Kuantum Hesaplamanın Sonsuz Potansiyelini Harika İngilizceyle Açıklamak (Matematiksiz)

Kuantum derin, karanlık, gizemli bir şeydir… Şaka yapıyorum. Avengers Endgame'den sonra şöhrete kavuştu. Hey bu kafiyeli!

Size şunun sözünü veriyorum; formül yok! Sadece bazı rakamlar.

İçeriğe Genel Bakış

• Kuantum Dünyası
• Kuantum Mekaniği Gerçekten Kuantum Çılgınlığıdır - Alınmayın Marvel!
• Karşılaşılan zorluklar
• Kuantum Hesaplama Yaklaşımı
• Süperiletken Kübitler
• Sıkışmış İyon Kuantum Bilgisayarları
• Fotonik Kuantum Bilgisayarları
• Kuantum Tavlayıcılar
• Geleceğin Önizlemesi
• Gelecekteki 100.000 Qubit Bilgisayar Neler Yapabilir?
• Çözüm

Kuantum Dünyası

Planck sınırı.

1,616255×10^(−35) m.

Klasik fiziğin kuantum fiziğine dönüşme süresi.

Tüm ortak sezgilerimizin çöktüğü yer.

Öncü kuantum fizikçisi Niels Bohr'un meşhur sözü:

Kuantum mekaniği sizi derinden şaşırtmıyorsa, onu doğru anlamamışsınız demektir.

Haklıydı! (Şaka yapmıyorum, gerçekten buna asla inanmazdım, yani herkes kuantum dünyasının basit bir şey olduğunu biliyor. Tony Stark bunu çözdü. Ve o bir aktör. Sadece bir aktör!)

Kuantum fiziği alanında, son derece küçük Planck ölçeğinde, geleneksel anlayışımıza meydan okuyan büyüleyici ve akıllara durgunluk veren bir gerçeklikle karşılaşıyoruz.

Bu ölçeğin bazı önemli yönlerini inceleyelim. Ele alınacak ve ele alınacak o kadar çok kavram var ki, tek tek gideceğiz.

Kuantum Mekaniği Gerçekten Kuantum Çılgınlığıdır - Alınmayın Marvel!

Planck limitinde aşağıdaki sorunlarla karşılaşıyoruz:

Tutarlılık

Tutarlılık, Planck ölçeğinde kuantum durumlarının istikrarı ve bütünlüğüne atıfta bulunarak hayati bir rol oynar. Kuantum fenomeninin ne kadar süre devam edeceğini belirler. Bir durumun oluşma süresi 10 ^(-25) saniyeden (0.000000000000000000000000000001 saniye) az olduğunda, onu nasıl sabit tutar ve onunla çalışırsınız? (^ üstel alma sembolüdür, örneğin 10^5 = 100.000 ve 10^(-5) = 0,00001)

Dolaşma

Dikkate değer bir olgu olan dolaşıklık, parçacıkların kuantum durumları, fiziksel ayrılıklarına bakılmaksızın karmaşık bir şekilde birbirine bağlandığında ortaya çıkar. Bu ürkütücü ve Einstein gibi büyük beyinleri şaşırttı. Planck ölçeğinde dolaşıklık, yerel olmayan korelasyonlara yol açan ve klasik iletişime ihtiyaç duymadan dolaşık parçacıklar arasında anlık bilgi aktarımını kolaylaştıran bir temel taşı görevi görüyor. Yani bilgi evrenin bir noktasından diğerine anında gidiyor! (Işıktan daha hızlı!) Ama yine de bu doğru, açıklamaya meydan okuyan bir olgu. (Daha sonraki bir makalede size daha derinlemesine bir bakış sunacağıma söz veriyorum.)

Süperpozisyon

Süperpozisyon, parçacıkların aynı anda birden fazla durumda var olmasını sağlayan kuantum sistemlerinin büyüleyici bir özelliğidir. Planck ölçeğinde parçacıklar farklı durumların süperpozisyonlarını üstlenebilirler; bu da konum, momentum veya dönüş gibi özelliklerin ölçülene kadar iyi tanımlanmadığını gösterir. Bu prensip kuantum hesaplamanın ve kuantum algoritmalarının gelişiminin temelini oluşturur. Bu gerçeği daha güçlü bir şekilde vurgulayamam.

Belirsizlik İlkesi

Werner Heisenberg tarafından formüle edilen Belirsizlik İlkesi, konum ve momentum gibi belirli fiziksel özellik çiftlerinin aynı anda sınırsız doğrulukla tam olarak ölçülemeyeceğini ileri sürer. Planck ölçeğinde Belirsizlik İlkesi, kuantum sistemlerinin doğasında olan belirsizliği ve olasılıksal doğasını vurgulayarak önemli bir rol üstleniyor. Basitleştirmek gerekirse, ya arabanın hızını ya da o andaki konumunu bilebilirsiniz, kuantum düzeylerinde gözlemlediğinizde ikisini birden (çok kaba ve kaba bir benzetme) bilemezsiniz.

Parçacık-Dalga İkiliği

Parçacık-dalga ikiliği kuantum fiziğinde temel bir kavram olarak duruyor. Planck ölçeğinde parçacıklar dalga benzeri davranışlar sergilerken, dalgalar parçacık benzeri özellikler sergileyebilir. Parçacıklar girişim desenleri, kırınım ve dalga benzeri yayılma gösterdiğinden, bu ikilik klasik sezgilerimize meydan okuyor. Bu her türlü mantığa aykırıdır. O halde madde, enerji midir? Veya enerji, madde? Kütle kavramının kendisi nedir? Bu doğrudan Einstein'ın kütle-enerji denkliğine götürür.

Uzaktan Eylem

Uzaktaki eylem, dolaşmış parçacıklar arasında gözlemlenen dikkat çekici yerel olmayan etkiyi ifade eder. Bir parçacık üzerinde yapılan ölçümler veya manipülasyonlar, aralarındaki uzaysal ayrımdan bağımsız olarak, dolaşmış ortağını anında etkiler. Bu olgu, bilgi aktarımının ışık hızıyla sınırlandığı klasik kavramlara meydan okuyor. Einstein'ı kuantum mekaniği konusunda rahatsız ettiğimi söylediğim şey buydu. Olası bir açıklama olan 'gizli değişkenler' teorisi vardır. Daha sonra bunun hakkında daha fazla bilgi vereceğiz.

