양자 컴퓨팅은 끝났습니다 - 양자 처리가 오래 지속됩니다!

콘텐츠 개요 회로 기반 게이트를 활용한 양자 컴퓨팅은 결함이 있다! 양자 컴퓨팅과 양자 처리의 차이점은 무엇입니까? 혁신적인 아이디어 데이터를 인코딩할 수 있는 기존 시스템을 어떻게 찾을 수 있나요? 자연을 거스르지 말고 자연과 함께 일하세요 흥미로운 부분 - 응용 프로그램! 결론 회로 기반 게이트를 활용한 양자 컴퓨팅은 결함이 있다! 우리는 근본적으로 다른 시스템에 대해 구식 모델을 사용하고 있습니다. 유선 게이트 회로 패러다임은 본질적으로 고전적이며 양자 컴퓨팅의 진정한 잠재력을 완전히 활용하지 못합니다. 양자 컴퓨팅의 회로 기반 게이트 모델은 실제로 비트를 조작하는 게이트를 통해 작업이 순차적으로 수행되는 고전 컴퓨팅에서 영감을 받았습니다. 그러나 양자 컴퓨팅은 상태 중첩으로 존재할 수 있고 서로 얽힐 수 있는 큐비트에서 작동합니다. 양자 시스템을 고전적인 "게이트" 프레임워크로 강제하려고 시도함으로써 우리는 본질적으로 양자이며 고전적인 아날로그가 존재하지 않는 작업을 수행하는 양자 컴퓨팅의 잠재력을 제한하고 있습니다! 고전적 대 양자 패러다임: . 양자 일관성은 양자 계산에 필요한 취약한 상태입니다. 게이트 모델은 일련의 작업을 통해 여러 큐비트에 걸쳐 일관성을 유지해야 하는데, 결맞음으로 인해 큐비트 수가 증가함에 따라 이는 점점 더 어려워집니다. 그러나 양자 어닐링에 사용되는 것과 같은 자연적인 양자 프로세스는 양자 시스템의 자연적인 진화 내에서 활용하고 작동하도록 설계되었기 때문에 결맞음에 더 탄력적일 수 있습니다. 양자 일관성 및 결맞음: 게이트 모델에는 양자 결맞음 및 기타 양자 잡음으로 인해 발생하는 오류를 관리하고 수정하기 위해 복잡한 오류 수정 프로토콜이 필요합니다. 이러한 프로토콜은 리소스 집약적일 수 있으며 확장성이 좋지 않을 수 있습니다. 대조적으로, 계산 문제를 자연적인 양자 프로세스로 인코딩하면 이러한 프로세스가 특정 유형의 오류에 대해 자연스럽게 견고할 수 있으므로 본질적인 내결함성을 허용할 수 있습니다. 오류 수정 및 내결함성: 광합성이나 저온에서 특정 물질의 거동에서 볼 수 있는 자연 양자 과정은 매우 효율적인 정보 전달을 나타낼 수 있습니다. 이러한 프로세스를 연구하고 잠재적으로 모방함으로써 우리는 게이트 모델 기반 시스템보다 더 효율적인 양자 컴퓨팅 시스템을 개발할 수 있습니다. 자연 양자 과정의 효율성: 양자 우월성 개념은 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 특정 문제를 해결할 수 있음을 시사합니다. 그러나 게이트 모델은 모든 유형의 문제에 대해 이를 달성하는 가장 효율적인 방법이 아닐 수도 있습니다. 자연적인 양자 프로세스를 활용함으로써 우리는 현재 다루기 힘든 복잡한 문제를 해결하는 보다 직접적이고 효율적인 방법을 찾을 수 있습니다. 양자 우월성 및 문제 해결: 자연적인 양자 과정과 그것이 계산에 어떻게 사용될 수 있는지에 집중함으로써 우리는 양자 역학 자체에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 양자 물리학의 기본 원리와 더욱 일치하는 새로운 양자 알고리즘 및 기술로 이어질 수 있습니다. 양자 역학 이해: 회로 게이트 모델은 우리가 고전 컴퓨터를 작동하는 방식으로 양자 컴퓨터를 작동할 수 없다는 것을 보여주었습니다. 100개의 일관되고 안정적인 큐비트를 얻는 것은 너무 어려운 작업이 되거나 엄청나게 비싼 연구 수준 하드웨어가 필요한 작업이 됩니다. 