#کیوـ_نیوز
📌رونمایی ایتالیا از استراتژی ملی در حوزه فناوری کوانتومی با هدف ورود به رقابت جهانی
🛎️ ایتالیا به طور رسمی استراتژی ملی خود را در حوزه کوانتوم راه‌اندازی کرده است که به دنبال بالا بردن جایگاه خود در رقابت جهانی پرمخاطره برای رهبری فناوری‌های کوانتومی می‌باشد. با درک پتانسیل تحول‌آفرین محاسبات، حسگرها و مخابرات کوانتومی، دولت ایتالیا بر اجرای یک برنامه جامع تمرکز کرده است که هدف آن ترویج نوآوری، پژوهش و توسعه در این زمینه نوظهور است.
✅ استراتژی ملی این کشور شامل یک رویکرد چندوجهی است که سرمایه‌گذاری در تحقیقات پیشرفته و ایجاد شراکت‌های رابط میان دانشگاه و صنعت را هدف قرار می‌دهد. با اولویت‌بندی این حوزه‌ها، ایتالیا به دنبال استفاده از توانمندی‌های منحصربه‌فرد فناوری‌های کوانتومی برای رشد اقتصادی، تقویت امنیت ملی و حل چالش‌های اساسی اجتماعی است.
🌀 به‌عنوان بخشی از چارچوب استراتژیک خود، ایتالیا برنامه‌ریزی کرده است تا از طریق حمایت از استارتاپ‌ها و تشویق به همکاری میان‌رشته‌ای، یک اکو سیستم زنده کوانتومی را پرورش دهد. بودجه برای ابتکارات آموزشی نیز تضمین می‌کند که نیروی کار ماهری وجود دارد که بتواند نیازهای این حوزه در حال تحول سریع را برآورده کند.
💡دیدگاه دولت تبدیل ایتالیا به یک مرکز پیشرو کوانتومی در اروپا است که با استفاده از تخصص علمی خود و ایجاد محیطی از کنجکاوی علمی و پیشرفت تکنولوژیکی، محقق شود. با همکاری با شرکای بین‌المللی، ایتالیا قصد دارد ابتکارات کوانتومی خود را تسریع بخشد و به تلاش‌های جهانی برای کشف پتانسیل فناوری‌های کوانتومی کمک کند.
📣 این حرکت استراتژیک، تعهد ایتالیا برای جبران عقب ماندگی خود در مسابقه کوانتومی جهانی را نشان می‌دهد و اطمینان می‌دهد که در خط مقدم نوآوری‌های تکنولوژیکی باقی می‌ماند و فرصت‌های ارائه شده توسط این حوزه انقلابی را درک می‌کند.
🔗لینک جزئیات خبر
📌رونمایی ایتالیا از استراتژی ملی در حوزه فناوری کوانتومی با هدف ورود به رقابت جهانی
🛎️ ایتالیا به طور رسمی استراتژی ملی خود را در حوزه کوانتوم راه‌اندازی کرده است که به دنبال بالا بردن جایگاه خود در رقابت جهانی پرمخاطره برای رهبری فناوری‌های کوانتومی می‌باشد. با درک پتانسیل تحول‌آفرین محاسبات، حسگرها و مخابرات کوانتومی، دولت ایتالیا بر اجرای یک برنامه جامع تمرکز کرده است که هدف آن ترویج نوآوری، پژوهش و توسعه در این زمینه نوظهور است.
✅ استراتژی ملی این کشور شامل یک رویکرد چندوجهی است که سرمایه‌گذاری در تحقیقات پیشرفته و ایجاد شراکت‌های رابط میان دانشگاه و صنعت را هدف قرار می‌دهد. با اولویت‌بندی این حوزه‌ها، ایتالیا به دنبال استفاده از توانمندی‌های منحصربه‌فرد فناوری‌های کوانتومی برای رشد اقتصادی، تقویت امنیت ملی و حل چالش‌های اساسی اجتماعی است.
🌀 به‌عنوان بخشی از چارچوب استراتژیک خود، ایتالیا برنامه‌ریزی کرده است تا از طریق حمایت از استارتاپ‌ها و تشویق به همکاری میان‌رشته‌ای، یک اکو سیستم زنده کوانتومی را پرورش دهد. بودجه برای ابتکارات آموزشی نیز تضمین می‌کند که نیروی کار ماهری وجود دارد که بتواند نیازهای این حوزه در حال تحول سریع را برآورده کند.
💡دیدگاه دولت تبدیل ایتالیا به یک مرکز پیشرو کوانتومی در اروپا است که با استفاده از تخصص علمی خود و ایجاد محیطی از کنجکاوی علمی و پیشرفت تکنولوژیکی، محقق شود. با همکاری با شرکای بین‌المللی، ایتالیا قصد دارد ابتکارات کوانتومی خود را تسریع بخشد و به تلاش‌های جهانی برای کشف پتانسیل فناوری‌های کوانتومی کمک کند.
📣 این حرکت استراتژیک، تعهد ایتالیا برای جبران عقب ماندگی خود در مسابقه کوانتومی جهانی را نشان می‌دهد و اطمینان می‌دهد که در خط مقدم نوآوری‌های تکنولوژیکی باقی می‌ماند و فرصت‌های ارائه شده توسط این حوزه انقلابی را درک می‌کند.
🔗لینک جزئیات خبر
Quantum Insider
Italy Launches National Quantum Strategy to Catch Up in Global Race
Italy is rolling out a national quantum strategy to strengthen its position in quantum computing, communication, sensing, and metrology.
👍1
#کیوـ_نیوز
📌یک میلیون کیوبیت در دسترس؛ مایکروسافت مرزهای رایانش کوانتومی را بازتعریف می‌کند
🛎️ مایکروسافت با معرفی Majorana 1، اولین تراشه کوانتومی مجهز به معماری هسته توپولوژیکی (Topological Core)، گامی مهم در مسیر توسعه رایانش کوانتومی برداشته است. این پیشرفت می‌تواند زمان موردنیاز برای حل مسائل پیچیده دنیای واقعی را از چند دهه به چند سال کاهش دهد.
✅ نوآوری کلیدی در این فناوری، استفاده از "توپوکاندکتور" (Topoconductor) است—ماده‌ای پیشرفته که برای مشاهده و کنترل ذرات مایورانا طراحی شده است. این رویکرد امکان ساخت کیوبیت‌های پایدارتر و مقیاس‌پذیرتر را فراهم می‌کند که اجزای اساسی رایانش کوانتومی به شمار می‌روند.
💡توپوکاندکتورها می‌توانند همان تأثیری را بر رایانش کوانتومی بگذارند که نیمه‌هادی‌ها بر انقلاب الکترونیک داشتند. مایکروسافت اعلام کرد که این فناوری راه را برای توسعه سیستم‌های کوانتومی با مقیاس یک میلیون کیوبیت هموار می‌کند، که می‌تواند چالش‌های صنعتی و علمی فوق‌العاده پیچیده را حل کند.
📣 چتان نایاک (Chetan Nayak)، پژوهشگر ارشد مایکروسافت، در این باره گفت:
"ما یک قدم به عقب برگشتیم و از خود پرسیدیم: بیایید ترانزیستور عصر کوانتوم را اختراع کنیم. این فناوری باید چه ویژگی‌هایی داشته باشد؟ و دقیقاً همین مسیر ما را به این نقطه رساند—ترکیب خاص، کیفیت و جزئیات حیاتی در لایه‌های جدید مواد ما، امکان ایجاد یک نوع کاملاً جدید از کیوبیت و در نهایت، معماری کوانتومی ما را فراهم کرد."