Olasılıksal Fizik

Kuantum fiziği, çeşitli sonuçların olasılığını tanımlamak için olasılık genliklerini kullanan, doğal olasılıksal unsurları kucaklar. Planck ölçeğinde, ölçümlerin deterministik sonuçlar yerine olasılıklar vermesiyle kuantum mekaniğinin olasılıksal doğası öne çıkıyor. Dalga fonksiyonları ve matrisler gibi matematiksel araçlar bu olasılıksal çerçeveyi yakalar. Ve bu oldukça kuantum bir olgudur. Nasıl oluyor da o konumda %43 olasılıkla bir parçacık var? Yoksa bir dalga mı? Mantıklı mı?

Schrödinger Denklemi

Schrödinger Denklemi kuantum mekaniğinde kuantum sistemlerinin zaman gelişimini belirleyen merkezi bir denklem olarak duruyor. Bir sistemin dalga fonksiyonu, enerjisi ve operatörler arasında ilişki kurar. Planck ölçeğinde Schrödinger Denklemi, kuantum sistemlerinin davranışını ve dinamiklerini anlamak için matematiksel bir çerçeve sağlar.

Formül yok dedim ve sözümü tuttum. İlgileniyorsanız Google Schrödinger Denklemi .

Yani temel olarak kuantum seviyesindeki şeyler sıradan mantık ve gerçek dünya sezgileriyle açıklanamaz. Ancak insanlar kuantum bilgisayarlarda kuantum/klasik programlar tasarladı ve hatta yürüttü. Karşılaştıkları engellerden bazılarını görelim.

Karşılaşılan zorluklar

Kuantum Bit (Qubit) Kalitesi ve Kararlılığı

Kuantum hesaplamanın temeli, klasik bitlerin kuantum karşılıkları olan kübitlerde yatmaktadır. Güvenilir kuantum hesaplaması için kübitlerin kalitesinin ve kararlılığının sağlanması son derece önemlidir. Her atomun enerjisi vardır çünkü bir sıcaklığı vardır. Sıcaklık atomun titreşim enerjisidir. Ve salınım yapıyor. Tek bir yerde kalmasını nasıl sağlarsınız? Tüm hareketleri durduran -273 santigrat dereceye - Mutlak Sıfır Sıcaklık'a kadar dondurun. Ne yazık ki kübitler, sıcaklık dalgalanmaları ve elektromanyetik gürültü gibi dış etkenlere karşı oldukça hassastır ve bu da hatalara ve uyumsuzluğa neden olur. Uzun süreler boyunca kübit tutarlılığını ve istikrarını korumak, araştırmacıların aktif olarak mücadele ettiği önemli bir zorluktur.

Uyumsuzluk ve Hata Düzeltme

Eşevresizlik kuantum sistemlerinde önemli bir engel oluşturur. Kübitler çevreleriyle etkileşime girdiğinde, kuantum durumlarını kaybetmelerine ve klasik davranmalarına neden olduğunda ortaya çıkar. Bu sınırlama, kuantum işlemlerinin güvenilir bir şekilde gerçekleştirilebileceği süreyi kısıtlar. Hataları ve tutarsızlığı azaltmak için güçlü hata düzeltme teknikleri geliştirmek çok önemli bir zorluktur. Araştırmacılar, kübitleri korumak ve güvenilir hesaplama sağlamak için kuantum hata düzeltme kodları gibi hata düzeltme kodlarını araştırıyor. Saniyenin 10^(-25) kadar varolmaktan kastım budur.

Ölçeklenebilirlik

Kuantum bilgisayarları karmaşık sorunları çözmek için çok sayıda kubit gerektirir. Ancak kuantum sistemlerinin ölçeğini büyütmek önemli zorlukları da beraberinde getiriyor. Kübitlerin sayısı arttıkça tutarlılığını korumak ve hataları en aza indirmek katlanarak daha zorlayıcı hale geliyor. Dahası, kübitleri doğru bir şekilde birbirine bağlamak ve büyük miktarlardaki kübitler arasındaki etkileşimleri kontrol etmek, önemli mühendislik ve teknolojik zorluklar doğurur. Sadece önemli değil, aynı zamanda imkansıza yakın. Tamamen başka bir şeye bağlandığında değişen şeyleri nasıl bağlarsınız? Kuantum bitlerini klasik bitler gibi değiştiremeyiz. Ve kuantum internet belki de bunların en büyük zorluğudur. ( bir değişiklik için gerçekten akıllı bir POTUS adayı almak dışında.)

İmalat ve Kontrol

Olağanüstü kontrole sahip kuantum cihazlarının hassas bir şekilde üretilmesi büyük bir zorluktur. Kuantum donanımı genellikle özel üretim tekniklerine ve süper iletken devreler veya iyon tuzakları gibi malzemelere dayanır. Güvenilir ve ölçeklenebilir kuantum sistemleri oluşturmak için üretim sürecinde gerekli hassasiyeti ve tekrarlanabilirliği sağlamak çok önemlidir. Ve bu tür bir doğruluk, eğer başarılırsa, mühendislikte yeni bir dönüm noktası olacaktır. Burada 10^(-35) doğrulukla aynı kopyaları oluşturmamız gerekiyor. İyimser insanlar bile bunu tartışmayı zor buluyor!

Ek olarak kuantum sistemleri üzerinde hassas kontrol sağlamak çok önemlidir. Doğru kuantum hesaplamaları için kübit durumlarını, geçit işlemlerini ve ölçümleri yüksek doğrulukla kontrol etme yeteneği gereklidir. Kuantum operasyonları için gereken karmaşıklığı ve hızı yönetebilecek kontrol sistemleri geliştirmek, zorlu bir mühendislik mücadelesidir. O kadar heybetli ki, kuantum hesaplamanın ilk öncüsü olan IBM dışında hiç kimse henüz 400 kübitin üzerinde genel amaçlı bir kuantum bilgisayar yapmamıştı. (D-Wave sayılmaz çünkü genel amaçlı değildir, yalnızca tek bir sabit işlevi vardır - tavlama. Açıklama geliyor!)

Kuantum Bağlantıları ve İletişim

Kuantum hesaplama genellikle fiziksel sistemlere dağıtılan birden fazla kübit içerir. Bu kübitler arasında güvenilir ve verimli kuantum bağlantılarının ve iletişimin kurulması çok önemlidir. Kuantum iletişimi, çevresel gürültüye karşı son derece duyarlı olan ve önemli mesafelerde dolaşıklığın dağıtılmasını ve korunmasını gerektiren dolaşıklığa dayanır. Kübitler arasında dolaşıklığa dayalı iletişimi kolaylaştırabilecek kuantum ara bağlantı teknolojilerinin geliştirilmesi, devam eden bir zorluktur. Birçoğu bunun imkansız olduğunu söylüyor. Ve kesinlikle öyle görünüyor. Ama her zaman umut edebiliriz...

İnsan aklının tasarlayabildiğini, Tanrı'nın eli başarabilir.

