آیا مهندسی می‌تواند با فیزیک کوانتومی هم‌گام شود و رایانش کوانتومی را به مرحله کاربردی برساند؟

رایانش کوانتومی در سال‌های اخیر به یکی از داغ‌ترین موضوعات دنیای فناوری تبدیل شده است. سرمایه‌گذاری میلیاردی شرکت‌ها و دولت‌ها در این حوزه نشان می‌دهد که آینده محاسبات به سمت کوانتومی شدن پیش می‌رود. اما سؤال کلیدی این است: آیا مهندسی می‌تواند با سرعت فیزیک کوانتومی پیش برود و زیرساخت‌هایی فراهم کند که رایانش کوانتومی واقعاً کاربردی و مقیاس‌پذیر شود؟

چالش‌های زیرساختی در رایانش کوانتومی

رایانش کوانتومی

با وجود وعده‌های بزرگ رایانش کوانتومی در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی، کشف دارو و علم مواد، این فناوری با موانع فنی جدی روبه‌رو است. بسیاری از اجزای سخت‌افزاری این سیستم‌ها، از جمله کابل‌ها و رابط‌های ارتباطی، دهه‌ها پیش طراحی شده‌اند و برای شرایط خاصی مانند دمای نزدیک به صفر مطلق بهینه نشده‌اند. این ضعف‌ها می‌توانند مانع رشد و مقیاس‌پذیری سیستم‌های کوانتومی شوند.

در قلب این چالش، فناوری قدیمی کابل‌های هم‌محور یا Coaxial قرار دارد. این کابل‌ها که بیش از صد سال پیش توسط شرکت AT&T طراحی شدند، هنوز در رایانش کوانتومی نقش حیاتی دارند؛ آن‌ها سیگنال‌های کنترلی را به کیوبیت‌ها ارسال می‌کنند و وضعیت آن‌ها را می‌خوانند. اما با افزایش تعداد کیوبیت‌ها، محدودیت‌های این کابل‌ها به‌وضوح آشکار شده است. حجم زیاد، ظرفیت پایین و نرخ خرابی بالا، استفاده از آن‌ها را برای سیستم‌های هزاران کیوبیتی غیرممکن می‌کند.

ضرورت مهندسی نوآورانه برای اتصال کیوبیت‌ها

برای عبور از این بحران زیرساختی، صنعت کوانتومی نیازمند بازطراحی کامل نحوه انتقال سیگنال در محیط‌های برودتی است. در سال‌های اخیر، فناوری‌های نوینی معرفی شده‌اند که از مواد ابررسانا و کابل‌های انعطاف‌پذیر چندکاناله استفاده می‌کنند. این راهکارها می‌توانند تراکم سیگنال را تا ۸ برابر بیشتر از کابل‌های سنتی افزایش دهند، در حالی که پایداری و اطمینان سیستم را نیز بهبود می‌بخشند.

پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که در ۱۸ ماه آینده، این فناوری‌ها قادر خواهند بود تراکمی تا ۳۲ برابر کابل‌های معمولی ارائه دهند. این پیشرفت‌ها نه‌تنها هزینه‌ها را کاهش می‌دهند، بلکه تعداد نقاط خرابی را بین ۵ تا ۲۰ برابر کمتر می‌کنند—موضوعی حیاتی در رایانش کوانتومی که کوچک‌ترین خطا می‌تواند منجر به از بین رفتن داده‌های کوانتومی شود.

افزایش نیاز به مقیاس‌پذیری در دوران هوش مصنوعی

رایانش کوانتومی

با رشد سریع هوش مصنوعی و نیاز روزافزون به قدرت پردازشی، رایانش کوانتومی به عنوان گزینه‌ای جذاب برای انجام محاسبات پیچیده مطرح شده است. سیستم‌های امروزی ممکن است صدها کیوبیت داشته باشند، اما نقشه راه صنعت هدفی بسیار بلندپروازانه‌تر دارد: میلیون‌ها کیوبیت در دهه آینده.

برای تحقق چنین هدفی، باید ظرفیت ورودی و خروجی سیستم‌ها (I/O) به‌طور چشمگیری افزایش یابد. سیستم‌های فعلی برای کنترل صدها کانال طراحی شده‌اند، در حالی که آینده به هزاران و حتی ده‌ها هزار کانال نیاز دارد. کابل‌های هم‌محور دیگر قادر به پاسخ‌گویی به این نیازها نیستند و باید جای خود را به فناوری‌های پیشرفته‌تر دهند.

مهندسی به‌عنوان کلید گشودن ارزش واقعی رایانش کوانتومی

در حالی که سرمایه‌گذاری‌های میلیاردی در رایانش کوانتومی جریان دارد، مقیاس‌پذیری زیرساخت‌ها به چالشی حیاتی تبدیل شده است. شرکت‌هایی که بتوانند این مشکل مهندسی را حل کنند، می‌توانند کل صنعت را به سطح جدیدی از کارایی و کاربردپذیری برسانند. در مقابل، شرکت‌هایی که از این مرحله عبور نکنند، احتمالاً در رقابت آینده عقب خواهند ماند.

به همین دلیل، تمرکز صنعت از علم محض کوانتومی به سمت مهندسی عملی تغییر کرده است. آینده رایانش کوانتومی نه فقط به پیشرفت فیزیک، بلکه به خلاقیت مهندسانی بستگی دارد که بتوانند این سیستم‌ها را به دنیای واقعی بیاورند.

رایانش کوانتومی در آستانه تحولی تاریخی قرار دارد، اما بدون نوآوری‌های مهندسی، این تحول هرگز به واقعیت تبدیل نخواهد شد. هماهنگی میان فیزیک کوانتومی و مهندسی پیشرفته، تنها راه تحقق محاسبات کوانتومی در مقیاس واقعی است. آینده از آنِ کسانی است که بتوانند این دو جهان را به هم پیوند دهند.

پرسش‌های متداول

کابل‌های هم‌محور که بیش از صد سال پیش طراحی شدند، در دماهای پایین و محیط‌های برودتی عملکرد پایینی دارند و در سیستم‌های رایانش کوانتومی باعث کاهش پایداری سیگنال و خطای کیوبیت می‌شوند.

با طراحی کابل‌های انعطاف‌پذیر چندکاناله از مواد ابررسانا، مهندسی می‌تواند تراکم سیگنال را افزایش داده و نقاط خرابی را کاهش دهد، که این امر مقیاس‌پذیری رایانش کوانتومی را ممکن می‌سازد.

رایانش کوانتومی قرار نیست جایگزین کامل رایانش کلاسیک شود، بلکه آن را در حوزه‌هایی مانند یادگیری عمیق، مدل‌سازی مالی و شیمی محاسباتی تکمیل خواهد کرد.

Rasa

مقالات مرتبط

چرا قیمت رم این‌قدر بالا رفته است؟

مطالب مرتبط: قانون ایمنی هوش مصنوعی کالیفرنیا: گامی به سوی شفافیت و…

نفوذ داده‌ای در 700Credit: بیش از 5.6 میلیون نفر تحت تاثیر قرار گرفتند

مطالب مرتبط: مسدود شدن ChatGPT توسط آمازون؛ جنگ پنهان برای آینده خرید…

دسامبر 13, 2025

تأثیر الگوریتم لینکدین بر تعاملات کاربران

مطالب مرتبط: تحول کسب‌وکارهای انگلستان با هوش مصنوعی در برابر چالش‌های اقتصادی…

دسامبر 13, 2025

دیدگاهتان را بنویسید