🔗لینک جزئیات خبر
📌یک میلیون کیوبیت در دسترس؛ مایکروسافت مرزهای رایانش کوانتومی را بازتعریف می‌کند
🛎️ مایکروسافت با معرفی Majorana 1، اولین تراشه کوانتومی مجهز به معماری هسته توپولوژیکی (Topological Core)، گامی مهم در مسیر توسعه رایانش کوانتومی برداشته است. این پیشرفت می‌تواند زمان موردنیاز برای حل مسائل پیچیده دنیای واقعی را از چند دهه به چند سال کاهش دهد.
✅ نوآوری کلیدی در این فناوری، استفاده از "توپوکاندکتور" (Topoconductor) است—ماده‌ای پیشرفته که برای مشاهده و کنترل ذرات مایورانا طراحی شده است. این رویکرد امکان ساخت کیوبیت‌های پایدارتر و مقیاس‌پذیرتر را فراهم می‌کند که اجزای اساسی رایانش کوانتومی به شمار می‌روند.
💡توپوکاندکتورها می‌توانند همان تأثیری را بر رایانش کوانتومی بگذارند که نیمه‌هادی‌ها بر انقلاب الکترونیک داشتند. مایکروسافت اعلام کرد که این فناوری راه را برای توسعه سیستم‌های کوانتومی با مقیاس یک میلیون کیوبیت هموار می‌کند، که می‌تواند چالش‌های صنعتی و علمی فوق‌العاده پیچیده را حل کند.
📣 چتان نایاک (Chetan Nayak)، پژوهشگر ارشد مایکروسافت، در این باره گفت:
"ما یک قدم به عقب برگشتیم و از خود پرسیدیم: بیایید ترانزیستور عصر کوانتوم را اختراع کنیم. این فناوری باید چه ویژگی‌هایی داشته باشد؟ و دقیقاً همین مسیر ما را به این نقطه رساند—ترکیب خاص، کیفیت و جزئیات حیاتی در لایه‌های جدید مواد ما، امکان ایجاد یک نوع کاملاً جدید از کیوبیت و در نهایت، معماری کوانتومی ما را فراهم کرد."
🔗لینک جزئیات خبر
SciTechDaily
A Million Qubits Within Reach as Microsoft Redefines Quantum Computing
Microsoft’s Majorana 1 quantum chip introduces a breakthrough Topological Core, enabling stable and scalable qubits. By leveraging topoconductors, this innovation paves the way for million-qubit machines capable of solving complex scientific and industrial…
🔥2
🎥⚛جهان از لنز کوانتوم
#داستان_کوانتوم۲
🔺بخش بیستم و چهارم: یادگیری ماشین کوانتومی
📌در این سری از داستان کوانتوم به سراغ یادگیری ماشین می‌رویم و پس از آشنایی اولیه با آن، یادگیری ماشین کوانتومی را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
✅پیشینه تاریخی
تاریخچهٔ یادگیری ماشین با مدل ریاضی عصب زیستی مک‌کالوچو پیتس در سال ۱۹۴۳ که پایه‌گذار شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق بود، آغاز شد. در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ ایدهٔ «آزمون تورینگ» را مطرح کرد تا توانایی تقلید هوش انسانی توسط ماشین‌ها را بسنجد. سپس آرتور ساموئل در شرکت IBM یکی از نخستین ماشین‌های خودآموز را ساخت که با بازی چکرز و انباشت تجربه، استراتژی خود را بهبود می‌داد. این کار نشان داد کامپیوترها می‌توانند در انجام یک فعالبت خاص با تکرار و خودآموزی، حرفه‌ای شوند.
💡تعریف و کاربرد یادگیری ماشین
بر اساس تعریف دانشگاه استنفورد، یادگیری ماشین، علم به‌کارگیری کامپیوتر بدون برنامه‌ریزی مستقیم آن است. در این روش، کامپیوتر با کمک تعداد زیادی از نمونه‌ها آموزش می‌بیند تا تصمیم‌های منطقی بگیرد. در اصل، یک مدل با دریافت داده‌های آموزشی و تقویت مداوم، عملکرد خود را بهبود می‌بخشد. یادگیری ماشین از تشخیص چهره تا تسلط بر بازی‌های رومیزی و خودکارسازی کارهای روزانه کاربرد دارد.
🎯مسئله طبقه‌بندی و انواع یادگیری
در طبقه‌بندی، داده‌های دارای برچسب به مدل داده می‌شوند تا بتواند ورودی‌های جدید را در دستهٔ درست طبقه‌بندی کند. مثلاً برای تشخیص سگ از گربه، مدل را با عکس‌های برچسب‌خورده آموزش می‌دهیم و سپس با تصاویر تازه محک می‌زنیم. این روش یادگیری تحت نظارت نام دارد، در حالی‌که اگر برچسب داده‌ها معلوم نباشد و مدل خودش ساختار را کشف کند، یادگیری بدون نظارت خواهد بود. ماشین در حقیقت تابعی پارامتریک است که ورودی را به خروجی مناسب نگاشت می‌کند.
🔻تابع هزینه و گرادیان نزولی
در آغاز، پارامترهای تابع پارامتریک، تصادفی هستند و پیش‌بینی چندان دقیق نیست. برای بهبود، با محاسبهٔ اختلاف برچسب واقعی و پاسخ مدل (تابع هزینه)، پارامترها را به‌روزرسانی می‌کنیم تا این اختلاف کاهش یابد. روش گرادیان نزولی با مشتق‌گیری از تابع هزینه نسبت به پارامترها، مسیر نزولی به‌سوی کمینهٔ تابع را می‌یابد. وقتی مشتق صفر شود، تابع هزینه به کمینه می‌رسد و مدل برای طبقه‌بندی داده‌های جدید آماده است. تغییر مقدار پارامتر را تا جایی ادامه می‌دهیم که مشتق تابع هزینه نسبت به آن پارامتر صفر شود؛ یعنی به نقطه ای رسیده‌ایم که با تغییر پارمترها، تابع هزینه دیگر تغییر نمی‌کند و به مینیموم مقدار خودش می‌رسد و در نتیجه، مسئله یادگیری به اتمام می‌رسد.
⏪️در قمست آینده به بررسی شبکه عصبی خواهیم پرداخت و در ادامه با شبکه عصبی کوانتومی آشنا خواهیم شد.
📌دسترسی به بخش‌های قبلی:
https://psiket.com/story
#داستان_کوانتوم۲
🔺بخش بیستم و چهارم: یادگیری ماشین کوانتومی
📌در این سری از داستان کوانتوم به سراغ یادگیری ماشین می‌رویم و پس از آشنایی اولیه با آن، یادگیری ماشین کوانتومی را مورد بررسی قرار می‌دهیم.
✅پیشینه تاریخی
تاریخچهٔ یادگیری ماشین با مدل ریاضی عصب زیستی مک‌کالوچو پیتس در سال ۱۹۴۳ که پایه‌گذار شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق بود، آغاز شد. در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ ایدهٔ «آزمون تورینگ» را مطرح کرد تا توانایی تقلید هوش انسانی توسط ماشین‌ها را بسنجد. سپس آرتور ساموئل در شرکت IBM یکی از نخستین ماشین‌های خودآموز را ساخت که با بازی چکرز و انباشت تجربه، استراتژی خود را بهبود می‌داد. این کار نشان داد کامپیوترها می‌توانند در انجام یک فعالبت خاص با تکرار و خودآموزی، حرفه‌ای شوند.
💡تعریف و کاربرد یادگیری ماشین
بر اساس تعریف دانشگاه استنفورد، یادگیری ماشین، علم به‌کارگیری کامپیوتر بدون برنامه‌ریزی مستقیم آن است. در این روش، کامپیوتر با کمک تعداد زیادی از نمونه‌ها آموزش می‌بیند تا تصمیم‌های منطقی بگیرد. در اصل، یک مدل با دریافت داده‌های آموزشی و تقویت مداوم، عملکرد خود را بهبود می‌بخشد. یادگیری ماشین از تشخیص چهره تا تسلط بر بازی‌های رومیزی و خودکارسازی کارهای روزانه کاربرد دارد.
🎯مسئله طبقه‌بندی و انواع یادگیری
در طبقه‌بندی، داده‌های دارای برچسب به مدل داده می‌شوند تا بتواند ورودی‌های جدید را در دستهٔ درست طبقه‌بندی کند. مثلاً برای تشخیص سگ از گربه، مدل را با عکس‌های برچسب‌خورده آموزش می‌دهیم و سپس با تصاویر تازه محک می‌زنیم. این روش یادگیری تحت نظارت نام دارد، در حالی‌که اگر برچسب داده‌ها معلوم نباشد و مدل خودش ساختار را کشف کند، یادگیری بدون نظارت خواهد بود. ماشین در حقیقت تابعی پارامتریک است که ورودی را به خروجی مناسب نگاشت می‌کند.
🔻تابع هزینه و گرادیان نزولی
در آغاز، پارامترهای تابع پارامتریک، تصادفی هستند و پیش‌بینی چندان دقیق نیست. برای بهبود، با محاسبهٔ اختلاف برچسب واقعی و پاسخ مدل (تابع هزینه)، پارامترها را به‌روزرسانی می‌کنیم تا این اختلاف کاهش یابد. روش گرادیان نزولی با مشتق‌گیری از تابع هزینه نسبت به پارامترها، مسیر نزولی به‌سوی کمینهٔ تابع را می‌یابد. وقتی مشتق صفر شود، تابع هزینه به کمینه می‌رسد و مدل برای طبقه‌بندی داده‌های جدید آماده است. تغییر مقدار پارامتر را تا جایی ادامه می‌دهیم که مشتق تابع هزینه نسبت به آن پارامتر صفر شود؛ یعنی به نقطه ای رسیده‌ایم که با تغییر پارمترها، تابع هزینه دیگر تغییر نمی‌کند و به مینیموم مقدار خودش می‌رسد و در نتیجه، مسئله یادگیری به اتمام می‌رسد.
⏪️در قمست آینده به بررسی شبکه عصبی خواهیم پرداخت و در ادامه با شبکه عصبی کوانتومی آشنا خواهیم شد.
📌دسترسی به بخش‌های قبلی:
https://psiket.com/story
❤4🔥1
#کیوـ_نیوز
📌راه اندازی صندوق سرمایه‌گذاری شامل استارت‌آپ‌های کوانتومی به ارزش ۱۳۸ میلیارد دلار توسط چین
🛎️ در یک گام بزرگ به سوی جاه‌طلبی‌های حوزه فناوری های سطح بالا خود، چین یک صندوق سرمایه‌گذاری حمایت‌شده توسط دولت به ارزش ۱۳۸ میلیارد دلار راه‌اندازی کرده است. این صندوق به طور خاص برای حمایت از استارت‌آپ‌هایی که در زمینه‌های فناوری پیشگامانه فعالیت می‌کنند طراحی شده است و تاکید ویژه‌ای بر محاسبات کوانتومی، هوش مصنوعی و سایر بخش‌های پیشرفته دارد.
✅ راه‌اندازی این صندوق گواهی بر عزم چین برای تسریع در نوآوری فناوری و کسب جایگاه رهبری جهانی است. با سرمایه‌گذاری در استارت‌آپ‌های کوانتومی، چین قصد دارد توانایی‌های خود را در ارتباطات و محاسبات کوانتومی ارتقاء دهد، بخش‌هایی که به عنوان زیرساخت‌های دیجیتالی آینده حیاتی تلقی می‌شوند. این صندوق نه تنها پشتیبانی مالی فراهم می‌کند، بلکه محیطی مناسب برای نوآوری و کارآفرینی را ایجاد می‌کند.
💡با حمایت از استارت‌آپ‌های فناوری داخلی، چین امیدوار است وابستگی خود به فناوری‌های خارجی را کاهش داده و یک اکوسیستم قوی ایجاد کند که قادر به رقابت در سطح جهانی باشد.
🔺انتظار می‌رود این طرح موجب رشد اقتصادی، ایجاد فرصت‌های شغلی فراوان و پیشرفت‌های فناوری شود که می‌تواند تأثیرات گسترده‌ای بر صنایع مختلف داشته باشد. همزمان با نگاه جهانی به چین، تمرکز استراتژیک این کشور بر فناوری قرار است چشم‌انداز رقابتی را در سال‌های آینده تغییر دهد.
🔗لینک جزئیات خبر
📌راه اندازی صندوق سرمایه‌گذاری شامل استارت‌آپ‌های کوانتومی به ارزش ۱۳۸ میلیارد دلار توسط چین
🛎️ در یک گام بزرگ به سوی جاه‌طلبی‌های حوزه فناوری های سطح بالا خود، چین یک صندوق سرمایه‌گذاری حمایت‌شده توسط دولت به ارزش ۱۳۸ میلیارد دلار راه‌اندازی کرده است. این صندوق به طور خاص برای حمایت از استارت‌آپ‌هایی که در زمینه‌های فناوری پیشگامانه فعالیت می‌کنند طراحی شده است و تاکید ویژه‌ای بر محاسبات کوانتومی، هوش مصنوعی و سایر بخش‌های پیشرفته دارد.
✅ راه‌اندازی این صندوق گواهی بر عزم چین برای تسریع در نوآوری فناوری و کسب جایگاه رهبری جهانی است. با سرمایه‌گذاری در استارت‌آپ‌های کوانتومی، چین قصد دارد توانایی‌های خود را در ارتباطات و محاسبات کوانتومی ارتقاء دهد، بخش‌هایی که به عنوان زیرساخت‌های دیجیتالی آینده حیاتی تلقی می‌شوند. این صندوق نه تنها پشتیبانی مالی فراهم می‌کند، بلکه محیطی مناسب برای نوآوری و کارآفرینی را ایجاد می‌کند.
💡با حمایت از استارت‌آپ‌های فناوری داخلی، چین امیدوار است وابستگی خود به فناوری‌های خارجی را کاهش داده و یک اکوسیستم قوی ایجاد کند که قادر به رقابت در سطح جهانی باشد.
🔺انتظار می‌رود این طرح موجب رشد اقتصادی، ایجاد فرصت‌های شغلی فراوان و پیشرفت‌های فناوری شود که می‌تواند تأثیرات گسترده‌ای بر صنایع مختلف داشته باشد. همزمان با نگاه جهانی به چین، تمرکز استراتژیک این کشور بر فناوری قرار است چشم‌انداز رقابتی را در سال‌های آینده تغییر دهد.
🔗لینک جزئیات خبر
Quantum Insider
China Launches $138 Billion Government-Backed Venture Fund, Includes Quantum Startups
China is launching a 1 trillion yuan ($138 billion) government-backed fund to support emerging technologies, including quantum computing.
👍5
🎥⚛جهان از لنز کوانتوم
#داستان_کوانتوم۲
🔺بخش بیستم و پنجم: یادگیری ماشین کوانتومی (قسمت دوم)
📌دراین قسمت از داستان کوانتوم به معرفی شبکه عصبی و چالش‌های آن می‌پردازیم.
✅ساختارشبکه عصبی
شبکه عصبی مصنوعی، الگویی برگرفته از مغز انسان است که از نودهای به‌هم‌پیوسته تشکیل شده و دادهٔ ورودی را از طریق وزن‌های یال‌ها و تابع فعال‌ساز پردازش می‌کند. این نودها در لایه‌های ورودی، مخفی و خروجی قرار می‌گیرند؛ لایه ورودی داده خام را می‌گیرد، لایه‌های مخفی تحلیل و ساده‌سازی انجام می‌دهند و نتیجه در لایه خروجی مشاهده می‌شود. وجود بایاس در کنار وزن‌ها اجازه می‌دهد حتی در ورودی‌های کوچک، نودها فعال شوند وخروجی غیرصفر داشته باشند.
💡چالش تعدد پارامترها
با افزایش تعداد نودها و یال‌ها، شمار پارامترها (شامل وزن‌ها و بایاس‌ها) بسیار زیاد می‌شود و در مرحلهٔ به‌روزرسانی پارامترها، استخراج مشتقات تابع هزینه برای همهٔ آنها نیازمند حجم بالایی از محاسبات است. وقتی پارامترها زیاد باشند، CPU که تعداد هسته‌های محدودی دارد، با پردازش انبوه محاسبات جبر خطی دچار مشکل می‌شود و روند آموزش مدل، کند یا غیرعملی می‌گردد.
🎯 گذاربه پردازش GPU
در سال ۲۰۰۹ گروهی از دانشگاه استنفوردبه رهبری آندرو نگ و برایان کتز ایدهٔ استفاده از GPU را برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق مطرح کردند. نتیجهٔ آن نشان داد محاسباتی که در CPU هفته‌ها زمان می‌برد، با GPU در چند روز انجام می‌شود.این موفقیت نقطهٔ عطفی در یادگیری ماشین شد و به‌سرعت به یک استاندارد صنعتی تبدیل گردید.
🔻پیشنهاد محاسبات کوانتومی
با وجود تسریع توسط GPU، یادگیری ماشین هنوز در مواجهه با داده‌های بسیار بزرگ و پیچیده به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارد. در این شرایط، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها زمان‌بر و پرهزینه است. از این‌رو، ظهور محاسبات کوانتومی و توان پردازشی بالای آن، زمینه‌ساز ایدهٔ استفاده از یادگیری ماشین کوانتومی شد تا مانند دیگر حوزه‌های اطلاعات کوانتومی، بستر جدیدی برای پیشرفت هوش مصنوعی فراهم گردد.
⏪️ در قسمت آینده از داستان کوانتوم به بررسی بیشتر و کاربردهای یادگیری ماشین خواهیم پرداخت.
📌دسترسی به بخش‌های قبلی:
https://psiket.com/story
#داستان_کوانتوم۲
🔺بخش بیستم و پنجم: یادگیری ماشین کوانتومی (قسمت دوم)
📌دراین قسمت از داستان کوانتوم به معرفی شبکه عصبی و چالش‌های آن می‌پردازیم.
✅ساختارشبکه عصبی
شبکه عصبی مصنوعی، الگویی برگرفته از مغز انسان است که از نودهای به‌هم‌پیوسته تشکیل شده و دادهٔ ورودی را از طریق وزن‌های یال‌ها و تابع فعال‌ساز پردازش می‌کند. این نودها در لایه‌های ورودی، مخفی و خروجی قرار می‌گیرند؛ لایه ورودی داده خام را می‌گیرد، لایه‌های مخفی تحلیل و ساده‌سازی انجام می‌دهند و نتیجه در لایه خروجی مشاهده می‌شود. وجود بایاس در کنار وزن‌ها اجازه می‌دهد حتی در ورودی‌های کوچک، نودها فعال شوند وخروجی غیرصفر داشته باشند.
💡چالش تعدد پارامترها
با افزایش تعداد نودها و یال‌ها، شمار پارامترها (شامل وزن‌ها و بایاس‌ها) بسیار زیاد می‌شود و در مرحلهٔ به‌روزرسانی پارامترها، استخراج مشتقات تابع هزینه برای همهٔ آنها نیازمند حجم بالایی از محاسبات است. وقتی پارامترها زیاد باشند، CPU که تعداد هسته‌های محدودی دارد، با پردازش انبوه محاسبات جبر خطی دچار مشکل می‌شود و روند آموزش مدل، کند یا غیرعملی می‌گردد.
🎯 گذاربه پردازش GPU
در سال ۲۰۰۹ گروهی از دانشگاه استنفوردبه رهبری آندرو نگ و برایان کتز ایدهٔ استفاده از GPU را برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق مطرح کردند. نتیجهٔ آن نشان داد محاسباتی که در CPU هفته‌ها زمان می‌برد، با GPU در چند روز انجام می‌شود.این موفقیت نقطهٔ عطفی در یادگیری ماشین شد و به‌سرعت به یک استاندارد صنعتی تبدیل گردید.
🔻پیشنهاد محاسبات کوانتومی
با وجود تسریع توسط GPU، یادگیری ماشین هنوز در مواجهه با داده‌های بسیار بزرگ و پیچیده به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارد. در این شرایط، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها زمان‌بر و پرهزینه است. از این‌رو، ظهور محاسبات کوانتومی و توان پردازشی بالای آن، زمینه‌ساز ایدهٔ استفاده از یادگیری ماشین کوانتومی شد تا مانند دیگر حوزه‌های اطلاعات کوانتومی، بستر جدیدی برای پیشرفت هوش مصنوعی فراهم گردد.
⏪️ در قسمت آینده از داستان کوانتوم به بررسی بیشتر و کاربردهای یادگیری ماشین خواهیم پرداخت.
📌دسترسی به بخش‌های قبلی:
https://psiket.com/story
👏8👍1
#کیوـ_نیوز
📌ارائه استراتژی‌هایی برای مواجهه با تنش‌های مهاجرت به رمزنگاری پسا کوانتومی توسط مؤسسه ملی فناوری و استانداردهای آمریکا
🛎️ مؤسسه ملی استانداردها و فناوری (NIST)، نهادی محوری در تعیین استانداردهای رمزنگاری، برای نظرات عمومی در مورد استراتژی‌های پیشنهادی خود که با هدف افزایش چابکی رمزنگاری است، فراخوان داده است. این فراخوان در لحظه‌ای بحرانی ارائه می‌شود، زیرا مهاجرت به رمزنگاری پساکوانتومی (PQC)یک سیستم رمزنگاری نسل آینده است که برای مقابله با حملات محاسبات کوانتومی طراحی شده است.
✅ این سیستم با کندی‌های قابل‌توجهی مواجه است. به گفته NIST، فوریت این موضوع نباید کم‌برآورد شود، زیرا سازمان‌ها در برابر تهدیدات کوانتومی نوظهور آسیب‌پذیر باقی می‌مانند. سندی که اکنون برای بررسی عمومی در دسترس است، به چندین جنبه حیاتی در تضمین یک انتقال روان به پروتکل‌های PQC اشاره دارد. یکی از توصیه‌های اصلی شامل سرمایه‌گذاری در جدیدترین فناوری‌های رمزنگاری است که بین نیازهای کنونی و سازگاری آینده توازن ایجاد می‌کند.
🌀 علاوه بر این، NIST به برنامه‌های آموزشی جامع برای متخصصان فناوری اطلاعات به منظور تجهیز آنها به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و مدیریت محیط‌های PQC به طور مؤثر تأکید دارد. گزارش‌هاهمچنین به چالش‌های احتمالی در انتقال زیرساخت‌های رمزنگاری پرداخته و پیشنهاد می‌کند که سازمان‌ها روش تدریجی را برای کاهش اختلالات اتخاذ کنند.