Thomas Cherickal

( Bakın, o benim, bilge adam. Hmmm - sanırım bilge adamı kastettim. Neyse, her iki durumda da yanlış!)

Kriyojenik Ortamlar

Süper iletken kübitler gibi birçok kuantum hesaplama platformu, mutlak sıfıra yakın son derece düşük sıcaklıklarda çalışır. Bu kriyojenik (Kriyojenik - klasik fizikte mutlak sıfıra yakın sıcaklıkları ifade eder - Google it) ortamların oluşturulması ve sürdürülmesi zorlu bir mühendislik görevi sunmaktadır. Soğutma sistemleri, kübit tutarlılığını bozabilecek (temel olarak sıcaklık kazanıp tekrar hareket etmeye başlayabilirler) gürültüyü ve termal dalgalanmaları en aza indirecek şekilde titizlikle tasarlanmalıdır. Kriyojenik sistemlerin güvenilirliğini ve verimliliğini sağlamak, kuantum donanım geliştirmenin kritik bir yönüdür. Mutlak sıfır (-273 santigrat derece) ile kastettiğim budur.

Entegrasyon ve Hibrit Sistemler

Kuantum bilgi işlem donanımının genellikle kontrol, okuma ve hata düzeltme amacıyla klasik bilgi işlem sistemleriyle entegre edilmesi gerekir. Klasik ve kuantum sistemler arasındaki boşluğu kapatmak ve her iki teknolojinin güçlü yönlerinden yararlanan hibrit yaklaşımlar geliştirmek, önemli zorluklar doğurmaktadır. Entegrasyon aynı zamanda kontrol elektroniği gibi donanım bileşenlerinin tutarlı bir kuantum hesaplama platformuna dahil edilmesini de kapsar. Microsoft bu konuda güzel çalışmalar yaptı. Kuantum yazılımlarını zengin .NET Core ekosisteminin geniş yığınına entegre ettiler ve açık kaynak haline getirdiler. Artık kuantum koduyla birlikte çalışabilirlik sorunu yok!

Maliyet ve Kaynaklar

Kuantum donanımı geliştirmek önemli mali ve teknik kaynaklar gerektirir. Kuantum sistemlerini oluşturmak ve işletmek genellikle özel üretim tesisleri, kriyojenik ekipmanlar ve hassas kontrol sistemleri dahil olmak üzere pahalı altyapılar gerektirir. Kuantum donanımına yatırım yapan araştırma kurumları ve şirketler, teknolojik gelişmelerin sınırlarını zorlarken maliyetler ve kaynak tahsisini dengeleme zorluğuyla karşı karşıyadır. Masraf çok fazla! Çin'in gerçekten avantajlı olduğu nokta burası. Çin hükümeti kuantum hesaplama departmanına milyarlarca dolar akıtıyor ve sonuçlarını şu anda bile görüyoruz. Dünyadan bir uyduya ışınlanmayı başardılar. Anlık seyahat. ( Fakat hala Corona dedikodularından kurtulamıyorlar - üzücü!)

Temel Fiziksel ve Teorik Sınırlamalar

Kuantum hesaplama donanımı, fiziksel yasaların ve kuantum mekaniğinin ilkelerinin dayattığı temel sınırlamalara tabidir. Şu anda sahip olduğumuz ve genellikle Gürültülü orta ölçekli kuantum (NISQ) cihazları olarak adlandırılan kuantum bilgisayarlar, özellikle kubit tutarlılığı, geçit doğruluğu ve hata oranlarıyla ilgili sınırlamalarla karşı karşıyadır. Bu sınırlamaların üstesinden gelmek, malzeme bilimi, fizik ve bilgisayar bilimi gibi alanlarda yenilikçi yaklaşımlar ve atılımlar gerektirir.

Bütün bunları söyledikten sonra, bir dizi şirket kuantum bilgisayarları yaratmaya başladı.

Gelin bunlardan birkaçına göz atalım.

Kuantum Hesaplama Yaklaşımı

Süperiletken Kübitler

Süper iletken kübitler, süper iletken malzemelerden yapılmış küçük devreler kullanılarak uygulanır. Bu devreler, elektrik direncinin ortadan kalktığı süperiletkenlik olgusundan yararlanmak için son derece düşük sıcaklıklara soğutulur. IBM ve Google, süper iletken kubitlerle çalışan iki önde gelen şirkettir. IBM'in IBM Q sistemlerine IBM Quantum Experience aracılığıyla erişilebiliyor ve bu sayede kullanıcılar kuantum deneyleri gerçekleştirebiliyor ve son teknoloji donanıma erişebiliyor. Bu benzersiz bir başarı çünkü acemilerin ve amatörlerin bulut üzerinden SOTA IBM kuantum bilgi işlem donanımına erişmesine ve bulut üzerindeki sistemlerinde deneyler ve programlar çalıştırmasına olanak tanıyor.

Google Quantum AI, araştırma ve geliştirme çalışmaları için süper iletken kübitler kullanıyor. İki ana girişimi OpenFermion ve TensorFlow Quantum olarak adlandırılıyor ve her ikisi de kuantum hesaplama SDK'sı Google Cirq üzerinde çalışıyor. OpenFermion kuantum kimyası simülasyonları için kullanılırken TensorFlow Quantum, Mühendise çok fazla esneklik sağlayan Klasik Makine Öğrenimi ve Kuantum Makine Öğreniminin kuantum melezidir. Şu an itibariyle bu iki şirket, kuantum üstünlüğüne doğru giden yarışta lider durumdalar; bu, bir kuantum bilgisayarının klasik bir bilgisayarın yapamayacağı bir şeyi yaptığı noktadır ve aynı zamanda sağlam bir kullanım senaryosuna sahip etkili bir uygulamadır. Her iki şirket de bunu zaten başardıklarını iddia etti ancak IBM'in uygulaması Google'ınkinden çok daha etkileyici.

Sıkışmış İyon Kuantum Bilgisayarları

Tuzağa düşürülmüş iyon kuantum bilgisayarları, kuantum bilgisini depolamak ve işlemek için elektromanyetik alanları kullanarak hapsedilen bireysel iyonları kullanır. Bu iyonlar tipik olarak uzun tutarlılık sürelerine ve yüksek doğrulukta işlemlere sahip kübitlerdir. IonQ, bulut platformu aracılığıyla tuzaklı iyon kuantum bilgisayarlarına erişim sağlayan, bu alanda lider bir şirkettir. Honeywell Quantum Solutions, tuzaklanmış iyon sistemlerinin yeteneklerini geliştirmeyi amaçlayan, kendi tuzaklanmış iyon tabanlı kuantum donanımını geliştiren başka bir şirkettir. Her ikisinin de süper iletken kübit sistemine göre vaatleri var ve farklı avantajları var; bunlardan en önemlisi, kriyojenik sıcaklıkların gerekli olmamasıdır.