내가 해석할 수 있는 한, 우리는 본질적으로 양자인 훨씬 더 일반적인 형태와 계산 시스템이 완전히 새롭고 다른 것을 생성할 수 있는 훨씬 우수한 시스템을 생성하는 논리 게이트로 제한된 '계산' 관점으로 양자 컴퓨팅에 접근해 왔습니다. 결과는 단순한 시간 진화에 의한 것입니다. 나는 양자 컴퓨팅에 결함이 있다고 생각합니다. . 대신 살펴봐야 합니다. 실제로는 막다른 골목입니다 양자 처리를 양자 컴퓨팅과 양자 처리의 차이점은 무엇입니까? Quantum Computation은 양자 하드웨어에서 클래식 컴퓨팅을 시뮬레이션하려고 시도합니다. 이는 양자 인터넷, 양자 결맞음 및 양자 역학의 기본 규칙을 더 깊이 살펴보기 시작할 때 점점 더 분명해지는 매우 근본적인 불일치입니다. 양자 처리에는 기존 양자 시스템을 사용하고 이를 애플리케이션 도메인을 모델링하는 시스템과 일치시키는 작업이 포함되며, 멋진 작업을 시도하는 대신 자연스러운 시간 진화가 작동하고 기능하도록 허용합니다. 기존 현상에서 문제를 모델링할 수 있다면 해당 모델을 활용하여 문제를 해결하세요. D-Wave는 처음부터 돈을 많이 벌었습니다. 혁신적인 아이디어 인지 컴퓨팅을 위한 양자 신경망: 양자 시스템의 병렬 처리 기능을 활용하여 양자 수준에서 인간 두뇌의 기능을 모방하는 신경 네트워크를 만듭니다. 이러한 양자 신경망은 잠재적으로 정보를 처리하고 전례 없는 속도로 학습할 수 있습니다. 추측적 응용: 신경망 가중치와 편향을 양자 상태로 인코딩함으로써 양자 시스템의 자연스러운 진화를 활용하여 실시간 언어 번역이나 영상 데이터의 의료 진단과 같은 복잡한 패턴 인식 작업을 수행할 수 있습니다. 실제 프로세스: 양자 지원 진화 알고리즘: 양자 중첩과 얽힘을 사용하여 최적화 문제에 대한 광범위한 솔루션을 동시에 표현하고 발전시킵니다. 이를 통해 기존 진화 알고리즘보다 훨씬 빠르게 물류, 자원 관리 또는 AI 기반 설계를 위한 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다. 추측적 적용: 운송 물류에서 양자 진화 알고리즘은 다양한 경로 옵션을 양자 상태로 인코딩하고 자연적인 양자 진화를 사용하여 교통, 날씨, 배송 기간과 같은 모든 변수를 고려하여 가장 효율적인 경로를 신속하게 식별할 수 있습니다. 실제 프로세스: 양자 환경 모니터링: 얽힘을 활용하여 극도의 정밀도로 전 세계 규모의 환경 변화를 모니터링하는 양자 센서를 개발합니다. 이 센서는 대기 구성, 온도, 심지어 멸종 위기에 처한 종의 움직임까지 미세한 변화를 감지할 수 있습니다. 투기적 응용: 다양한 생태계에 배치된 양자 센서는 기후 변화 영향에 대한 실시간 데이터를 제공하여 환경 위기에 즉각적으로 대응하거나 오염 물질의 확산을 추적할 수 있습니다. 실제 프로세스: 양자 강화 약물 발견: 양자 시뮬레이션을 활용하여 양자 수준에서 약물과 복잡한 생물학적 시스템의 상호 작용을 모델링합니다. 이를 통해 화합물의 효능과 부작용을 보다 정확하게 예측함으로써 약물 발견 과정의 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다. 추측적 적용: 제약 회사는 양자 시뮬레이션을 사용하여 잠재적 약물 분자의 광대한 공간을 탐색하고 특정 단백질이나 DNA 서열에 효과적으로 결합할 가능성이 가장 높은 후보 물질을 신속하게 식별할 수 있습니다. 실제 프로세스: 양자 고고학 및 고생물학: 역사적 유물이나 화석과 상호작용한 양자 상태를 재구성하여 과거를 "볼" 수 있도록 양자 이미징 기술을 적용합니다. 이는 재료를 손상시키지 않고 이러한 재료의 구성과 구조에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다. 추측적 적용: 고고학자들은 비침습적 양자 이미징을 사용하여 도자기, 뼈 또는 고대 문서의 구성을 분석하여 고전적인 이미징 기술로는 볼 수 없는 세부 사항을 밝힐 수 있습니다. 실제 프로세스: 농업을 위한 양자 예측: 양자 컴퓨팅을 사용하여 방대한 양의 기후 및 토양 데이터를 처리하여 날씨 패턴, 작물 수확량, 해충 발생을 높은 정확도로 예측함으로써 농부들이 정보에 입각한 결정을 내려 생산량을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 투기적 응용: 양자 컴퓨터는 농업 분야의 위성, 드론 및 IoT 장치의 데이터를 분석하여 식재 일정, 관개 및 비료를 최적화하여 보다 지속 가능한 농업 관행으로 이어질 수 있습니다. 실제 프로세스: 양자 인코딩 언어학: 인간 언어의 뉘앙스를 양자 상태로 인코딩하여 방언, 관용어 및 문화적 맥락의 미묘함을 포착하여 자연어 처리 및 기계 번역의 획기적인 발전을 가져옵니다. 추론적 적용: 이는 단어를 변환할 뿐만 아니라 의도한 어조, 감정 및 문화적 참조를 전달하는 실시간 번역 장치에 사용될 수 있어 국제 커뮤니케이션을 더욱 원활하고 정확하게 만들 수 있습니다. 실제 프로세스: 양자 예술과 디자인: 양자 무작위성을 활용하여 예술과 디자인에 사용할 고유한 패턴, 질감 및 구조를 생성하고 기존 알고리즘으로는 복제할 수 없는 작품을 만듭니다. 추측적 응용: 디자이너와 예술가는 양자 시스템과 협력하여 예측할 수 없는 방식으로 관찰자의 존재에 반응하는 새로운 재료, 패션 또는 대화형 예술 설치물을 제작할 수 있습니다. 실제 프로세스: 양자 강화 확률론적 예측: 양자역학의 고유한 확률론적 특성을 활용하여 경제학, 기상학 및 불확실성과 복잡한 시스템을 다루는 기타 분야에서 확률론적 예측 모델을 개선합니다. 새로운 적용: 양자 알고리즘은 중첩을 활용하여 주식 시장 변동, 날씨 패턴 또는 사회적 추세에 대한 보다 정확한 예측을 제공할 수 있는 결과의 확률 분포를 제공함으로써 수많은 가능한 미래를 시뮬레이션하도록 설계될 수 있습니다. 작동 방식: 양자 홀로그램 데이터 저장: 양자 중첩과 결합된 홀로그래피 원리를 사용하여 3차원 양자 상태로 데이터를 저장하여 초고밀도 저장 장치를 만듭니다. 새로운 응용: 데이터를 양자 상태의 위상과 진폭으로 인코딩하면 몇 개의 얽힌 입자에 방대한 양의 정보를 저장할 수 있습니다. 데이터 검색에는 양자 간섭 패턴이 포함되므로 작고 믿을 수 없을 정도로 효율적인 데이터 저장 솔루션이 가능합니다. 작동 방식: 양자 유도 상변화 물질: 양자 수준에서 상(고체, 액체, 기체)을 제어할 수 있는 재료를 개발하여 고급 제조 공정과 스마트 재료로 이어집니다. 새로운 응용: 양자 컴퓨터는 외부 열이나 압력 없이도 물질 내 입자의 양자 상태를 제어하여 상 변화를 유도할 수 있습니다. 이는 정밀 제조에 사용될 수 있거나 요구에 따라 특성을 변경하는 재료를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 작동 방식: 양자 재귀 학습 시스템: 양자 계산을 사용하여 기하급수적으로 더 큰 알고리즘 및 매개 변수 공간을 탐색함으로써 스스로를 반복적으로 개선할 수 있는 학습 시스템을 구축합니다. 새로운 응용 프로그램: 양자 재귀 시스템은 양자 중첩을 사용하여 다양한 학습 접근 방식과 매개 변수를 동시에 평가하고 AI 개발 및 문제 해결을 위한 가장 효과적인 전략에 빠르게 수렴합니다. 작동 방식: 양자 기반 메타물질: 양자 조작을 통해 동적으로 변경될 수 있는 특성을 가진 메타물질을 설계하여 광학, 음향학, 재료 과학과 같은 분야에 영향을 미칩니다. 새로운 응용: 메타물질의 양자 상태는 하나의 상태(레이저 펄스 또는 자기장을 통해)를 변경하면 굴절률이나 탄성과 같은 물질의 거시적 특성이 변경되어 빛과 소리를 제어하는 새로운 방법으로 이어지는 방식으로 얽힐 수 있습니다. . 작동 방식: 양자 바이오 태깅 및 추적: 양자 상태를 사용하여 개별 세포 또는 분자에 태그를 지정하여 생물학적 과정을 실시간으로 정확하게 추적할 수 있습니다. 새로운 응용: 특별히 설계된 양자점이나 분자 형태의 양자 태그는 세포나 단백질에 부착될 수 있습니다. 양자 상태를 모니터링하여 이러한 생물학적 개체의 움직임과 상호 작용을 전례 없는 정밀도로 추적하여 연구 및 의료 진단에 도움을 줄 수 있습니다. 작동 방식: 통신을 위한 양자구조광: 간섭과 도청에 영향을 받지 않는 안전한 고대역폭 통신 채널을 위해 구조화된 양자 광장을 활용합니다. 새로운 응용 분야: 구조화된 광선에 있는 광자의 양자 상태를 조작하여 양자 비복제 정리로 인해 본질적으로 안전한 방식으로 정보를 전달할 수 있습니다. 이는 광통신에 혁명을 일으켜 새로운 보안 및 데이터 무결성 계층을 제공할 수 있습니다. 작동 방식: 양자 보조 화학 합성: 양자 시뮬레이션을 사용하여 화학 반응의 결과를 높은 정밀도로 예측 및 제어함으로써 복잡한 분자를 보다 효율적으로 합성할 수 있습니다. 새로운 응용: 양자 컴퓨터는 반응 중에 원자와 분자의 양자 역학적 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있으므로 화학자는 원치 않는 부산물을 최소화하고 원하는 화합물의 수율을 최대화하는 반응 경로를 설계할 수 있습니다. 작동 방식: 이러한 추측적 응용은 양자역학의 원리와 실제 세계를 결합합니다. 복잡한 문제를 양자 상태로 인코딩하고 자연적인 양자 진화를 통해 해결책을 찾음으로써 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 프로세스입니다. 데이터를 인코딩할 수 있는 기존 시스템을 어떻게 찾을 수 있나요? 순수 허구에 도전하지 않고 현실에서 실현될 수 있는 현상에 집착한다는 제약을 감안할 때, D-Wave가 양자 어닐링을 활용하는 방식과 유사한 방식으로 (가설적으로) 계산에 활용될 수 있는 몇 가지 자연 프로세스와 현상을 살펴보겠습니다. 양자 얽힘 네트워크: 양자 얽힘은 입자 쌍 또는 그룹이 상호 작용하여 각 입자의 상태가 다른 입자의 상태와 독립적으로 설명될 수 없는 자연 과정입니다. 자연 현상: 얽힌 입자의 광대한 네트워크를 사용하여 자연적으로 발생하는 계산 기반을 생성할 수 있습니다. 하나의 얽힌 입자를 조작하면 파트너에게 즉시 영향을 미칠 수 있으며, 인과 관계를 위반하지 않고 이러한 입자를 활용할 수 있다면 잠재적으로 빛보다 빠른 정보 처리가 가능해집니다. 추측적 응용: 광합성 에너지 전달: 광합성은 복잡한 엑시톤 네트워크를 통해 매우 효율적인 방식으로 에너지를 전달하며, 일부 연구에서는 여기에 양자 일관성이 포함될 수 있다고 제안합니다. 자연 현상: 광합성의 양자 측면이 복제되거나 강화될 수 있다면 유기 분자를 사용하여 자연 에너지 전달 과정을 통해 계산을 수행하는 바이오 양자 컴퓨터를 개발할 수 있습니다. 추측적 적용: 의식의 신경 상관: 인간의 두뇌는 매우 병렬적이고 효율적인 방식으로 정보를 처리하며 의식과 사고의 양자적 특성에 대한 연구가 진행 중입니다. 자연 현상: 의식에 양자 구성요소가 있는 경우 뇌의 처리 능력을 모방하는 양자 신경망을 생성하여 복잡한 문제를 해결하기 위해 자연스럽게 진화하는 양자 시스템 상태로 데이터를 인코딩하는 것이 가능할 수 있습니다. 추측적 적용: 우주 마이크로파 배경 방사선: 우주 마이크로파 배경(CMB)은 빅뱅의 잔광 복사이며 우주의 초기 상태를 인코딩하는 패턴을 포함합니다. 자연 현상: CMB의 변동을 자연 계산의 한 형태로 해석할 수 있다면, 우주 자체를 계산 장치로 사용하여 데이터를 초기 우주의 양자 변동으로 인코딩하고 CMB의 결과를 읽는 것이 가능할 수 있습니다. . 추측적 적용: 물질의 위상학적 단계: 특정 재료는 양자 상태가 재료의 토폴로지에 의해 보호되고 국부적 교란에 대해 견고한 토폴로지 위상을 나타냅니다. 자연 현상: 이러한 물질은 양자 정보를 자연적으로 보호하는 토폴로지 양자 컴퓨터를 만드는 데 사용될 수 있으며, 물질의 물리적 특성으로 인해 본질적으로 오류 방지 기능이 있는 계산이 가능합니다. 추측적 적용: 양자 임계성: 양자 임계점은 물질이 한 상태에서 다른 상태로 전환되기 직전이고 양자 변동이 지배적인 위상 전이에서 발생합니다. 자연 현상: 양자 임계의 시스템은 시간이 지남에 따라 자연스럽게 진화하는 매우 민감한 상태의 데이터를 인코딩하는 데 사용될 수 있으며, 임계점 근처에서 시스템을 '조정'하고 더 낮은 에너지로 진화하도록 함으로써 잠재적으로 최적화 문제를 해결할 수 있습니다. 상태. 추측적 응용: 자연을 거스르지 말고 자연과 함께 일하세요 우리는 장벽을 극복하려고 노력해 왔습니다. 우리는 양자 우월성을 향한 길에 많은 장애물을 봅니다. 그러나 우리는 문제를 잘못된 방식으로 공격해 왔습니다. 양자 현상과 싸우지 마십시오. 그것을 써! 고전 물리학을 따르도록 하기 위해 기존 양자 시스템을 공격하지 마세요. 그런 일은 결코 일어나지 않을 것입니다. 실제로 그런 일은 일어날 수 없습니다. 기존 양자 현상을 사용하여 정보를 인코딩하고 시스템을 실행합니다. 목표에 가장 근접한 양자 프로세스를 찾으세요. 시스템을 다시 생성하고 필요한 측정을 수행하기만 하면 됩니다. 양자 빌딩 블록으로 기존 컴퓨터를 만들지 마십시오. 다루기 힘든 문제를 실제 현상으로 인코딩하여 해결합니다. 시간이 지남에 따라 관찰하십시오. 정밀 센서로 연구할 기존 현상이 이미 있다면 양자 레지스터, 메모리 및 회로를 만드는 것은 의미가 없습니다. 양자 모델에는 양자 컴퓨터를 사용하고 표준 모델에는 클래식 컴퓨터를 사용합니다. 나는 우리가 이 문제를 잘못된 방식으로 공격해 왔다고 믿습니다. 흥미로운 부분 - 응용 프로그램! 금융 분야의 포트폴리오 최적화: 양자 어닐링. 양자 프로세스: 금융 자산과 그 상관 관계는 최적의 포트폴리오를 나타내는 바닥 상태의 양자 해밀턴으로 인코딩됩니다. 인코딩: 양자 시스템은 주어진 위험 수준에 대해 최대 기대 수익을 갖는 포트폴리오에 해당하는 가장 낮은 에너지 상태를 찾기 위해 진화합니다. 진화 및 관찰: 약물 분자 구성: 양자 시뮬레이션. 양자 프로세스: 잠재적인 약물의 화학 구조와 생물학적 표적과의 상호 작용이 양자 시스템에 인코딩됩니다. 