💡با مشارکت عمومی و دعوت از کارشناسان صنعت به ارائه این بینش، NIST امیدوار است که استراتژی‌های خود را دقیق‌تر کند و اطمینان یابد که آنها به اندازه کافی قوی هستند تا با چالش‌های عصر کوانتوم مقابله کنند. این ابتکار منعکس‌کننده تعهد NIST به حفاظت از امنیت ملی و حفظ اعتماد جهانی به ارتباطات دیجیتال است. از ذینفعان دعوت می‌شود تا نظرات خود را تا مهلت تعیین شده ارائه داده و راه را برای اقدام جمعی به سوی افزایش مقاومت رمزنگاری هموار کنند.
🔗لینک جزئیات خبر
📌ارائه استراتژی‌هایی برای مواجهه با تنش‌های مهاجرت به رمزنگاری پسا کوانتومی توسط مؤسسه ملی فناوری و استانداردهای آمریکا
🛎️ مؤسسه ملی استانداردها و فناوری (NIST)، نهادی محوری در تعیین استانداردهای رمزنگاری، برای نظرات عمومی در مورد استراتژی‌های پیشنهادی خود که با هدف افزایش چابکی رمزنگاری است، فراخوان داده است. این فراخوان در لحظه‌ای بحرانی ارائه می‌شود، زیرا مهاجرت به رمزنگاری پساکوانتومی (PQC)یک سیستم رمزنگاری نسل آینده است که برای مقابله با حملات محاسبات کوانتومی طراحی شده است.
✅ این سیستم با کندی‌های قابل‌توجهی مواجه است. به گفته NIST، فوریت این موضوع نباید کم‌برآورد شود، زیرا سازمان‌ها در برابر تهدیدات کوانتومی نوظهور آسیب‌پذیر باقی می‌مانند. سندی که اکنون برای بررسی عمومی در دسترس است، به چندین جنبه حیاتی در تضمین یک انتقال روان به پروتکل‌های PQC اشاره دارد. یکی از توصیه‌های اصلی شامل سرمایه‌گذاری در جدیدترین فناوری‌های رمزنگاری است که بین نیازهای کنونی و سازگاری آینده توازن ایجاد می‌کند.
🌀 علاوه بر این، NIST به برنامه‌های آموزشی جامع برای متخصصان فناوری اطلاعات به منظور تجهیز آنها به مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و مدیریت محیط‌های PQC به طور مؤثر تأکید دارد. گزارش‌هاهمچنین به چالش‌های احتمالی در انتقال زیرساخت‌های رمزنگاری پرداخته و پیشنهاد می‌کند که سازمان‌ها روش تدریجی را برای کاهش اختلالات اتخاذ کنند.
💡با مشارکت عمومی و دعوت از کارشناسان صنعت به ارائه این بینش، NIST امیدوار است که استراتژی‌های خود را دقیق‌تر کند و اطمینان یابد که آنها به اندازه کافی قوی هستند تا با چالش‌های عصر کوانتوم مقابله کنند. این ابتکار منعکس‌کننده تعهد NIST به حفاظت از امنیت ملی و حفظ اعتماد جهانی به ارتباطات دیجیتال است. از ذینفعان دعوت می‌شود تا نظرات خود را تا مهلت تعیین شده ارائه داده و راه را برای اقدام جمعی به سوی افزایش مقاومت رمزنگاری هموار کنند.
🔗لینک جزئیات خبر
MeriTalk
GDIT: Agencies in Early Stages of PQC Transition
The majority of Federal agencies are still in the early stages of transitioning to post quantum cryptography (PQC), with only seven percent of agencies saying they have a formal PQC plan and project team in place, according to research out today by GDIT.
👍4
🎥⚛جهان از لنز کوانتوم
#داستان_کوانتوم۲
🔺بخش بیستم و ششم: یادگیری ماشین کوانتومی (قسمت سوم)
📌 در این بخش ازداستان کوانتوم به بررسی یادگیری ماشین کوانتومی و شبکه عصبی کوانتومی خواهیم پرداخت.
✅یادگیری ماشین کوانتومی
یادگیری ماشین کوانتومی ترکیبی از روش‌های یادگیری ماشین کلاسیک و اصول محاسبات کوانتومی است. برخلاف روش‌های کاملا کلاسیکی که برای پردازش داده‌ها به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند، یادگیری ماشین کوانتومی با بهره‌گیری از ویژگی‌های مکانیک کوانتومی، مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، می‌تواند داده‌ها را به‌صورت کارآمدتری کدگذاری وپردازش کند.
یکی از مزایای اصلی این روش، کاهش چشمگیر حجم محاسبات موردنیاز برای
ذخیره و پردازش داده‌ها است. بااین‌حال، چالش‌هایی مانند حساسیت به نویز، نیاز به تکنولوژی‌های پیشرفته برای کنترل کیوبیت‌ها و خطاهای کوانتومی، پیاده‌سازی این روش‌ها را دشوار کرده است.
💡شبکه عصبی کوانتومی
شبکه عصبی کوانتومی مشابه شبکه عصبی کلاسیک است اما در آن اطلاعات در قالب کیوبیت‌ها ذخیره و پردازش می‌شوند. در شبکه عصبی کلاسیک، هر نود نماینده یک مقدار عددی است، اما در نسخه کوانتومی، هر نود معادل یک کیوبیت است که می‌تواند چندین مقدار را به‌طور همزمان در خود جای دهد. همچنین در این مدل به جای استفاده از وزن‌های عددی برای ارتباط بین نودها یا همان یال‌ها از گیت‌های کوانتومی استفاده می‌شود که بر روی کیوبیت‌ها اعمال می‌شوند. این تغییر باعث کاهش تعداد لایه‌های موردنیاز و افزایش کارایی محاسباتی شبکه می‌شود.
🔻مقایسه‌ای بر روش کلاسیکی و کوانتومی
یکی از مهم‌ترین تفاوت‌های این دو روش در نحوه کدگذاری داده‌هاست. در شبکه عصبی کلاسیک، هر ورودی نیاز به یک نود مجزا دارد که در مسائل پیچیده منجر به افزایش حجم پردازش می‌شود.درحالی‌که در نسخه کوانتومی، به لطف ویژگی برهم‌نهی، می‌توان اطلاعات را با تعداد کمتری کیوبیت ذخیره کرد. این امر باعث می‌شود تعداد گیت‌های کوانتومی موردنیاز به‌طورنمایی کاهش یابد، که بهینه‌سازی چشمگیری را در منابع محاسباتی به همراه دارد.
بااین‌حال بخش‌هایی از شبکه عصبی کوانتومی مانند مرحله آموزش که به کمک الگوریتم‌هایکلاسیکی مانند پس‌انتشار خطا (Backpropagation) انجام می‌شود، همچنان از روش‌های کلاسیک پیروی می‌کنند.
⏪️ در بخش بعدی به دیگر نوآوری‌های برآمده از فناوری کوانتومی می‌پردازیم.
📌دسترسی به بخش‌های قبلی:
https://psiket.com/story
#داستان_کوانتوم۲
🔺بخش بیستم و ششم: یادگیری ماشین کوانتومی (قسمت سوم)
📌 در این بخش ازداستان کوانتوم به بررسی یادگیری ماشین کوانتومی و شبکه عصبی کوانتومی خواهیم پرداخت.
✅یادگیری ماشین کوانتومی
یادگیری ماشین کوانتومی ترکیبی از روش‌های یادگیری ماشین کلاسیک و اصول محاسبات کوانتومی است. برخلاف روش‌های کاملا کلاسیکی که برای پردازش داده‌ها به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند، یادگیری ماشین کوانتومی با بهره‌گیری از ویژگی‌های مکانیک کوانتومی، مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، می‌تواند داده‌ها را به‌صورت کارآمدتری کدگذاری وپردازش کند.
یکی از مزایای اصلی این روش، کاهش چشمگیر حجم محاسبات موردنیاز برای
ذخیره و پردازش داده‌ها است. بااین‌حال، چالش‌هایی مانند حساسیت به نویز، نیاز به تکنولوژی‌های پیشرفته برای کنترل کیوبیت‌ها و خطاهای کوانتومی، پیاده‌سازی این روش‌ها را دشوار کرده است.
💡شبکه عصبی کوانتومی
شبکه عصبی کوانتومی مشابه شبکه عصبی کلاسیک است اما در آن اطلاعات در قالب کیوبیت‌ها ذخیره و پردازش می‌شوند. در شبکه عصبی کلاسیک، هر نود نماینده یک مقدار عددی است، اما در نسخه کوانتومی، هر نود معادل یک کیوبیت است که می‌تواند چندین مقدار را به‌طور همزمان در خود جای دهد. همچنین در این مدل به جای استفاده از وزن‌های عددی برای ارتباط بین نودها یا همان یال‌ها از گیت‌های کوانتومی استفاده می‌شود که بر روی کیوبیت‌ها اعمال می‌شوند. این تغییر باعث کاهش تعداد لایه‌های موردنیاز و افزایش کارایی محاسباتی شبکه می‌شود.
🔻مقایسه‌ای بر روش کلاسیکی و کوانتومی
یکی از مهم‌ترین تفاوت‌های این دو روش در نحوه کدگذاری داده‌هاست. در شبکه عصبی کلاسیک، هر ورودی نیاز به یک نود مجزا دارد که در مسائل پیچیده منجر به افزایش حجم پردازش می‌شود.درحالی‌که در نسخه کوانتومی، به لطف ویژگی برهم‌نهی، می‌توان اطلاعات را با تعداد کمتری کیوبیت ذخیره کرد. این امر باعث می‌شود تعداد گیت‌های کوانتومی موردنیاز به‌طورنمایی کاهش یابد، که بهینه‌سازی چشمگیری را در منابع محاسباتی به همراه دارد.
بااین‌حال بخش‌هایی از شبکه عصبی کوانتومی مانند مرحله آموزش که به کمک الگوریتم‌هایکلاسیکی مانند پس‌انتشار خطا (Backpropagation) انجام می‌شود، همچنان از روش‌های کلاسیک پیروی می‌کنند.
⏪️ در بخش بعدی به دیگر نوآوری‌های برآمده از فناوری کوانتومی می‌پردازیم.
📌دسترسی به بخش‌های قبلی:
https://psiket.com/story
❤5
#کیوـ_نیوز
📌فناوری متاسطح راهی فشرده برای تولید درهم‌تنیدگی چندفوتونی ارائه می‌دهد
🛎️ پیشرفت‌های اخیر در فناوری متاسطح‌ها مسیرهای جدیدی را در حوزه فناوری کوانتومی باز کرده است و قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای در تولید حالت‌های کوانتومی پیچیده ارائه می‌دهد. به طور سنتی، ایجاد درهم‌تنیدگی چندفوتونی نیاز به تجهیزات حجیم و پیچیده‌ای داشت، که کاربرد آنها را در سیستم‌های کوانتومی قابل توسعه محدود می‌کرد. اما نوآوری‌های ناشی از استفاده از متاسطح‌ها یک رویکرد عملی‌تر و یکپارچه‌تر فراهم می‌کند.
✅ متاسطح به‌عنوان یک رابط دوبعدی مهندسی‌شده برای کنترل فاز، دامنه و قطبش فوتون‌های عبوری از آن عمل می‌کند. با تنظیم دقیق این ویژگی‌ها، پژوهشگران می‌توانند چند فوتون را به‌طور کارآمد و با کیفیت بالا درهم‌تنیده کنند. این دستاورد می‌تواند به پیشرفت‌های قابل توجهی در محاسبات کوانتومی، رمزنگاری کوانتومی و شبکه‌های کوانتومی منجر شود، جایی که درهم‌تنیدگی چندفوتونی به‌عنوان عناصر پایه‌ای خدمت می‌کند.
🌀 پتانسیل متاسطح‌ها در کوچک‌سازی دستگاه‌های کوانتومی قابل انکار نیست. همان‌طور که تقاضا برای فناوری‌های کوانتومی پیچیده‌تر و قابل توسعه‌تر ادامه دارد، ادغام راه‌حل‌های مبتنی بر متاسطح می‌تواند مسیری برای دستیابی به سیستم‌های کوانتومی کامل و کاربردی که فشرده و مقرون به‌صرفه هستند، ارائه دهد.
💡پژوهش‌های بیشتری برای بهینه‌سازی فرآیند ساخت متاسطح‌ها و گسترش کاربردپذیری آنها در حال انجام است. دانشمندان امیدوارند که با نوآوری‌های مداوم، فناوری متاسطح روش‌های تولید و استفاده از درهم‌تنیدگی کوانتومی در کاربردهای عملی را متحول کند.
🔻با توسعه بخش فناوری کوانتومی، نقش متاسطح‌ها به احتمال زیاد افزایش خواهد یافت، شاید به یک نسل جدید از دستگاه‌های کوانتومی که نه تنها قدرتمند بلکه قابل دسترسی برای طیف وسیع‌تری از صنایع است، منجر شود.
🔗لینک دسترسی به جزئیات
📌فناوری متاسطح راهی فشرده برای تولید درهم‌تنیدگی چندفوتونی ارائه می‌دهد
🛎️ پیشرفت‌های اخیر در فناوری متاسطح‌ها مسیرهای جدیدی را در حوزه فناوری کوانتومی باز کرده است و قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای در تولید حالت‌های کوانتومی پیچیده ارائه می‌دهد. به طور سنتی، ایجاد درهم‌تنیدگی چندفوتونی نیاز به تجهیزات حجیم و پیچیده‌ای داشت، که کاربرد آنها را در سیستم‌های کوانتومی قابل توسعه محدود می‌کرد. اما نوآوری‌های ناشی از استفاده از متاسطح‌ها یک رویکرد عملی‌تر و یکپارچه‌تر فراهم می‌کند.
✅ متاسطح به‌عنوان یک رابط دوبعدی مهندسی‌شده برای کنترل فاز، دامنه و قطبش فوتون‌های عبوری از آن عمل می‌کند. با تنظیم دقیق این ویژگی‌ها، پژوهشگران می‌توانند چند فوتون را به‌طور کارآمد و با کیفیت بالا درهم‌تنیده کنند. این دستاورد می‌تواند به پیشرفت‌های قابل توجهی در محاسبات کوانتومی، رمزنگاری کوانتومی و شبکه‌های کوانتومی منجر شود، جایی که درهم‌تنیدگی چندفوتونی به‌عنوان عناصر پایه‌ای خدمت می‌کند.
🌀 پتانسیل متاسطح‌ها در کوچک‌سازی دستگاه‌های کوانتومی قابل انکار نیست. همان‌طور که تقاضا برای فناوری‌های کوانتومی پیچیده‌تر و قابل توسعه‌تر ادامه دارد، ادغام راه‌حل‌های مبتنی بر متاسطح می‌تواند مسیری برای دستیابی به سیستم‌های کوانتومی کامل و کاربردی که فشرده و مقرون به‌صرفه هستند، ارائه دهد.
💡پژوهش‌های بیشتری برای بهینه‌سازی فرآیند ساخت متاسطح‌ها و گسترش کاربردپذیری آنها در حال انجام است. دانشمندان امیدوارند که با نوآوری‌های مداوم، فناوری متاسطح روش‌های تولید و استفاده از درهم‌تنیدگی کوانتومی در کاربردهای عملی را متحول کند.
🔻با توسعه بخش فناوری کوانتومی، نقش متاسطح‌ها به احتمال زیاد افزایش خواهد یافت، شاید به یک نسل جدید از دستگاه‌های کوانتومی که نه تنها قدرتمند بلکه قابل دسترسی برای طیف وسیع‌تری از صنایع است، منجر شود.
🔗لینک دسترسی به جزئیات
👍4❤2
#کیوـ_نیوز
📌 تاثیر کامپیوترهای کوانتومی بر برتری در حوزه فیزیک ذرات بنیادی
🛎️ پیشرفت‌های اخیر در محاسبات کوانتومی به محققان این امکان را داده‌اند تا با محاسبات پیچیده‌ای روبرو شوند که زمانی تصور می‌شد تنها در دسترس ابرکامپیوترهای کلاسیک باشند. به‌ویژه، کامپیوترهای کوانتومی در مدل‌سازی و شبیه‌سازی تعاملات ذرات زیراتمی که برای حوزه فیزیک ذرات اساسی هستند، نقش مهمی پیدا کرده است. این توسعه مسیرهای جدیدی برای بررسی سناریوهای نظری که پیش از این غیرقابل دسترس بودند باز کرده است.
✅ الگوریتم‌های کوانتومی که برای این هدف توسعه یافته‌اند، از نظر سرعت و دقت به طرز قابل توجهی کارآمد بوده و به فیزیکدانان این امکان را می‌دهند که رفتار ذرات در شرایط مختلف را با دقتی بی‌سابقه بررسی کنند. این مطالعه که توسط تیمی از دانشمندان از شرکت Quantinuum و دپارتمان فیزیک نظری دانشگاه فرایبورگ صورت گرفته است، از پردازنده‌های کوانتومی پیشرفته برای اجرای شبیه‌سازی‌هایی استفاده کرده که توانمندی‌های حتی پیشرفته‌ترین همتایان کلاسیک خود را پشت سر گذاشته‌اند.
🌀 این پیشرفت می‌تواند کشف ذرات جدید و درک نیروهای اساسی که بر جهان حکمفرما هستند را سرعت بخشد. با بهره‌گیری از ویژگی‌های منحصربه‌فرد مکانیک کوانتومی، مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند اطلاعات را به شیوه‌هایی پردازش کنند که سیستم‌های کلاسیک نمی‌توانند، که این امر منجر به سرعت‌بخشی نمایی برای برخی از دسته‌های مسائل می‌شود.
💡 در نتیجه، محققان نسبت به کاربردهای آینده محاسبات کوانتومی در فیزیک ذرات بنیادی خوش‌بین هستند و پیش‌بینی می‌کنند که پیشرفت‌های قابل‌توجهی در زمینه‌های شیمی کوانتومی، علم مواد و فیزیک انرژی بالا به دنبال خواهد داشت. این یافته‌ها، لحظه‌ای محوری در محاسبات را نشان می‌دهند و پتانسیل فناوری کوانتومی برای حل مسائلی که در حال حاضر فراتر از دسترس ما هستند را نشان می‌دهند.
🔗لینک جزئیات خبر
📚لینک دسترسی به مقاله
📌 تاثیر کامپیوترهای کوانتومی بر برتری در حوزه فیزیک ذرات بنیادی
🛎️ پیشرفت‌های اخیر در محاسبات کوانتومی به محققان این امکان را داده‌اند تا با محاسبات پیچیده‌ای روبرو شوند که زمانی تصور می‌شد تنها در دسترس ابرکامپیوترهای کلاسیک باشند. به‌ویژه، کامپیوترهای کوانتومی در مدل‌سازی و شبیه‌سازی تعاملات ذرات زیراتمی که برای حوزه فیزیک ذرات اساسی هستند، نقش مهمی پیدا کرده است. این توسعه مسیرهای جدیدی برای بررسی سناریوهای نظری که پیش از این غیرقابل دسترس بودند باز کرده است.
✅ الگوریتم‌های کوانتومی که برای این هدف توسعه یافته‌اند، از نظر سرعت و دقت به طرز قابل توجهی کارآمد بوده و به فیزیکدانان این امکان را می‌دهند که رفتار ذرات در شرایط مختلف را با دقتی بی‌سابقه بررسی کنند. این مطالعه که توسط تیمی از دانشمندان از شرکت Quantinuum و دپارتمان فیزیک نظری دانشگاه فرایبورگ صورت گرفته است، از پردازنده‌های کوانتومی پیشرفته برای اجرای شبیه‌سازی‌هایی استفاده کرده که توانمندی‌های حتی پیشرفته‌ترین همتایان کلاسیک خود را پشت سر گذاشته‌اند.
🌀 این پیشرفت می‌تواند کشف ذرات جدید و درک نیروهای اساسی که بر جهان حکمفرما هستند را سرعت بخشد. با بهره‌گیری از ویژگی‌های منحصربه‌فرد مکانیک کوانتومی، مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند اطلاعات را به شیوه‌هایی پردازش کنند که سیستم‌های کلاسیک نمی‌توانند، که این امر منجر به سرعت‌بخشی نمایی برای برخی از دسته‌های مسائل می‌شود.
💡 در نتیجه، محققان نسبت به کاربردهای آینده محاسبات کوانتومی در فیزیک ذرات بنیادی خوش‌بین هستند و پیش‌بینی می‌کنند که پیشرفت‌های قابل‌توجهی در زمینه‌های شیمی کوانتومی، علم مواد و فیزیک انرژی بالا به دنبال خواهد داشت. این یافته‌ها، لحظه‌ای محوری در محاسبات را نشان می‌دهند و پتانسیل فناوری کوانتومی برای حل مسائلی که در حال حاضر فراتر از دسترس ما هستند را نشان می‌دهند.
🔗لینک جزئیات خبر
📚لینک دسترسی به مقاله
Quantum Insider
Quantum Computers Show Advantage in Key Particle Physics Calculations
Scientists offer evidence that quantum computers can perform key particle collision calculations faster than traditional supercomputers.
👏4👍1
#کیوـ_نیوز
📌 فناوری‌های کوانتومی در حال تغییر دنیای ما: نیوزیلند برای مشارکت در انقلاب بعدی فناوری چه نیازی دارد؟
🛎️ فناوری‌های کوانتومی به سرعت در حال تغییر صنایع مختلف در سراسر جهان هستند. با پیشرفت‌های محاسبات کوانتومی، ارتباطات و رمزنگاری، کشورها در تلاشند تا رهبران این حوزه باشند. نیوزیلند که به دلیل اکوسیستم مبتنی بر نوآوری خود شناخته می‌شود، با چالش‌ها و فرصت‌های منحصر به فردی روبرو است زیرا به دنبال سرمایه‌گذاری بر روی فناوری‌های کوانتومی است. با پیشرفت انقلاب کوانتومی، کشورها در حال رقابت برای توسعه قابلیت‌ها در محاسبات کوانتومی هستند، این فناوری‌ای که قول داده است مشکلات پیچیده را سریع تر از کامپیوترهای کلاسیک حل کند.
