Quantum Programming Chat

مهلت ارسال مقاله ۲۰ ام است.

معماری‌های اصلی رایانش کوانتومی رایانش کوانتومی یک فناوری واحد و یکپارچه نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از معماری‌ها و رویکردهای متفاوت است که هر کدام نقاط قوت و چالش‌های خاص خود را دارند. امروز شش مسیر عمده در این حوزه دنبال می‌شود: 1. ابررساناها (Superconducting) این معماری توسط شرکت‌هایی مانند IBM و Google توسعه یافته است. سرعت بالای اجرای گیت‌ها از مزایای آن است، اما نیاز به دماهای فوق‌العاده پایین و حساسیت شدید به نویز، چالش اصلی محسوب می‌شود. 2. یون‌های به‌دام‌افتاده (Trapped Ion) با دقت بالا و زمان‌های همدوسی طولانی شناخته می‌شود. هرچند سرعت عملیات کمتر است، اما کیفیت و پایداری محاسبات بسیار چشمگیر است. IonQ و Quantinuum از پیشگامان این مسیر هستند. 3. اسپین‌محور (Spin-based) بر پایه اسپین الکترون یا هسته کار می‌کند و امید زیادی برای ادغام با فناوری نیمه‌رساناهای موجود دارد. مشکل اصلی، کنترل نویز و نقص‌های مواد است. 4. توپولوژیک (Topological) هنوز در مرحله آزمایشگاهی است و بر استفاده از شبه‌ذرات عجیب مانند فرمیون‌های ماژورانا تکیه دارد. مزیت بالقوه آن مقاومت ذاتی در برابر دکوهرنس و امکان دستیابی به خطای پایین است. مایکروسافت در این حوزه سرمایه‌گذاری تحقیقاتی دارد. 5. فوتونی (Photonic) از ذرات نور استفاده می‌کند و در دمای اتاق کار می‌کند. انتقال اطلاعات از طریق فیبر نوری آسان است، اما ساخت سامانه‌های بزرگ و پایدار همچنان دشوار باقی مانده است. شرکت‌هایی مانند Xanadu و PsiQuantum در این مسیر فعال‌اند. 6. اتم‌های خنثی (Neutral Atom) با استفاده از لیزر، آرایه‌های بزرگ اتمی کنترل می‌شوند. این رویکرد از نظر مقیاس‌پذیری بسیار امیدوارکننده است. Atom Computing و Pasqal از بازیگران اصلی این حوزه هستند. سه‌ضلعی چالش‌ها تمام این معماری‌ها در تلاش‌اند تا میان سه عامل کلیدی تعادل برقرار کنند: • مقیاس‌پذیری: توانایی ساخت میلیون‌ها کیوبیت. • وفاداری (Fidelity): کاهش نرخ خطا و دستیابی به محاسبات قابل اعتماد. • سرعت: اجرای الگوریتم‌ها در زمان عملی و کاربردی. هیچ معماری‌ای تاکنون در هر سه بُعد برتری مطلق ندارد. به همین دلیل، آینده رایانش کوانتومی احتمالاً ترکیبی از این رویکردها خواهد بود؛ هر کدام برای مسائل خاصی بهینه می‌شوند، از شبیه‌سازی فیزیک پیچیده گرفته تا ارتباطات امن کوانتومی

با تشکر از اطلاع رسانی آیا امکان برگزاری به شکل مجازی وجود دارد؟

سلام فعلا اطلاع رسانی نکردن در این مورد

هوش مصنوعی و آینده‌ی محاسبات کوانتومی مقاله‌ی تازه در Nature Communications با عنوان «هوش مصنوعی برای محاسبات کوانتومی» نشان می‌دهد که ادغام این دو فناوری می‌تواند مسیر رسیدن به رایانه‌های کوانتومی خطاپذیر را کوتاه‌تر کند. در این مقاله، پژوهشگران از دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی بین‌المللی توضیح می‌دهند که هوش مصنوعی نه‌تنها در تصحیح خطا بلکه در همه‌ی مراحل توسعه‌ی محاسبات کوانتومی نقش دارد: • از طراحی و ساخت سخت‌افزار کوانتومی گرفته تا کنترل و بهینه‌سازی دستگاه‌ها، • از کامپایل و فشرده‌سازی مدارهای کوانتومی تا تحلیل خروجی و کاهش نویز، • و حتی تولید مدارهای جدید با استفاده از مدل‌های مولد مانند ترنسفورمرها و GPT. نویسندگان تأکید می‌کنند که هوش مصنوعی جایگزین سخت‌افزار کوانتومی نیست، بلکه ابزاری مکمل است که می‌تواند توسعه را سرعت ببخشد و موانع مقیاس‌پذیری را کاهش دهد. این مرور چشم‌اندازی ترسیم می‌کند که در آن همکاری میان هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی می‌تواند به تولد نسل جدیدی از ابررایانه‌های کوانتومی خطاپذیر منجر شود؛ سامانه‌هایی که توانایی حل مسائل پیچیده در شیمی، مواد، بهینه‌سازی و صنایع پیشرفته را خواهند داشت. https://www.nature.com/articles/s41467-025-65836-3.epdf?sharing_token=wM9ZfHtuXTQz-1tuKoDRO9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0Os5af5IFVPWtQnp0kCArtTINPkppmw9zEwcFYAnG6-9UNCNudTVSOi1gw1BuRhQuMKFHlLmWXE1VoCM_2bskKXrw8VcMksTOniOZZqLewLk1PfsRTOjf47YdASZj99X4A%3D 🆔 @QuantumProgramming 🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