인코딩: 시스템은 슈뢰딩거 방정식에 따라 진화하며, 결과적으로 가장 낮은 에너지 상태를 갖는 분자 구성은 안정적이고 잠재적으로 효과적인 약물 분자를 나타냅니다. 진화 및 관찰: 트래픽 흐름 최적화: 양자 어닐링 또는 게이트 기반 양자 최적화 알고리즘. 양자 프로세스: 교통 상황, 경로 및 제약 조건은 가능한 각 경로가 양자 상태로 표시되는 양자 시스템에 매핑됩니다. 인코딩: 시스템은 자연스럽게 교통 혼잡을 최소화하는 최적의 구성을 찾기 위해 진화하며, 이는 교통 관리 시스템에서 관찰되고 구현될 수 있습니다. 진화와 관찰: 공급망 관리: 양자 어닐링. 양자 프로세스: 공급 및 수요 변수, 물류 제약 및 운송 비용이 양자 시스템으로 인코딩됩니다. 인코딩: 양자 시스템은 공급망 전체에서 가장 효율적인 리소스 분배를 식별하여 비용을 절감하고 배송 시간을 향상시킵니다. 진화 및 관찰: 단백질 접힘: 양자 시뮬레이션. 양자 프로세스: 단백질의 아미노산 서열과 이들 사이의 물리적 힘이 양자 시스템으로 인코딩됩니다. 인코딩: 시스템은 기능적으로 접힌 상태에 해당하는 단백질의 가장 낮은 에너지 형태를 찾기 위해 진화하여 질병을 이해하고 치료법을 개발하는 데 도움을 줍니다. 진화 및 관찰: 재료 과학 발견: 양자 시뮬레이션. 양자 프로세스: 원자 구조와 결합 특성이 양자 시스템으로 인코딩됩니다. 인코딩: 시스템은 강도, 전도성 또는 초전도성과 같은 재료 특성을 밝혀내기 위해 진화하여 새로운 재료의 발견으로 이어질 수 있습니다. 진화 및 관찰: 기후 모델링: 양자 시뮬레이션. 양자 프로세스: 복잡한 기후 변수와 방정식이 양자 시스템으로 인코딩됩니다. 인코딩: 시스템은 기후 패턴과 변화를 시뮬레이션하도록 진화하여 날씨와 기후 변화에 대한 보다 정확한 예측을 제공합니다. 진화 및 관측: 양자 지원 기계 학습: 양자 기계 학습 알고리즘. 양자 프로세스: 대규모 데이터세트와 학습 모델이 양자 시스템으로 인코딩됩니다. 인코딩: 양자 시스템은 데이터를 처리하여 패턴을 식별하거나 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 기계 학습 모델을 최적화합니다. 진화 및 관찰: 일정 및 시간표 작성: 양자 어닐링 또는 게이트 기반 양자 최적화 알고리즘. 양자 프로세스: 일정 제약 조건과 옵션이 양자 시스템으로 인코딩됩니다. 인코딩: 시스템은 갈등을 피하고 모든 제약을 충족하는 최적의 일정을 찾기 위해 진화하며 학교, 제조 및 이벤트 기획에 유용합니다. 진화와 관찰: 양자 고고학 해석: 양자 패턴 인식. 양자 프로세스: 고대 유물에서 발견된 미세한 잔류물을 양자 시스템으로 인코딩하여 역사적 사건이나 사용 패턴을 재구성하여 잠재적으로 고대 문명에 대한 새로운 통찰력을 드러냅니다. 추측: 양자 강화 진화 생물학: 양자 유전 알고리즘. 양자 프로세스: 생물학적 진화의 양자 효과를 시뮬레이션하여 지구상의 생명체 발달에서 양자 현상의 역할을 이해함으로써 진화와 생명의 기원 시나리오에 대한 더 깊은 이해를 이끌어냅니다. 추측: 양자 지진학: 양자 센서 네트워크. 양자 프로세스: 지각의 가장 미묘한 변화를 감지할 수 있는 양자 센서 네트워크를 배포하고, 지질학적 스트레스에 대한 얽힌 입자의 반응을 측정하여 잠재적으로 더 정확하게 지진을 예측할 수 있습니다. 추측: 양자 강화 인지 과학: 양자 신경망. 양자 프로세스: 인간 두뇌의 신경망을 양자 수준에서 모델링하여 의식과 인지 과정을 탐구함으로써 정신 건강 장애를 이해하는 데 획기적인 발전을 가져올 수 있습니다. 추측: 양자 대기 매립: 양자 촉매작용. 양자 과정: 양자 시뮬레이션을 사용하여 온실가스를 무해하거나 유용한 화합물로 효율적으로 변환하여 기후 변화에 직접 대처할 수 있는 촉매를 설계합니다. 추측: 양자 언어 재구성: 양자 자연어 처리. 양자 프로세스: 언어 패턴과 고대 문자를 양자 시스템으로 인코딩하여 잃어버린 언어를 재구성하거나 해독되지 않은 텍스트를 해독하여 인류 역사에 대한 새로운 창을 엽니다. 추측: 양자 우주론적 모델링: 중력장의 양자 시뮬레이션. 양자 과정: 특이점 근처의 시공간 동작이나 초기 우주의 조건과 같은 우주론 이론을 테스트하기 위해 중력의 양자 측면을 시뮬레이션하여 잠재적으로 표준 모델을 넘어서는 새로운 물리학으로 이어질 수 있습니다. 추측: 양자 예술 공동 창작: 양자 지원 생성 알고리즘. 양자 프로세스: 예술가들은 양자 알고리즘을 사용하여 미학적 원리를 양자 시스템으로 인코딩함으로써 새로운 형태의 예술을 생성할 수 있으며, 그 결과 인간의 창의성과 양자 무작위성이 혼합된 작품을 만들 수 있습니다. 추측: 양자 주입 형이상학: 양자 철학적 알고리즘. 양자 프로세스: 형이상학적, 철학적 개념을 양자 시스템으로 인코딩하여 새로운 계산 증강 관점에서 현실, 존재 및 의식의 본질을 탐구합니다. 추측: 양자꿈 분석 및 합성: 양자 뇌파 해석. 양자 프로세스: 꿈을 분석하기 위해 수면 중 뇌 활동과 관련된 양자 상태를 매핑하고 해석합니다. 더 나아가 꿈에 잠재적으로 영향을 미치거나 안내하여 정신 건강을 위한 새로운 치료 방법으로 이어질 수 있습니다. 추측: 이러한 추측적 애플리케이션은 과학과 상상력을 혼합하여 양자 컴퓨팅으로 가능한 것의 한계를 뛰어넘습니다. 공상 과학 소설처럼 들릴 수도 있지만, 이는 양자 원리를 새로운 영역으로 확장하는 데 뿌리를 두고 있으며, 양자 시스템에 대한 우리의 이해와 제어가 발전함에 따라 언젠가는 도달할 수 있게 될 것입니다. 결론 이 토론이 적어도 여러분에게 흥미를 주고 여러 차원에서 깊이 생각하게 되기를 바랍니다. 특히 이미 양자 컴퓨팅에 관심이 있다면 더욱 그렇습니다. 저는 양자 계산이 정의상 성공할 수 없다고 진심으로 믿습니다. 반면 양자 처리는 단순히 설계에 따라 문제 정의와 답에 도달하기 때문에 설계와 응용에 있어 윈윈입니다! 물론, 이 논의는 관련된 많은 요소를 단순화했습니다. 나는 컴퓨터가 설계상 양자가 아니라고 생각합니다. 그러나 양자물리적 과정은 그렇습니다. 문제를 올바르게 매핑할 수 있다면 여행의 첫 번째 모퉁이에서 우리를 기다리고 있는 답을 찾을 수도 있습니다. 또한 회로 기반 양자 컴퓨팅을 사용하여 이미 많은 작업이 수행되었습니다. 어떻게 그 모든 것을 무시할 수 있습니까? 단순한. 현재 업계에 도입될 만큼 강력한 양자역학의 실제 응용이 가능한 단일 사례를 보여주세요. 거의 모든 회로 기반 양자 컴퓨팅은 "추가 재료 연구 및 추가 탐사에 의존"해 왔습니다. 낙관주의는 환상적이다. 하지만 현실이 되지 못한 꿈은 꿈으로 남는다. 그러나 나는 아마도 완전히 틀렸을 수도 있습니다. 신은 내가 이 모든 것을 뒷받침할 학문적 자격이 없다는 것을 알고 계십니다. 하지만 저는 논리, 사고, 추상을 믿습니다. 그리고 그것은 나를 냉혹하게도 이런 결론으로 이끈다. 동의하지 않거나 질문이 있는 경우 아래에 의견을 남겨 주시기 바랍니다. 어떠한 방식으로. 무엇이든. 건배! 그리고 모든 영광은 모든 지혜의 시작과 끝이 있는 하나님께 있습니다.