Topolojik Kuantum Bilgisayarları

Topolojik kuantum bilgisayarlar, egzotik özellikler sergileyen, anyon adı verilen parçacıklara dayanır; bunlardan en önemlisi, bunların kendi anti-parçacıkları olmasıdır (yalnızca ifadeyi hatırlayın, daha sonra açıklayacağım). Microsoft'un Kuantum Bilişim bölümü, topolojik kuantum donanımı geliştirmede ön sıralarda yer almaktadır. Majorana fermiyonu olarak bilinen bir parçacığa dayanan topolojik bir kübiti aktif olarak araştırıyorlar. Majorana tabanlı kübitlerin gelişmiş hata direnci sağlaması ve bu da onları hataya dayanıklı kuantum hesaplama için umut verici adaylar haline getirmesi bekleniyor. Bu son derece yeni bir yaklaşımdır ve Microsoft ayrıca kuantum programlama dilini (Q#.NET) klasik bilgi işlem kitaplıklarından ve işlevlerinden oluşan zengin .NET ekosistemine entegre etmek için akıllı bir hamle yapmıştır. Böylece Q#, birlikte çalışabilirlik konusunda endişelenmeden çok sayıda klasik bilgi işlem uygulamasına erişebilir ki bu kesinlikle önemli bir başarıdır.

Fotonik Kuantum Bilgisayarları

Fotonik kuantum bilgisayarları, kuantum bilgisini kodlamak ve işlemek için fotonları, yani ışık parçacıklarını kullanır. Xanadu, PsiQuantum ve LightMatter fotonik kuantum donanımı üzerinde çalışan önemli şirketlerdir. Xanadu, fotonik kuantum bilgisayarlarına Xanadu Kuantum Bulutu adı verilen bir bulut platformu aracılığıyla erişim sunuyor. PsiQuantum, pratik uygulamaları mümkün kılmak amacıyla hataya dayanıklı, milyon kübitlik bir fotonik kuantum bilgisayar geliştirmeye odaklanıyor. LightMatter, çok çeşitli uygulamalar için fotonik işlemciler geliştirmede uzmanlaşmıştır. Fotonik bilgisayarlar, çok fazla umut vaat eden başka bir yaklaşımdır. Kuantum makine öğrenimi kütüphaneleri PennyLane ve fotonik kuantum kütüphaneleri StrawberryFields sayesinde Kuantum Makine Öğreniminde mevcut liderler arasında yer alıyorlar.

Kuantum Tavlayıcılar

Kuantum tavlayıcılar, optimizasyon sorunlarını çözmek için tasarlanmış özel kuantum donanımlardır. D-Wave Systems bu alanda öne çıkan bir şirkettir. '2.000 kübit'e sahip ilk sözde kuantum bilgisayar, D-Wave tarafından inşa edildi. Bununla birlikte, sistemleri özellikle optimizasyon problemlerini kuantum tavlama adı verilen bir süreç aracılığıyla çözmeye yöneliktir. Bu nedenle çoğu kuantum araştırmacısı, sistemlerini bu listedeki diğer mimariler gibi genel amaçlı bir kuantum bilgisayar değil, özel tabanlı tek amaçlı bir makine olarak düşünüyor. Kuantum tavlama teknolojisi, optimum çözümlere karşılık gelen düşük enerjili durumları bulmak için süper iletken kübitlerden oluşan bir ağ kullanıyor. Bununla birlikte, D-Wave'in sistemleri çeşitli kuruluşlar ve araştırma kurumları tarafından endüstrilerdeki karmaşık optimizasyon zorluklarının üstesinden gelmek için kullanılmıştır.

Geleceğin Önizlemesi

Bu, donanım uygulamaları açısından mevcut SOTA'dır (Son Teknoloji). Peki onlarla ne yapmayı umuyoruz? Şimdi bunu parçalara ayıralım.

Gelecekteki 100.000 Qubit Bilgisayar Neler Yapabilir?

Kuantum bilgisayarları, onları benzersiz kılan ve onlara yüksek performanslı uygulamalar için yüksek umut vaat eden iki niteliğe sahiptir. Bunlar:

Süperpozisyon

Klasik bir bilgisayar aynı anda yalnızca bir değeri alabilir. Buna karşılık, süperpozisyondaki bir kuantum süper bilgisayarı, 2^N temsilinin tüm olası konfigürasyonlarını tek bir anda üstlenebilir, bu da büyük paralelliğe olanak tanır. Uzmanlar, doğru şekilde tasarlandığında kuantum bilgisayarların tüm 2^N konfigürasyonlarını aynı anda ve eş zamanlı olarak değerlendirebileceğine inanıyor.

Şimdi 2 üzeri 100, Evrendeki atom sayısından daha fazladır. 2^(100.000) kuantum bilgisayar neyi başaracak? Öğrenmek için sabırsızlanıyorum!

Dolaşma

Dolaşıklık, birbirlerinden ne kadar uzakta olursa olsun iki kübit arasında anında iletişim kurmamızı sağlar. Bu fenomen, evrendeki çoğu kuvvetin ışık hızı sınırını bile göz ardı ediyor. Sonsuz potansiyele sahip gizli bir hazinedir. İletişimi ve hatta belki bir gün, ışığın hızını sınırlayan faktörün geçerli olmayacağı şekilde maddenin ışınlanmasını sağlayabiliriz.

Kuantum bilişimin 100.000 kübitlik bir ölçeğe ulaştığı geleceğe bakıldığında, çığır açan gelişmelerin olanakları daha da ilgi çekici hale geliyor. Bu kadar güçlü bir kuantum bilgisayarın dönüştürücü bir etkiye sahip olabileceği bazı potansiyel alanları inceleyelim:

1. Büyük Ölçekli Kuantum Simülasyonu

Kuantum simülasyonu, klasik bilgisayarlar kullanılarak analiz edilmesi zor olan karmaşık kuantum sistemlerini simüle etmeyi ve incelemeyi amaçlayan bir kuantum bilgisayar uygulamasıdır. Moleküller, malzemeler ve hatta tüm fiziksel süreçler gibi kuantum sistemleri, kuantum mekaniği yasalarının yönettiği karmaşık davranışlar sergiler. Bu sistemlerin davranışlarını anlamak ve doğru bir şekilde tahmin etmek; kimya, fizik, malzeme bilimi ve ilaç keşfi gibi çeşitli alanlarda önemli sonuçlar doğurabilir.

Klasik bilgisayarlar basit kuantum sistemlerini simüle edebilirken, kuantum sisteminin boyutu ve karmaşıklığı arttıkça hesaplama güçleri hızla azalır. Bunun nedeni, bir kuantum sisteminin durumunu doğru bir şekilde temsil etmek için gereken hesaplama kaynaklarındaki üstel büyümedir. Bunun tersine, kuantum bilgisayarları bu karmaşık kuantum sistemlerini verimli bir şekilde simüle etmek ve keşfetmek için kuantum mekaniğinin ilkelerinden yararlanır.

Kuantum simülasyonu, kuantum bilgisayarların süperpozisyon ve dolaşma gibi işlemler yoluyla kübitler gibi kuantum durumlarını manipüle etme ve kontrol etme yeteneğinden yararlanır. Araştırmacılar, ilgi konusu kuantum sistemini kübitler kullanarak temsil ederek, klasik bilgisayarlar için mümkün olmayan simülasyonları gerçekleştirmek için kuantum bilgisayarların hesaplama gücünden yararlanabilirler.

Bir kuantum simülasyonu gerçekleştirmek için genellikle birkaç adım gerekir:

1. Sistemi kodlama: İlk adım, simüle edilen kuantum sisteminin özelliklerini kuantum bilgisayarın kubitlerine eşlemektir. Bu kodlama, kuantum bilgisayarının simülasyonla ilgili kuantum durumlarını doğru bir şekilde temsil etmesine ve manipüle etmesine olanak tanır.

   
   

2. Simülasyon algoritmasının uygulanması: Simülasyon algoritması, hedef kuantum sisteminin davranışını taklit edecek şekilde tasarlanmıştır. Kuantum mekaniği yasalarına göre kübitlerin durumlarını geliştiren bir dizi kuantum kapısı ve operasyondan oluşur. Bu kapılar, hedef sistemin istenen etkileşimlerini ve dinamiklerini simüle etmek için kübitler üzerinde döndürme ve dolaştırma işlemleri gibi dönüşümler gerçekleştirir.

   
   

3. Simülasyonun yürütülmesi: Simülasyon algoritması, kübitler üzerinde gerekli kuantum işlemlerini gerçekleştiren kuantum bilgisayarında yürütülür. Kuantum bilgisayarının kuantum kapıları, kübitlerin durumlarını manipüle ederek, simüle edilmiş kuantum sistemi içindeki farklı senaryoların ve ilgi çekici ölçümlerin araştırılmasına olanak tanır.

   
   

4. Sonuçların çıkarılması: Simülasyon tamamlandıktan sonra kuantum bilgisayarı, kuantum sisteminin simüle edilmiş durumunu temsil eden kübitlerin son durumunu sağlar. Simüle edilen sistemdeki belirli gözlemlenebilirler veya ilgilenilen özellikler hakkında bilgi çıkarmak için kübitler üzerinde ölçümler gerçekleştirilebilir. Bu ölçümler, kuantum sisteminin davranışı hakkında bilgi edinmek veya teorik modelleri doğrulamak için kullanılabilir.

   
   

Kuantum simülasyonu, özellikle yeni malzemeleri anlama ve tasarlama, kimyasal reaksiyonları optimize etme ve karmaşık kuantum problemlerini çözme gibi çeşitli alanlarda devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

2. Optimizasyon ve Küresel Zorluklar

Optimizasyon, lojistikten finansa, makine öğreniminden kriptografiye kadar çeşitli alanlarda temel bir sorundur. Optimizasyonun amacı, belirli bir hedefi optimize eden veya bir dizi kısıtlamayı karşılayan çok sayıda olası seçenek arasından en iyi çözümü bulmaktır. Klasik bilgisayarlar optimizasyon problemlerini çözmek için çeşitli algoritmalar kullanır, ancak problemin boyutu ve karmaşıklığı arttıkça optimal çözümü bulmak giderek zorlaşır ve zaman alır.

Kuantum bilgisayarlar, optimizasyon sorunları için özel olarak tasarlanmış kuantum algoritmalarının kullanımı yoluyla optimizasyon görevlerini önemli ölçüde hızlandırma potansiyeli sunar. Bu algoritmalar, aynı anda birden fazla potansiyel çözümü keşfetmek için süperpozisyon ve kuantum paralelliği gibi kuantum mekaniğinin ilkelerinden yararlanır ve klasik yaklaşımlarla karşılaştırıldığında potansiyel olarak üstel bir hızlanmaya yol açar.

1. Öne çıkan kuantum optimizasyon algoritmalarından biri Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması'dır (QAOA). QAOA, kombinatoryal optimizasyon problemlerine optimale yakın çözümler bulmak için klasik optimizasyon tekniklerini kuantum hesaplamayla birleştirir. Optimizasyon probleminin, bir dizi kuantum kapısı ve kübitlere uygulanan işlemlerden oluşan bir kuantum devresine kodlanmasını ve ardından çözümün kalitesini artırmak için bu kapıların parametrelerinin yinelemeli olarak ayarlanmasını içerir. Algoritma, devrenin sonundaki kübitler üzerinde ölçümler gerçekleştirerek, her yinelemede optimum çözüme yaklaşan aday bir çözüm sağlar.

2. Bir diğer önemli kuantum optimizasyon algoritması, D-Wave sistemleri gibi kuantum tavlayıcılar tarafından kullanılan Kuantum Tavlama algoritmasıdır. Kuantum tavlama, Ising modeline veya ikinci dereceden sınırlandırılmamış ikili optimizasyon (QUBO) problemine eşlenebilecek optimizasyon problemlerini çözmek için özellikle yararlıdır. Sistemi iyi çözümlere karşılık gelen düşük enerjili durumlara yönlendirmek için kuantum tünelleme ve termal dalgalanmalardan yararlanır.
3. Kuantum bilgisayarlar potansiyel olarak portföy optimizasyonu, lojistik planlama, protein katlama ve grafik renklendirme gibi çok çeşitli optimizasyon problemlerine uygulanabilir. Tedavisi mümkün olmayan hastalıklara yeni tedaviler oluşturmak ve yeni protein türlerinin oluşumunu modellemek için AlphaFold (Google DeepMind'in yan kuruluşu) tarafından zaten uygulandı.

Bu problemler genellikle bir hedefi optimize eden veya belirli kısıtlamaları karşılayan en iyi konfigürasyonu bulmak için geniş bir çözüm uzayında arama yapmayı içerir. Kuantum paralelliğinin gücünden yararlanan ve aynı anda birden fazla aday çözümü keşfeden kuantum bilgisayarlar, optimum çözüm arayışını hızlandırma potansiyeline sahiptir.