🖥 Quantum Computation: State of the Art and the Road Ahead 🏫 گروه کوانتوم و هوش مصنوعی فرهنگستان علوم 👨‍🏫 دکتر سلمان بیگی 🗓 دوشنبه ۱ دی ۱۴۰۴ ⏰ ۱۲ تا ۱۳:۳۰ 📍سالن فارابی فرهنگستان علوم 📌 جلسه به صورت حضوری و برخط تشکیل می شود. 🔗 علاقمندان می‌توانند از طریق لینک زیر در این جلسه شرکت کنند: https://www.skyroom.online/ch/ias/quantum.ai @PhysicsStation

https://www.linkedin.com/posts/ariaquanta_%D8%A7%D9%84%DA%AF%D9%88%D8%B1%DB%8C%D8%AA%D9%85%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D8%A7%D9%84%D9%87%D8%A7%D9%85-%DA%AF%D8%B1%D9%81%D8%AA%D9%87-%D8%A7%D8%B2-%DA%A9%D9%88%D8%A7%D9%86%D8%AA%D9%88%D9%85-activity-7408909377476186112-5Ch4?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAC0B6qsBHljSNN5uByapYaeFDP1FqvU9dt4

✨ Numesys Training Camp 2026 / Winter Term Applications Have Started! 📝 This semester, we are here with three separate free online training camps that we have prepared to train the engineers of the future! 🔎 By choosing the camp suitable for your field of interest, you can learn from experienced instructors, improve your skills and make a difference in your career with the certificate of participation. ❗️Quota is limited. 1️⃣ Structural and Fluid Analysis Bootcamp 🗓 2026 January 19 - February 27 For Detailed Information and Application: 👉 https://lnkd.in/dHSWtXng 2️⃣ Optical Analysis Bootcamp - Zemax Grade 🗓 2026 January 19 - February 20 - SPEOS Class 🗓 9 February - 13 March 2026 For Detailed Information and Application: 👉 https://lnkd.in/d3JNTCQt 3️⃣ Electromagnetic Analysis Bootcamp 🗓 2026 January 19 - February 27 For Detailed Information and Application: 👉https://lnkd.in/dpvFVmSi ❗️ Application Deadline: January 7, 2026, at 18.00 ❗️ Result Notice: January 16, 2026, at 18.00 #AnsysEliteChannelPartner #Numesys #Ansys #AnsysTürkiye #NumesysWebinar #Engineering #Simulation #Software #Analysis #Mühendislik #Simülasyon #Yazılım #Analiz #Ansystraining #Structural #Computationalfluiddynamics #Simulationtraining #Mechanical #CFD #TrainingCamp #NumesysTrainingCamp @PhysicsStation

Dear all, We have opening for a PhD (or MSc) position in my group at the University of Electronic Science and Technology of China (UESTC) in the city of Chengdu, China. The position will commence in September 2026. The research will focus on the theoretical development of quantum machine learning and/or quantum sensing. The position provides an opportunity to contribute to cutting-edge interdisciplinary work in an international and productive environment. We welcome candidates with a strong background in Computer Science, Electrical Engineering, Physics, or related fields. Prior exposure to quantum information, machine learning, or optimization theory is advantageous but not mandatory. If you are interested, please send your CV as soon as possible to: [email protected] Yours sincerely, Abolfazl Bayat

در محاسبات کوانتومی معمولاً تمرکز اصلی روی الگوریتم‌هاست، انگار که مزیت کوانتومی مستقیماً از خود الگوریتم به‌دست می‌آید. اما در عمل، الگوریتم فقط نقطه‌ی شروع است و تفاوت واقعی بسیار دیرتر و در مرحله‌ی اجرا روی سخت‌افزار ظاهر می‌شود. یک الگوریتم کوانتومی واحد می‌تواند روی دو سیستم واقعی رفتار کاملاً متفاوتی داشته باشد. دلیلش این است که عملکرد نهایی به عواملی مثل نحوه‌ی نگاشت کیوبیت‌ها روی توپولوژی سخت‌افزار، روش تجزیه‌ی گیت‌ها، زمان‌بندی اجرای آن‌ها، و نحوه‌ی اعمال بازخورد کلاسیک و کاهش خطا وابسته است. این جزئیات معمولاً در توصیف تئوریک الگوریتم دیده نمی‌شوند، اما روی دستگاه واقعی تعیین‌کننده‌اند. روی کاغذ، دو پیاده‌سازی ممکن است کاملاً معادل به‌نظر برسند؛ عمق مشابه، تعداد گیت برابر، و حتی همان خروجی مورد انتظار. اما روی سخت‌افزار نویزی، یکی ممکن است پایدار همگرا شود و دیگری به‌دلیل انباشت خطا عملاً فروبپاشد. این تفاوت مستقیماً از نحوه‌ی کامپایل و زمان‌بندی می‌آید، نه از خود الگوریتم. به همین دلیل است که محاسبات کوانتومی به‌سرعت در حال تبدیل شدن به یک مسئله‌ی مهندسی سیستم است. سؤال کلیدی دیگر این نیست که «آیا این الگوریتم بهینه است؟»، بلکه این است که «آیا کل زنجیره‌ی اجرا — از الگوریتم و کامپایلر گرفته تا سخت‌افزار و کنترل کلاسیک — می‌تواند به‌صورت قابل‌اعتماد و انتها‌به‌انتها کار کند؟». با مقیاس‌پذیر شدن سخت‌افزار، برندگان کسانی نخواهند بود که صرفاً الگوریتم‌های زیباتر دارند، بلکه آن‌هایی هستند که لایه‌ی ترجمه بین تئوری و ماشین را بهتر کنترل می‌کنند. مزیت کوانتومی دقیقاً در همین لایه و به‌صورت تدریجی، به یک توان عملی و قابل استفاده تبدیل می‌شود. 🆔 @QuantumProgramming 🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming