسی موارد استفاده‌ای هستند که در آن‌ها رایانه‌های کوانتومی ممکن است مسائل مهم حوزه کاری آن‌ها را حل کنند. یک انفجار علاقه و منافع حاصل از تحقیق و توسعه کوانتومی در افق در حال شکل‌گیری است. با مقیاس‌پذیری سخت‌افزار کوانتومی و پیشرفت الگوریتم‌های کوانتومی، به زودی می‌توانیم راه‌حل‌های نوینی برای مسائل بزرگ و مهمی مانند شبیه‌سازی مولکولی، مدیریت زیرساخت انرژی و مدل‌سازی بازارهای مالی پیدا کنیم.

رایانه‌های کوانتومی در حل مسائل پیچیده خاصی که متغیرهای زیادی دارند، برتری دارند. از توسعه داروهای جدید گرفته تا پیشرفت‌ها در توسعه نیمه‌رسانا و رسیدگی به چالش‌های پیچیده انرژی، رایانش کوانتومی ممکن است کلید پیشرفت‌های بزرگ در چندین صنعت حیاتی باشد.

داروسازی: تسریع در کشف و توسعه درمان‌های نوین

رایانه‌های کوانتومی که قادر به شبیه‌سازی رفتار مولکولی و واکنش‌های بیوشیمیایی هستند، می‌توانند سرعت تحقیق و توسعه داروهای جدید نجات‌بخش و درمان‌های پزشکی را به نحو چشمگیری افزایش دهند.

شیمی: خلق کاتالیزورهای پیشرفته و راهکارهای زیست‌محیطی

به همان دلایلی که رایانه‌های کوانتومی می‌توانند بر تحقیقات پزشکی تأثیرگذار باشند، ممکن است راه‌حل‌های کشف‌نشده‌ای را نیز برای کاهش محصولات جانبی شیمیایی خطرناک یا مخرب ارائه دهند. رایانش کوانتومی می‌تواند منجر به کاتالیزورهای بهبودیافته‌ای شود که جایگزین‌های پتروشیمی را امکان‌پذیر می‌سازند یا فرآیندهای بهتری برای تجزیه کربن لازم جهت مقابله با انتشار گازهای تهدیدکننده اقلیم فراهم کنند. 

یادگیری ماشین (Machine Learning): گشودن مرزهای جدید هوش مصنوعی

همزمان با افزایش علاقه و سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی (AI) و حوزه‌های مرتبط مانند یادگیری ماشین، محققان مدل‌های هوش مصنوعی را به مرزهای جدیدی سوق می‌دهند که محدودیت‌های سخت‌افزار موجود ما را به چالش می‌کشند و نیازمند مصرف انرژی فوق‌العاده‌ای هستند. دلایلی وجود دارد که نشان می‌دهد الگوریتم‌های کوانتومی ممکن است بتوانند به شیوه‌ای نو به مجموعه‌داده‌ها نگاه کنند و برای برخی از مسائل یادگیری ماشین، افزایش سرعت قابل توجهی را فراهم آورند.

تکامل قابلیت‌ها: سودمندی کوانتومی در برابر برتری کوانتومی

در حالی که رایانش کوانتومی دیگر صرفاً یک فرضیه نظری نیست، اما همچنان در مراحل توسعه قرار دارد. همان‌طور که دانشمندان در سراسر جهان برای کشف شیوه‌های نوین جهت بهبود سرعت، قدرت و کارایی ماشین‌های کوانتومی تلاش می‌کنند، این فناوری در حال نزدیک شدن به یک نقطه عطف حیاتی است. ما تکامل رایانش کوانتومی مفید را با استفاده از مفاهیم سودمندی کوانتومی و برتری کوانتومی درک می‌کنیم.

