Data science

ภาพรวมของแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ควอนตัม

คอมพิวเตอร์ควอนตัมคืออะไร คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นเครื่องที่เก็บข้อมูลและปรับปรุงการคำนวณโดยใช้หลักการของกลศาสตร์ควอนตัมซึ่งเป็นพฤติกรรมของอนุภาคในระดับอะตอมย่อย Classical Computer เก็บข้อมูลเป็นชุดของ 0 และ 1 ข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ คลิปเสียง ฯลฯ ถูกจัดเก็บในรูปแบบเลขฐานสอง คอมพิวเตอร์ควอนตัมใช้ควอนตัมบิต (เรียกว่า Qubits) เพื่อเก็บข้อมูล เป็นส่วนประกอบพื้นฐานของคอมพิวเตอร์ควอนตัม Qubits สามารถดำเนินการเป็นอะตอม ไอออน โฟตอน หรืออิเล็กตรอน และอุปกรณ์ควบคุมที่เกี่ยวข้องซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อทำหน้าที่เป็นหน่วยความจำคอมพิวเตอร์และตัวประมวลผล Qubit เป็นข้อมูลเล็กน้อยที่แสดงโดยระบบควอนตัมระบบเดียวที่อยู่ในสถานะใดสถานะหนึ่งจากสองสถานะที่แสดงด้วย |0> และ |1> บิตของแบบฟอร์มนี้เรียกว่า qubit Qubit ทำงานบนหลักการสองประการของฟิสิกส์ควอนตัมที่ซ้อนทับและพัวพัน Qubit เก็บข้อมูลทั้งจริงและเท็จในเวลาเดียวกัน หนึ่ง qubit เท่ากับสองบิต ตัวอย่างเช่น การลงทะเบียนคอมพิวเตอร์ 4 คิวบิตสามารถเก็บ 16 ตัวเลขที่แตกต่างกันได้พร้อมกัน ใน 2012 Serge Haroche และ David Wineland ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ “สำหรับวิธีการทดลองที่แปลกใหม่ ซึ่งช่วยให้สามารถวัดและจัดการระบบควอนตัมแต่ละตัวได้ “วิธีการที่แปลกใหม่ของพวกเขาได้ช่วยให้การวิจัยในสาขานี้สามารถก้าวแรกสู่การสร้างคอมพิวเตอร์ที่เร็วสุด ๆ แบบใหม่โดยใช้ฟิสิกส์ควอนตัม บางทีคอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจเปลี่ยนชีวิตประจำวันของเราในศตวรรษนี้ในลักษณะที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงเช่นเดียวกับคอมพิวเตอร์คลาสสิกในศตวรรษที่ผ่านมา” — NobelPrize.org Classical Computer Vs Quantum Computer ตารางต่อไปนี้สรุปความแตกต่างระหว่าง Classical Computer และ Quantum Computer คุณสมบัติ คอมพิวเตอร์คลาสสิก การวัดด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัม คำนวณด้วยทรานซิสเตอร์ ซึ่งสามารถแทนค่า 0 หรือ 1 คำนวณด้วย Qubit ซึ่งสามารถแทนค่า 0 หรือ 1 ได้ในเวลาเดียวกัน กำลังไฟฟ้า เพิ่มขึ้นเมื่อจำนวนทรานซิสเตอร์เพิ่มขึ้น การเพิ่มขึ้นเชิงเส้น กำลังเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณในข้อเสนอกับจำนวนของ Qubits การคำนวณเชิงตรรกะ การดำเนินการรวมกัน เงื่อนไขของอุณหภูมิอะตอม ทำงานที่อุณหภูมิห้องและอัตราความผิดพลาดน้อยกว่า ทำงานที่อุณหภูมิต่ำมากและอัตราความผิดพลาดสูง การใช้งาน การประมวลผลทุกวัน ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูล , การจำลอง การคำนวณ ตัวประมวลผล N บิต = 1 การทำงาน N ตัวประมวลผล qubit = 2 พลังงาน n การทำงาน การจัดเก็บ N ที่เก็บข้อมูลบิตเก็บ 1 ค่าจาก 0 ถึง 2 กำลัง (n-1) N ที่เก็บข้อมูล qubit ถือ 2 กำลัง N การดำเนินการ ตารางความจริงของ Gates (จริง/เท็จ) Gates ส่วนใหญ่ Run forward Unitary Matrix Gates เป็น Reversible Security