3. Kriptografi ve Güvenli İletişim

Kuantum hesaplama, hem mevcut kriptografik şemaları kırma hem de yeni kuantum dirençli kriptografik algoritmalar geliştirme açısından kriptografi alanını önemli ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. Kriptografide kuantum hesaplamanın iki ana uygulaması şunlardır:

1. Şifreleme Planlarını Kırmak: Kuantum bilgisayarları, belirli matematik problemlerinin zorluğuna dayanan, yaygın olarak kullanılan bazı şifreleme algoritmalarını potansiyel olarak kırabilir. Örneğin Shor'un algoritması, büyük sayıları verimli bir şekilde çarpanlara ayırma ve ayrık logaritma problemini çözme yeteneğini göstermiştir. Bu sorunlar, RSA ve Diffie-Hellman gibi birçok açık anahtarlı şifreleme sisteminin temelini oluşturur. Kuantum bilgisayarlar, bu matematik problemlerini etkili bir şekilde çözerek teorik olarak bu sistemlerin güvenliğini kırabilir ve şifrelenmiş iletişim veya verileri tehlikeye atabilir.

   
   

2. Kuantuma Dayanıklı Kriptografi: Büyük ölçekli kuantum bilgisayarların gelişimi ilerledikçe, kuantum bilgisayarların saldırılarına karşı dayanıklı kriptografik algoritmalara olan ihtiyaç zorunlu hale geliyor. Kuantum sonrası kriptografi (PQC), hem klasik hem de kuantum bilgisayarlardan gelen saldırılara karşı güvenli şifreleme, imza ve anahtar değişim algoritmaları geliştirmeyi amaçlamaktadır. PQC algoritmaları tipik olarak kafes tabanlı şifreleme, kod tabanlı şifreleme, çok değişkenli polinom şifreleme ve karma tabanlı şifreleme gibi hem klasik hem de kuantum bilgisayarlar için zor olduğuna inanılan farklı matematik problemlerine dayanır. Kuantum sonrası dönemde hassas bilgilerin güvenliğini sağlamak için kuantum dirençli kriptografik algoritmaların belirlenmesi ve standartlaştırılmasına yönelik araştırma çalışmaları devam etmektedir.

4. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka

Kuantum makine öğrenimi algoritmaları, 100.000 kubit ile benzeri görülmemiş bir karmaşıklık düzeyine ulaşacak. Kuantum hesaplama, makine öğreniminin çeşitli yönlerini etkileme potansiyeline sahiptir; belirli hesaplama problemlerini daha verimli bir şekilde çözme olanağı sunar ve aşağıdakiler gibi yeni algoritmaların geliştirilmesine olanak sağlar:

1. Kuantum Makine Öğrenimi Algoritmaları: Araştırmacılar, belirli makine öğrenimi görevlerini daha verimli bir şekilde çözmek için kuantum bilgisayarların gücünden yararlanabilecek kuantum makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesini araştırıyorlar. Kuantum destek vektör makineleri (QSVM), kuantum kümeleme algoritmaları ve kuantum sinir ağları gibi kuantum algoritmaları, sınıflandırma, kümeleme ve örüntü tanıma gibi sorunların üstesinden gelmek için önerilmiştir. Bu algoritmalar, klasik makine öğrenimi yaklaşımlarına göre potansiyel olarak hızlanma veya gelişmiş performans sağlamak için kuantum hesaplamanın kuantum paralelliği ve girişim gibi benzersiz özelliklerinden yararlanmayı amaçlamaktadır.

   
   

2. Kuantum Veri İşleme ve Analizi: Kuantum bilgisayarlar, büyük veri kümelerini daha verimli bir şekilde işlemek ve analiz etmek için kullanılabilir. Kuantum Fourier dönüşümü ve kuantum temel bileşen analizi gibi kuantum algoritmaları, veri ön işleme, boyut azaltma ve özellik çıkarma görevlerinde avantajlar sunabilir. Bu teknikler, sonraki klasik makine öğrenimi algoritmaları için verilerin hazırlanmasına veya yüksek boyutlu verilerden anlamlı desenlerin çıkarılmasına yardımcı olabilir.

   
   

3. Makine Öğrenimi için Kuantumla Geliştirilmiş Optimizasyon : Optimizasyon, sinir ağlarının eğitimi veya hiperparametrelerin optimize edilmesi gibi birçok makine öğrenimi görevinde çok önemli bir bileşendir. Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması (QAOA) ve Kuantum Tavlama gibi kuantum optimizasyon algoritmaları, klasik optimizasyon tekniklerine kıyasla potansiyel olarak gelişmiş optimizasyon yetenekleri sunabilir. Bu algoritmalar, makine öğreniminde karşılaşılan karmaşık optimizasyon sorunlarına en uygun çözümlerin bulunmasına yardımcı olabilir.

   
   

4. Kuantum Veri Gizliliği ve Güvenli Öğrenme: Kuantum bilişim aynı zamanda veri gizliliğinin ve güvenli öğrenmenin geliştirilmesine de katkıda bulunabilir. Şifrelenmiş veriler üzerinde hesaplamaya izin veren bir teknik olan homomorfik şifreleme, potansiyel olarak kuantum hesaplamadan faydalanarak daha verimli, güvenli hesaplamalara olanak sağlayabilir. Kuantum anahtar dağıtımı (QKD) protokolleri, kriptografik anahtarların oluşturulması ve paylaşılması için güvenli bir yol sağlayarak güvenli iletişim sağlar ve hassas makine öğrenimi modellerini ve verilerini korur.

   
   

5. Kuantum Kimyası ve İlaç Tasarımı

Kuantum hesaplama, süreci önemli ölçüde hızlandırarak ve daha doğru tahminler yapılmasını sağlayarak ilaç keşfinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Kuantum hesaplamanın ilaç keşfini nasıl etkileyebileceğine ilişkin bazı önemli hususlar şunlardır:

1. Hesaplama gücü : Kuantum bilgisayarlar, karmaşık hesaplamaları klasik bilgisayarlara göre çok daha hızlı gerçekleştirme potansiyeline sahiptir. Bu hız avantajı, ilaç keşfinde moleküler modelleme, sanal tarama ve moleküler dinamik simülasyonları gibi çeşitli hesaplama görevleri için gereken süreyi önemli ölçüde azaltabilir.

   
   

2. Moleküler modelleme : Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların verimli bir şekilde başa çıkamadığı kuantum etkilerini dikkate alarak moleküler etkileşimleri daha doğru bir şekilde simüle edebilir. Bu, ilaç-hedef etkileşimlerinin, protein katlanmasının ve diğer önemli moleküler süreçlerin daha hassas modellenmesine olanak tanır. (Daha önce AlphaFold'a değinmiştik)

   
   

3. Sanal tarama : Kuantum hesaplama, potansiyel ilaç adaylarını belirlemek için geniş bileşik veri tabanlarını değerlendirme süreci olan sanal taramayı geliştirebilir. Kuantum algoritmalarından yararlanarak kuantum bilgisayarları daha geniş bir kimyasal alanı keşfedebilir ve potansiyel ilaç moleküllerinin bağlanma afinitesi ve aktivitesi için daha doğru tahminler sağlayabilir.

   
   

4. Kuantum makine öğrenimi : Kuantum makine öğrenimi algoritmaları, büyük biyolojik veri kümelerini analiz etmek ve bunlardan içgörü çıkarmak için kuantum hesaplamanın gücünden yararlanabilir. Bu, kalıpları belirlemeye, ilaç etkinliğini tahmin etmeye, ilaç formülasyonlarını optimize etmeye ve tedavi planlarını kişiselleştirmeye yardımcı olabilir.

   
   

5. İlaç adaylarının optimizasyonu : Kuantum hesaplama, karmaşık optimizasyon problemlerini çözerek ilaç adaylarını optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin bir ilaç molekülünün optimal yapısının belirlenmesine veya en verimli sentez yollarının bulunmasına yardımcı olabilir.

   
   

6. Kuantum simülasyonları : Kuantum bilgisayarları, karmaşık biyolojik moleküller veya protein yapıları gibi kuantum sistemlerinin davranışını simüle edebilir. Bu simülasyonlar, ilaçların hedefleriyle nasıl etkileşime girdiği hakkında ayrıntılı bilgi sağlayarak araştırmacıların daha etkili ve hedefe yönelik tedaviler tasarlamasına olanak tanıyor.

   
   

6. Kuantum Yapay Yaşam ve Karmaşık Sistemler

Kuantum hesaplama, yapay yaşamın ve karmaşık sistemlerin incelenmesine çeşitli şekillerde katkıda bulunma potansiyeline sahiptir. Kuantum hesaplamanın etki yaratabileceği bazı önemli hususlar şunlardır:

1. Karmaşık sistemlerin simülasyonu : Kuantum bilgisayarlar, karmaşık sistemleri klasik bilgisayarlara göre daha verimli bir şekilde simüle edebilir ve araştırmacıların yapay yaşamın ve karmaşık sistemlerin davranışı ve dinamikleri hakkında daha derin içgörüler kazanmalarına olanak tanır. Kuantum etkilerini ve etkileşimlerini modelleyerek kuantum simülasyonları, bu sistemlerin altında yatan fizik ve kimyanın daha doğru bir temsilini sağlayabilir.

   
   

2. Kuantum makine öğrenimi : Kuantum makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık sistemleri analiz etmek ve anlamak için uygulanabilir. Kuantum bilgisayarlar, büyük veri kümelerini daha verimli bir şekilde işleyebilir ve analiz edebilir; bu, özellikle yapay yaşamdaki ve karmaşık sistemlerdeki karmaşık kalıpları ve ortaya çıkan davranışları incelemek için değerlidir. Kuantum makine öğrenimi teknikleri, gizli korelasyonların ortaya çıkarılmasına, sistem parametrelerinin optimize edilmesine ve sistem davranışı hakkında tahminler yapılmasına yardımcı olabilir.

   
   

3. Optimizasyon ve arama : Karmaşık sistemler genellikle en uygun konfigürasyonları bulma veya geniş bir parametre alanı içinde kalıpları arama gibi optimizasyon ve arama problemlerini içerir. Kuantum hesaplama, bu sorunların çözümünde potansiyel olarak klasik algoritmalardan daha iyi performans göstererek daha hızlı ve daha verimli çözümler sunabilir. Kuantum tavlama veya kuantumdan ilham alan optimizasyon algoritmaları gibi kuantum algoritmaları, bu optimizasyon ve arama zorluklarının üstesinden gelmek için uygulanabilir.

   
   

4. Kuantumdan ilham alan modellerin keşfi : Kuantum hesaplama, yapay yaşam ve karmaşık sistemler için yeni hesaplamalı modellerin geliştirilmesine ilham verebilir. Kuantumdan ilham alan modeller, karmaşık sistemleri modellemek için yeni yaklaşımlar geliştirmek amacıyla kuantum fenomenlerinden ve ilkelerinden ilham alır. Bu modeller kuantum sistemlerinde bulunan doğrusal olmama, dolaşma ve süperpozisyon etkilerini yakalayarak karmaşık sistemlerin dinamikleri ve davranışları hakkında daha incelikli bir anlayışa olanak tanır.

   
   

5. Ağ analizi : Kuantum algoritmaları, birbirine bağlı varlıklarla karakterize edilen karmaşık sistemleri anlamak için çok önemli olan ağ analizini geliştirebilir. Kuantum bilgisayarlar, karmaşık sistemlerin yapısını ve dinamiklerini çözmede temel olan merkezilik analizi, kümeleme ve topluluk tespiti gibi grafik tabanlı sorunları verimli bir şekilde çözebilir.

   
   

7. Yüksek Enerji Fiziği ve Temel Araştırma

Kuantum hesaplamanın, özellikle kuantum alan teorisi, parçacık fiziği ve kozmoloji alanlarında yüksek enerjili ve temel araştırmaları önemli ölçüde etkileme potansiyeli vardır:

1. Parçacık etkileşimlerinin kuantum simülasyonları : Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarlara kıyasla kuantum alan teorilerinin davranışını daha doğru ve verimli bir şekilde simüle edebilir. Kuantum alan teorisi, parçacıkların temel etkileşimlerini açıklar ve bu etkileşimleri simüle etmek, atom altı parçacıkların davranışlarına ve bunların yüksek enerjilerdeki etkileşimlerine dair içgörüler sağlayabilir. Kuantum simülasyonları parçacık saçılması, parçacık bozunması ve parçacık çarpışmalarının dinamiği gibi olayların incelenmesine yardımcı olabilir.

   
   

2. Kafes Kuantum Kromodinamiği (QCD) : Kuantum kromodinamiği, kuarkları ve gluonları bağlayarak protonları, nötronları ve diğer hadronları oluşturan güçlü kuvveti tanımlayan teoridir. Kafes QCD, ayrı bir uzay-zaman kafesi üzerinde QCD'yi incelemek için kullanılan sayısal bir tekniktir. Kuantum bilgisayarları, kuantum algoritmalarından ve kuantum simülasyonlarından yararlanarak kafes QCD hesaplamalarını potansiyel olarak geliştirebilir ve hadronik özellikler ve etkileşimlerin daha doğru tahminlerine yol açabilir.

   
   

3. Deneysel tasarımda optimizasyon problemleri : Yüksek enerjili ve temel araştırmalar genellikle dedektör tasarımlarının, veri analizi algoritmalarının veya yeni parçacıklar veya fenomenler için arama stratejilerinin optimize edilmesi gibi karmaşık optimizasyon problemlerini içerir. Kuantum hesaplama, kuantum tavlama veya değişken kuantum algoritmaları gibi kuantumdan ilham alan optimizasyon algoritmaları aracılığıyla bu optimizasyon sorunlarına etkili çözümler sağlayabilir.

   
   

4. Kuantum bilgisi ve dolaşıklık : Kuantum hesaplama, yüksek enerjili ve temel araştırmalarda dolaşıklık ve kuantum bilgisinin incelenmesine katkıda bulunabilir. Dolaşıklık, kuantum mekaniğinde temel bir kavramdır ve anlaşılması, kuantum sistemlerini incelemek için çok önemlidir. Kuantum bilgisayarları, kuantum ışınlanma veya kuantum hatası düzeltme gibi parçacık fiziğiyle ilgili kuantum bilgi işleme görevlerinin, kuantum korelasyonlarının ve dolaşmış durumların analiz edilmesine yardımcı olabilir.

   
   

5. Kuantum kütleçekimi ve kozmoloji : Kuantum hesaplama, kuantum kütleçekimi ve erken evren çalışmalarına ilişkin bilgiler sunabilir. Kuantum mekaniği ile genel göreliliğin birleştirilmesi teorik fizikteki en büyük zorluklardan biridir. Kuantum bilgisayarlar potansiyel olarak kuantum yerçekimi modellerinin keşfedilmesine, kara delik fiziğini simüle edilmesine ve erken evrenin kuantum doğasının araştırılmasına yardımcı olabilir.

   
   

8. Finansal Modelleme ve Ekonomik Tahminler

Kuantum hesaplamanın ekonomik modellemeyi ve finansal tahminleri çeşitli şekillerde etkileme potansiyeli vardır. Kuantum bilgisayarlar henüz gerçek dünyanın karmaşık ekonomik ve finansal sorunlarını çözme yeteneğine sahip olmasa da, alanda devam eden araştırma ve geliştirmeler aşağıdaki gibi potansiyel faydaları araştırıyor:

1. Portföy optimizasyonu ve varlık tahsisi : Kuantum algoritmaları, portföy optimizasyon sorunları için potansiyel olarak daha verimli çözümler sağlayabilir. Bu algoritmalar daha geniş bir çözüm alanını keşfedebilir ve varlıklar arasındaki daha karmaşık etkileşimleri dikkate alabilir, bu da gelişmiş varlık tahsis stratejileriyle sonuçlanır. Kuantum bilgisayarlar, birçok varlığa sahip büyük portföylerin optimizasyonunu sağlayarak daha çeşitli ve risk bilincine sahip yatırım stratejilerine yol açabilir.

   
   

2. Opsiyon fiyatlandırması ve risk analizi : Opsiyonlar gibi finansal türevler, özellikle birden fazla faktör ve risk parametresi dikkate alındığında, hesaplama açısından yoğun hesaplamalar içerebilir. Kuantum bilgisayarlar, temel varlıkların fiyat hareketlerine ilişkin daha hızlı ve daha doğru simülasyonlar sunarak, daha kesin opsiyon fiyatlandırma modellerine ve risk analizine olanak sağlayabilir. Bu, finansal kurumların ve yatırımcıların daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.

   
   

3. Monte Carlo simülasyonları : Kuantum hesaplama, finansal modellemede yaygın olarak kullanılan Monte Carlo simülasyonlarını hızlandırma potansiyeline sahiptir. Monte Carlo simülasyonları, potansiyel sonuçları analiz etmek için birden fazla rastgele senaryo oluşturmayı içerir. Kuantum bilgisayarlar potansiyel olarak bu simülasyonları hızlandırabilir ve daha doğru risk değerlendirmesi, türevlerin fiyatlandırılması ve diğer finansal hesaplamalara olanak sağlayabilir.

   
   

4. Kredi riski değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti : Kuantum makine öğrenimi algoritmaları, kredi riski değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti amacıyla büyük hacimli finansal verileri analiz etmek için kullanılabilir. Kuantum bilgisayarlar, verileri daha verimli bir şekilde işleyip analiz edebilir, böylece kredi risklerinin, dolandırıcılık kalıplarının ve finansal işlemlerdeki anormalliklerin daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tanımlanmasına olanak sağlanır.

   
   

5. Kuantum kriptografisi ve güvenli işlemler : Kuantum bilişim aynı zamanda finansal siber güvenlik alanında da potansiyel faydalar sunmaktadır. Kuantum kriptografisi, kuantum mekaniği ilkelerine dayanan daha güçlü şifreleme yöntemleri sunarak finansal işlemler ve iletişim için gelişmiş güvenlik sunar. Kuantuma dayanıklı şifreleme algoritmaları, hassas finansal verileri gelecekteki kuantum bilgisayarlarının potansiyel saldırılarına karşı koruyabilir.

Çözüm

Peki kuantum hesaplama nedir?

Yeni bir çağ.

Bilimde yeni bir sınır.

Potansiyel olarak sonsuz potansiyele sahip bir alan.

Bunları hayata geçirecek kadar yaratıcı ve yaratıcı zihinler için inanılmaz hazineler ve entelektüel zenginliklerle dolu bir alan.

Ve hayır, bir kuantum bilgisayarı programlamak için kuantum mekaniğini veya kuantum fiziğini bilmenize gerek yok. Doğrusal Cebir, Karmaşık Sayılar, Vektör Hesabı ve Optimizasyon - yeterli bilgi.

Ancak araştırma yapmak istiyorsanız kuantum mekaniğini de öğrenmenizi öneririz. Birisi dalga fonksiyonu dediğinde kendinizi esirin içinde kaybolmuş hissetmemeniz için.

Hangi zorluklar sizi bekliyor?

Kuantum Bilişimin Einstein'ı kim olacak?

Kuantum hesaplamanın inanılmaz potansiyelinden tam olarak başarıyla yararlanabilecek miyiz?

Bunu yaparsak harikalar yaratacağız.

Canım, canım arkadaşlarım:

Gelecek Kuantumdur.

Ve Bu Sizin Elinizde.

Kuantum Araştırması İlgilenen Herkese Açık!

Kendinize hatırlatma - gelecekteki makalelere biraz mizah katın. Bu durumda, insanlar yalnızca başı ve sonu ile ultra hızlı bir aşağı kaydırma yapmakla kalmayıp, onları gerçekten okuyabilir!