سودمندی کوانتومی (Quantum Utility): ارائه راه‌حل‌های قابل اتکا

سودمندی کوانتومی به هرگونه محاسبه کوانتومی اطلاق می‌شود که راه‌حل‌های قابل اعتماد و دقیقی را برای مسائلی ارائه دهد که فراتر از دسترس شبیه‌سازهای ماشین کوانتومیِ رایانش مرسوم (کلاسیک) با استفاده از روش آزمون و خطای مطلق هستند. پیش از این، این مسائل تنها با روش‌های تقریبی مرسوم در دسترس بودند – که معمولاً روش‌های تقریبی خاصِ مسئله‌ای بودند که با دقت برای بهره‌برداری از ساختارهای منحصربه‌فرد یک مسئله خاص طراحی شده بودند. شرکت آی‌بی‌ام برای اولین بار در سال ۲۰۲۳ سودمندی کوانتومی را به نمایش گذاشت.

برتری کوانتومی (Quantum Advantage): غلبه کارآمد بر روش‌های موجود

این اصطلاح به طور گسترده وضعیتی را توصیف می‌کند که در آن کوانتوم می‌تواند راه‌حلی بهتر، سریع‌تر یا ارزان‌تر نسبت به تمامی روش‌های مرسوم شناخته‌شده ارائه دهد. الگوریتمی که برتری کوانتومی را در یک رایانه کوانتومی از خود نشان می‌دهد، باید قادر باشد مزیت عملی و قابل توجهی فراتر از تمامی روش‌های رایانش مرسوم شناخته‌شده فراهم آورد. متخصصان انتظار دارند که اولین برتری‌های کوانتومی در اواخر سال ۲۰۲۶ محقق شود، به شرط آنکه جوامع کوانتومی و رایانش با عملکرد بالا با هم همکاری نمایند.

معیارهای ارزیابی کوانتومی (Quantum Benchmarks): سنجش عملکرد و کارایی

از آنجا که رایانش کوانتومی اکنون یک جایگزین عملی برای تقریب‌های مرسوم در خصوص مسائل خاص ارائه می‌دهد، محققان اظهار می‌کنند که این ابزار، یک ابزار مفید برای اکتشاف علمی است، یا از سودمندی برخوردار است. سودمندی کوانتومی ادعایی مبنی بر دستیابی روش‌های کوانتومی به افزایش سرعت اثبات‌شده نسبت به تمامی روش‌های مرسوم شناخته‌شده را در بر نمی‌گیرد. این نکته، یک تفاوت کلیدی با مفهوم برتری کوانتومی محسوب می‌شود.

شرکت آی‌بی‌ام دو معیار را برای بنچمارک گرفتن از رایانه‌های کوانتومی معرفی کرده است: وفاداری لایه (Layer Fidelity) و عملیات لایه مدار در ثانیه (CLOPS).

وفاداری لایه (Layer Fidelity): معیار جامع توانمندی پردازشگر کوانتومی

وفاداری لایه یک معیار فوق‌العاده ارزشمند است که روشی جامع برای در بر گرفتن توانایی کلی پردازنده کوانتومی در اجرای مدارها فراهم می‌آورد و در عین حال اطلاعاتی در خصوص کیوبیت‌ها، گیت‌ها و تداخل میان آن‌ها (Crosstalk) آشکار می‌سازد. با اجرای پروتکل وفاداری لایه، محققان می‌توانند صلاحیت کلی دستگاه کوانتومی را تعیین نمایند و در عین حال به عملکرد دقیق و اطلاعات خطا در مورد اجزای منفرد نیز دست یابند.

سرعت پردازش کوانتومی: معیار CLOPS

علاوه بر وفاداری لایه، شرکت آی‌بی‌ام یک معیار سرعت را نیز تعریف کرده است: عملیات لایه مدار در ثانیه (CLOPS). در حال حاضر، CLOPS معیاری است برای سنجش این که پردازنده‌ها چقدر سریع می‌توانند مدارهای حجم کوانتومی (Quantum Volume) را به صورت سری اجرا کنند و به عنوان شاخصی برای سرعت کل سیستم عمل می‌کند که رایانش کوانتومی و مرسوم (کلاسیک) را در بر می‌گیرد.