Less Secure Encryption ขึ้นอยู่กับ Algorithms ทางคณิตศาสตร์ การเข้ารหัสที่มีความปลอดภัยมากนั้นอิงตาม Quantum Properties Quantum Computer Platform Architecture แพลตฟอร์ม Quantum Computer Platform ประกอบด้วยสองชั้นคือ Quantum Computing Layer และ Classical Computing Layer ซึ่งแสดงไว้ใน ด้านล่างไดอะแกรม Quantum Computing Layer ประกอบด้วยฮาร์ดแวร์ควอนตัม หน่วยประมวลผลควอนตัม และอินเทอร์เฟซควอนตัมคลาสสิก ฮาร์ดแวร์ควอนตัมครอบคลุม Qubits ที่ล้อมรอบด้วยลูปตัวนำยิ่งยวดสำหรับการรับรู้ทางกายภาพของ qubits นอกจากนี้ยังประกอบด้วยวงจรเชื่อมต่อระหว่างกันสำหรับควบคุมการทำงานของ Qubit หน่วยประมวลผลควอนตัมประกอบด้วยการลงทะเบียนควอนตัม ประตูตรรกะควอนตัม และหน่วยความจำควอนตัม อินเทอร์เฟซควอนตัมคลาสสิกประกอบด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ซึ่งให้การเชื่อมต่อระหว่างคอมพิวเตอร์คลาสสิกกับ QPU Classical Computing Layer ประกอบด้วยสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมควอนตัม ศูนย์ข้อมูลระบบคลาวด์ และแอปพลิเคชันทางธุรกิจ สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมควอนตัมประกอบด้วยภาษาแอสเซมบลีของควอนตัมสำหรับสั่งโปรแกรม QPU ควอนตัมในภาษาโปรแกรมระดับสูง อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการแก้ปัญหาการคำนวณที่หลากหลายได้เร็วกว่าวงจรควอนตัมของคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นแบบจำลองทั่วไปสำหรับแทนการคำนวณควอนตัม ในแบบจำลองนี้ ขั้นตอนของอัลกอริทึมควอนตัมสามารถแสดงเป็นลำดับของเกทลอจิกควอนตัมได้ ประตูลอจิกควอนตัมแต่ละอันแปลงอินพุต qubits ในลักษณะที่กำหนดไว้อย่างดี โดยทั่วไปจะแสดงเป็นการดำเนินการกับเมทริกซ์และเวกเตอร์ API การเขียนโปรแกรมระดับสูงหรือคำแนะนำที่ใช้สำหรับการเขียนโปรแกรมควอนตัม โปรแกรมควอนตัมส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับงานต่อไปนี้ การแมปอินพุตและเอาต์พุตจากคลาสสิก การแสดงบิตเป็น qubits การเริ่มต้นวงจรควอนตัมสถานะ qubits โดยใช้ประตูตรรกะควอนตัมที่เหมาะสมเพื่อแสดงขั้นตอนของอัลกอริธึมควอนตัมเพื่อรับการวัดผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ วัดสถานะเอาต์พุต qubits และโอนไปยังบิตคลาสสิก ศูนย์ข้อมูลคลาวด์ใช้เพื่อจัดเก็บ การประมวลผลข้อมูลตามเอาต์พุตอัลกอริธึมควอนตัม แอปพลิเคชันทางธุรกิจใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ควอนตัมเพื่อช่วยในการตอบสนองความต้องการทางธุรกิจขององค์กร ลักษณะของ Quantum Computer Platform ต่อไปนี้เป็นลักษณะพื้นฐานของสถาปัตยกรรม Quantum Computing Platform (QCP) ที่จะต้องพิจารณาในระหว่างการพัฒนา การปรับใช้ การทำงาน และการจัดการซอฟต์แวร์ควอนตัม การเขียนโปรแกรมระดับต่ำ: ปัจจุบันคอมพิวเตอร์ควอนตัมสร้างขึ้นจากการเขียนโปรแกรมระดับต่ำโดยอิงตามประตูตรรกะควอนตัมเพื่อจัดการขั้นตอนการคำนวณเพื่อดำเนินการในหน่วยประมวลผลควอนตัม (QPU) ตัวอย่างบางส่วนของ Quantum Logical Gates: Pauli, Hadamard, CCNot เป็นต้น ต่างกัน: ข้อกำหนดทางเทคนิคของแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ควอนตัมต่างๆ มีลักษณะต่างกันทั้งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่เกี่ยวข้องกับ QPU ตัวอย่างของ QCP ได้แก่ IBM, Microsoft, D-wave, Google เป็นต้น การพัฒนาและปรับใช้ซอฟต์แวร์ระยะไกล: ผู้จำหน่าย QCP จัดเตรียมกรอบงานการพัฒนาซอฟต์แวร์ Quantum Computing สำหรับการใช้ประโยชน์จากโปรเซสเซอร์ควอนตัมที่เข้าถึงได้จากระยะไกลบนคลาวด์ ส่วนที่ จำกัด ของสแต็กเครื่องมือการเขียนโปรแกรมถูกปรับใช้บนเครื่องโลคัล โปรแกรมเมอร์เข้าถึงซอฟต์แวร์ควอนตัมที่พร้อมสำหรับการผลิตจากระยะไกลเพื่อการพัฒนาและทดสอบ อัลกอริธึมควอนตัม: โปรแกรมเมอร์ใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมควอนตัมเพื่อกำหนดงานการคำนวณ อัลกอริทึมช่วยในการเพิ่มความเร็วและสื่อสารกับงานคอมพิวเตอร์อื่นๆ ที่ทำงานบน QCP นอกจากนี้ โปรแกรมเมอร์ยังต้องระบุหรือออกแบบอัลกอริธึมควอนตัมที่เหมาะสม ซึ่งสามารถแก้ปัญหาในมือได้ ความสามารถในการพกพาของซอฟต์แวร์: แพลตฟอร์มการคำนวณควอนตัมกำลังมีการพัฒนาและซอฟต์แวร์ที่พัฒนาโดยเจ้าของแพลตฟอร์มมีลักษณะเฉพาะ ซอฟต์แวร์นี้เป็นไปตามมาตรฐาน API การเขียนโปรแกรมที่เป็นกรรมสิทธิ์และเครื่องมือของตัวเอง ตัวอย่างของซอฟต์แวร์ ได้แก่ QISKit จาก IBM, Quantum Development Kit จาก Microsoft, Cirq จาก Google เป็นต้น การใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม นัยของการคำนวณด้วยควอนตัมในระดับจริงนั้นน่าตกตะลึง ซึ่งส่งผลกระทบอย่างไม่ธรรมดาต่อสังคมในปัจจุบัน อัลกอริธึมควอนตัมถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การตั้งเวลาและการวางแผนเส้นทาง เพื่อค้นหาการตัดสินใจที่ดีที่สุดจากการตัดสินใจหรือตัวเลือกจำนวนมากที่มี การค้นหา การสุ่มตัวอย่าง และการจับคู่รูปแบบ การเข้ารหัสด้วยควอนตัม การคำนวณควอนตัมมีศักยภาพที่จะ ขัดขวางภาคส่วนหลักๆ รวมถึงการธนาคาร การดูแลสุขภาพ การขนส่ง และอื่นๆ การใช้งานที่ชาญฉลาดของอุตสาหกรรมบางส่วนมีการระบุไว้ด้านล่าง การใช้งานในอุตสาหกรรม การดูแลสุขภาพและบริการเภสัช · การค้นพบยาแบบเร่งรัด · การออกแบบยา พลวัตของโมเลกุล · การเพิ่มประสิทธิภาพการบำบัดรักษา · เวลาในการทำตลาดยาใหม่ บริการทางการเงิน · กลยุทธ์การซื้อขาย · การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ · การกำหนดราคาสินทรัพย์และ การวิเคราะห์ความเสี่ยง · การตรวจจับความไม่แน่นอนของตลาดไฮเทค · กลยุทธ์การเสนอราคาสำหรับโฆษณา · การตลาดออนไลน์และผลิตภัณฑ์ · การตรวจสอบซอฟต์แวร์และการตรวจสอบความถูกต้องของการขนส่ง · รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง · การจัดการการจราจรทางอากาศ · จัดการคำขอขนส่ง · สินค้าที่จัดส่งในเวลาอันสั้น พลังงาน · การออกแบบเครือข่าย · การกระจายพลังงาน · ความท้าทายในการเพิ่มประสิทธิภาพบ่อน้ำมันในคอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบัน ต่อไปนี้คือความท้าทายในคอมพิวเตอร์ควอนตัม การขาดซอฟต์แวร์ที่ดี เช่น อัลกอริธึม QC เพิ่มเติมที่แก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง ความท้าทายทางเทคโนโลยีเช่นการเชื่อมต่อคิวบิตที่จำกัด ty ความเที่ยงตรงของเกตต่ำเกินไป หรือ qubit จำนวนมากที่จำเป็นสำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาด ดังนั้น การตรวจจับ ควบคุม และแก้ไขข้อผิดพลาดจึงกลายเป็นความท้าทายหลัก ขาดความร่วมมือและการแลกเปลี่ยนระหว่างภาคอุตสาหกรรมและวิชาการ คอมพิวเตอร์ควอนตัมทำงานที่อุณหภูมิใกล้เคียงกับศูนย์สัมบูรณ์ เย็นกว่าสุญญากาศของอวกาศ การรักษาอุณหภูมิให้ต่ำเช่นนี้ถือเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ โครงสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันและลักษณะการทำงานทำให้ยากต่อการติดตั้งอุปกรณ์พกพาเช่นโทรศัพท์มือถือ บทสรุป เมื่อเร็ว ๆ นี้ Quantum Computing ได้รับแรงผลักดันจากการวิจัยเชิงวิชาการไปสู่ระบบนิเวศการใช้งานเชิงพาณิชย์มากขึ้น อุตสาหกรรมในปัจจุบันกำลังทดลองใช้เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ควอนตัมบนคลาวด์เพื่อให้ได้ผลผลิตและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น การใช้ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์เชิงลึก อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ธุรกิจ และระบบอัจฉริยะเพื่อให้เกิดความคล่องตัวทางธุรกิจคือความคาดหวังสูงสุดที่องค์กรอ้างถึง นักวิจัยคาดว่าต้องใช้เวลาในการพัฒนาตั้งแต่สองถึงห้าปีเพื่อพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ปราศจากข้อผิดพลาดด้วยจำนวน qubits ที่มากขึ้นและใช้เวลาคำนวณนานขึ้นมาก กิตติกรรมประกาศ ผู้เขียนขอขอบคุณ Kiran MR, Raju Alluri จาก Enterprise Architecture Group of Wipro Technologies ที่สละเวลาที่จำเป็นและให้การสนับสนุนในหลาย ๆ ด้านในการนำบทความนี้มาเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในแนวปฏิบัติด้านสถาปัตยกรรม เกี่ยวกับผู้เขียน Dr. Gopala Krishna Behara Dr.Gopala Krishna Behara เป็นสมาชิกที่โดดเด่นและเป็นผู้นำสถาปนิกในองค์กรใน Wipro Technologies ด้วย 25 + ปีของประสบการณ์ในอุตสาหกรรมไอซีที เขาทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาสถาปนิก ผู้ให้คำปรึกษาด้านสถาปัตยกรรมองค์กร การปรับแอปพลิเคชันให้ทันสมัย ​​และยังคงทำงานเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่องและผู้แต่ง เขาได้รับการรับรองใน Open Group TOGAF, AWS Solution Architect -Associate, IBM Cloud Solutions และ UNPAN ตีพิมพ์ผลงานวิจัย หนังสือต่างๆ ในวงการไอที เขาเป็นวิทยากรในฟอรัมและองค์กรระดับชาติและระดับนานาชาติ เช่น The Open Group, National e-Governance Forum เขาเป็นผู้ดูแลและสมาชิกคณะกรรมการสำหรับฟอรัมด้านเทคนิค/ธุรกิจต่างๆ เช่น IGI Global, AEA, Open Group และ Premium College ผู้รับรางวัล EA Hall of Fame International Award – ความเป็นผู้นำส่วนบุคคลในการปฏิบัติ การส่งเสริม และรางวัลวิชาชีพของ EA เขาสามารถติดต่อได้ที่: gopalkrishna.behra@wipro.com โปรไฟล์สาธารณะของเขา: https://www.linkedin.com/in/gopalbeha/ Disclaimer มุมมองที่แสดงในบทความ/การนำเสนอนี้เป็นของผู้เขียนและ Wipro ไม่ได้สมัครรับเนื้อหา ความจริง หรือความจริงของความคิดเห็นดังกล่าว

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button