وفاداری لایه و CLOPS در کنار هم، شیوه نوینی برای بنچمارک گرفتن از سامانه‌ها فراهم می‌آورند که برای افرادی که در تلاش برای بهبود و بهره‌برداری از سخت‌افزار کوانتومی هستند، معنادارتر است. این معیارها مقایسه سامانه‌ها با یکدیگر و بازتاب افزایش عملکرد در مقیاس‌های مختلف را آسان‌تر می‌کنند.

عمق مدار (Circuit Depth): توانایی اجرای مدارهای پیچیده

عمق مدار نیز یک قابلیت ضروری واحد پردازش کوانتومی (QPU) محسوب می‌شود. این معیار، نشان‌دهنده تعداد اجرای گیت‌های موازی – یعنی تعداد مراحل در یک مدار کوانتومی – است که واحد پردازش می‌تواند پیش از وقوع ناهمدوسی کیوبیت‌ها به اجرا درآورد. هرچه عمق مدار بیشتر باشد، رایانه قادر خواهد بود مدارهای پیچیده‌تری را اجرا نماید.

چشم‌انداز آینده: چالش‌های کوانتومی و راهکارهای ارتقاء سودمندی رایانه‌های کوانتومی

در روزگار کنونی، شرکت‌هایی نظیر آی‌بی‌ام، گوگل، مایکروسافت، دی-ویو، ریگتی کامپیوتینگ و دیگران، به تولید سخت‌افزار کوانتومی واقعی می‌پردازند. ابزارهای پیشرفته‌ای که تنها چهار دهه پیش صرفاً در حد نظریه بودند، اکنون در دسترس صدها هزار توسعه‌دهنده قرار گرفته‌اند. مهندسان به طور منظم، پردازنده‌های کوانتومی ابررسانای قدرتمندتر را عرضه می‌دارند، که این امر با پیشرفت‌های حیاتی در نرم‌افزار و هماهنگ‌سازی کوانتومی-کلاسیک همراه است. این تلاش‌ها در مسیر دستیابی به سرعت و ظرفیت رایانش کوانتومی لازم برای ایجاد تحول در جهان، هدایت می‌شود.

اکنون که این حوزه به مرحله سودمندی کوانتومی دست یافته است، محققان با جدیت در حال کارند تا رایانه‌های کوانتومی پیشرفته را حتی مفیدتر سازند. پژوهشگران در آی‌بی‌ام کوانتوم و سایر مراکز، برخی از چالش‌های کلیدی را برای بهبود سودمندی کوانتومی و دستیابی بالقوه به برتری کوانتومی شناسایی کرده‌اند:

1. مقیاس‌پذیری پردازنده‌های کوانتومی: در حالی که پردازنده‌های کیوبیتی مورد استفاده در رایانش کوانتومی پتانسیل عملکرد بسیار بالاتر از پردازنده‌های مبتنی بر بیت را دارند، پردازنده‌های کوانتومی فعلی تنها می‌توانند از تعداد اندکی کیوبیت بالقوه پشتیبانی کنند. با پیشرفت تحقیقات، برخی از کمپانی‌ها قصد دارند تا سال ۲۰۲۹ یک سامانه کوانتومی با ۲۰۰ کیوبیت منطقی معرفی کند که قادر به اجرای ۱۰۰ میلیون گیت کوانتومی باشد، با هدف رسیدن به ۲,۰۰۰ کیوبیت منطقی قادر به اجرای ۱ میلیارد گیت تا سال ۲۰۳۳.
2. مقیاس‌پذیری سخت‌افزار کوانتومی: کیوبیت‌ها، هرچند قدرتمند، مستعد خطا نیز هستند و به سامانه‌های خنک‌کننده عظیمی نیاز دارند که قادر به ایجاد دماهایی پایین‌تر از فضای بیرونی باشند. محققان در حال حاضر مشغول توسعه روش‌هایی برای مقیاس‌بندی کیوبیت‌ها، الکترونیک، زیرساخت و نرم‌افزار هستند تا ردپای فیزیکی، هزینه و مصرف انرژی را کاهش دهند.
3. تصحیح خطای کوانتومی: ناهمدوسی، فرآیندی که در آن کیوبیت‌ها در عملکرد صحیح شکست می‌خورند و نتایج نادرست تولید می‌کنند، یک مانع اصلی برای هر سامانه کوانتومی است. تصحیح خطای کوانتومی مستلزم این است که اطلاعات کوانتومی را در تعداد کیوبیت‌های بیشتری نسبت به حالت عادی مورد نیاز، کدگذاری کنیم. در سال ۲۰۲۴، آی‌بی‌ام یک کد تصحیح خطای جدید و برجسته را اعلام کرد که حدود ۱۰ برابر کارآمدتر از روش‌های پیشین است. اگرچه چالش‌هایی برای پیاده‌سازی کدهای تصحیح خطای کوانتومی و انجام رایانش بر روی اطلاعات کوانتومی کدگذاری شده باقی مانده است، اما این کد جدید یک مسیر روشن به سمت اجرای مدارهای کوانتومی با یک میلیارد یا بیشتر گیت منطقی را نشان می‌دهد.
4. کشف الگوریتم کوانتومی: برتری کوانتومی به دو جزء نیاز دارد. اول، مدارهای کوانتومی عملی، و دوم، ابزاری برای نشان دادن اینکه آن مدارهای کوانتومی در حل یک مسئله کوانتومی بهتر از روش‌های مرسوم شناخته‌شده هستند. کشف الگوریتم کوانتومی عاملی است که فناوری‌های کوانتومی کنونی را از سودمندی کوانتومی به برتری کوانتومی خواهد رساند.
5. نرم‌افزار و میان‌افزار کوانتومی: رایانش کوانتومی برای کسب برتری، نیازمند یک پشته نرم‌افزاری بسیار کارآمد و پایدار برای نوشتن، بهینه‌سازی و اجرای برنامه‌های کوانتومی است. Qiskit شرکت آی‌بی‌ام که متن‌باز و مبتنی بر پایتون است، با فاصله از سایر رقبا، پرکاربردترین کیت توسعه نرم‌افزار (SDK) کوانتومی در جهان محسوب می‌شود. این نرم‌افزار برای اجرا هم بر روی ناوگان رایانه‌های کوانتومی ابررسانای آی‌بی‌ام و هم بر روی سامانه‌هایی که از فناوری‌های جایگزین استفاده می‌کنند، مانند یون‌های به دام افتاده در میدان‌های مغناطیسی یا آنیلینگ کوانتومی، مفید است.
6. ابَررایانش کوانتوم‌محور: در آینده‌ای قابل پیش‌بینی، رایانش کوانتومی در کنار ابررایانش مرسوم مدرن و آینده برای مفید بودن کار خواهد کرد. در پاسخ به این نیاز، محققان کوانتومی در حال آماده‌سازی برای جهانی هستند که در آن ابررایانه‌های مرسوم می‌توانند از مدارهای کوانتومی برای کمک به حل مسائل استفاده کنند.

سخن پایانی

در خاتمه، رایانش کوانتومی بیش از یک مجموعه‌ی اصطلاحات فنی است؛ این یک چارچوب محاسباتی است که با کیوبیت‌ها، برهم‌نهی، درهم‌تنیدگی و تداخل امکان بازنمایی و حل مسائلِ بسیار پیچیده را فراهم می‌آورد. پیشروی از سودمندی کوانتومی (Quantum Utility) به سوی برتری کوانتومی (Quantum Advantage) همچنان وابسته به پیشرفت هم‌زمان در سخت‌افزار، الگوریتم‌ها و بنچ‌مارک‌های دقیق است؛ پژوهش‌ها و معیارهای سنجش (مانند Layer Fidelity و CLOPS) نشان می‌دهند که تحقق برتری کوانتومی مستلزم همکاری گسترده بین جامعه‌ی تحقیق و زیرساخت‌های محاسباتی است.

پرسش‌های متداول