✅ در زمینه ارتباطات، رمزنگاری کوانتومی امنیت بی‌سابقه‌ای ارائه می‌دهد که برای حفظ داده‌های حساس در عصر دیجیتال حیاتی است. در همین حال، پیشرفت های حسگرهای کوانتومی می‌تواند زمینه‌هایی مانند ژئوفیزیک، ناوبری دقیق و بهداشت و درمان را متحول کند. سوال برای نیوزیلند این است که چگونه خود را در این تغییر جهانی موقعیت دهی کند. با داشتن سابقه پژوهش و توسعه قوی، همکاری های بین دانشگاه های محلی، صنعت و دولت می‌تواند پیشرفت در فناوری کوانتومی را تسریع کند.
🌀 علاوه بر این، رویکرد پایدار نیوزیلند به نوآوری، الگویی برای توسعه اخلاقی در این زمینه ارائه می‌دهد. تجهیز نسل بعدی به مهارت های کوانتوم و تقویت همکاری های بین المللی نیز گام های مهمی هستند. با تأکید بر اهمیت پژوهش های میان رشته ای، کارشناسان بر لزوم سیاست هایی که مشوق نوآوری با شرط در نظر گرفتن نگرانی های اخلاقی، تأکید دارند.
🔗لینک جزئیات خبر
📌 فناوری‌های کوانتومی در حال تغییر دنیای ما: نیوزیلند برای مشارکت در انقلاب بعدی فناوری چه نیازی دارد؟
🛎️ فناوری‌های کوانتومی به سرعت در حال تغییر صنایع مختلف در سراسر جهان هستند. با پیشرفت‌های محاسبات کوانتومی، ارتباطات و رمزنگاری، کشورها در تلاشند تا رهبران این حوزه باشند. نیوزیلند که به دلیل اکوسیستم مبتنی بر نوآوری خود شناخته می‌شود، با چالش‌ها و فرصت‌های منحصر به فردی روبرو است زیرا به دنبال سرمایه‌گذاری بر روی فناوری‌های کوانتومی است. با پیشرفت انقلاب کوانتومی، کشورها در حال رقابت برای توسعه قابلیت‌ها در محاسبات کوانتومی هستند، این فناوری‌ای که قول داده است مشکلات پیچیده را سریع تر از کامپیوترهای کلاسیک حل کند.
✅ در زمینه ارتباطات، رمزنگاری کوانتومی امنیت بی‌سابقه‌ای ارائه می‌دهد که برای حفظ داده‌های حساس در عصر دیجیتال حیاتی است. در همین حال، پیشرفت های حسگرهای کوانتومی می‌تواند زمینه‌هایی مانند ژئوفیزیک، ناوبری دقیق و بهداشت و درمان را متحول کند. سوال برای نیوزیلند این است که چگونه خود را در این تغییر جهانی موقعیت دهی کند. با داشتن سابقه پژوهش و توسعه قوی، همکاری های بین دانشگاه های محلی، صنعت و دولت می‌تواند پیشرفت در فناوری کوانتومی را تسریع کند.
🌀 علاوه بر این، رویکرد پایدار نیوزیلند به نوآوری، الگویی برای توسعه اخلاقی در این زمینه ارائه می‌دهد. تجهیز نسل بعدی به مهارت های کوانتوم و تقویت همکاری های بین المللی نیز گام های مهمی هستند. با تأکید بر اهمیت پژوهش های میان رشته ای، کارشناسان بر لزوم سیاست هایی که مشوق نوآوری با شرط در نظر گرفتن نگرانی های اخلاقی، تأکید دارند.
🔗لینک جزئیات خبر
The Quantum Insider
Quantum Technologies Are Changing Our World – What Does New Zealand Need to be Part of The Next Revolution?
A research asks: How can New Zealand take part in what is shaping up to be the second quantum revolution and a major tech revolution.
👍2
#کیوـ_نیوز
📌 استفاده از پالس‌های الکترومغناطیسی دوره‌ای برای کاهش زمان وادوسی در کیوبیت‌ها
🛎️ یک مطالعه جدید که توسط عارفه عالی‌رای و حمیدرضا محمدی در دانشگاه اصفهان انجام شده و در مجله Scientific Reports نیز منتشر شده است، نشان می‌دهد که استفاده از پالس‌های الکترومغناطیسی دوره‌ای می‌تواند به طور چشمگیری از کاهش اطلاعات کوانتومی جلوگیری کند. این چالشی است که مدت‌هاست پیشرفت عملی در محاسبات کوانتومی را مختل کرده است.
🧠 مفهوم کلیدی: "جداسازی دینامیکی دوره‌ای (PDD)". محققان نشان داده‌اند که این تکنیک می‌تواند اثرات نویز کوانتومی را کاملاً خنثی کرده و به کیوبیت‌ها کمک کند تا مدت زمان بیشتری همدوسی خود را حفظ کنند. در شرایط خاص، استفاده از پالس‌های دوره‌ای می‌تواند سیستم کوانتومی را در حالت اولیه خود منجمد کرده و وادوسی را متوقف کند.
💡 دستاوردهای مهم:
حفظ همدوسی کیوبیت‌ها به مدت طولانی‌تر
مقابله با محدودیت‌های سرعت پردازش کوانتومی
تاثیرات مثبت در بهبود پردازنده‌های کوانتومی
گسترش کاربردهای کوانتومی در شبکه‌های ارتباطی و رمزنگاری
🔗 این یافته‌ها می‌توانند به توسعه پردازنده‌های کوانتومی پایدارتر کمک کنند و خطاها را در محاسبات کوانتومی کاهش دهند. همچنین این تکنیک‌ها می‌توانند به بهبود امنیت در توزیع کلید کوانتومی (QKD) و دیگر روش‌های ارتباطی امن منجر شوند.
📊 چالش‌ها و محدودیت‌ها: اگرچه این تکنیک‌ها نتایج امیدوارکننده‌ای دارند، اما همچنان نیاز به تحقیقات بیشتری برای بهینه‌سازی این روش‌ها و مقابله با چالش‌های عملی مانند خطاهای انباشته در اجرای پالس‌ها و محدودیت‌های سخت‌افزاری وجود دارد.
👩🔬 آینده: محققان پیش‌بینی می‌کنند که تحقیقات آینده می‌تواند این تکنیک‌ها را برای سیستم‌های کوانتومی مقیاس‌پذیر و کاربردهای عملی گسترش دهد. ترکیب PDD با تصحیح خطای کوانتومی می‌تواند به یک رویکرد قوی برای کاهش نویز کوانتومی و بهبود محاسبات مقاوم در برابر خطا تبدیل شود.
🔗لینک جزئیات خبر
📌 استفاده از پالس‌های الکترومغناطیسی دوره‌ای برای کاهش زمان وادوسی در کیوبیت‌ها
🛎️ یک مطالعه جدید که توسط عارفه عالی‌رای و حمیدرضا محمدی در دانشگاه اصفهان انجام شده و در مجله Scientific Reports نیز منتشر شده است، نشان می‌دهد که استفاده از پالس‌های الکترومغناطیسی دوره‌ای می‌تواند به طور چشمگیری از کاهش اطلاعات کوانتومی جلوگیری کند. این چالشی است که مدت‌هاست پیشرفت عملی در محاسبات کوانتومی را مختل کرده است.
🧠 مفهوم کلیدی: "جداسازی دینامیکی دوره‌ای (PDD)". محققان نشان داده‌اند که این تکنیک می‌تواند اثرات نویز کوانتومی را کاملاً خنثی کرده و به کیوبیت‌ها کمک کند تا مدت زمان بیشتری همدوسی خود را حفظ کنند. در شرایط خاص، استفاده از پالس‌های دوره‌ای می‌تواند سیستم کوانتومی را در حالت اولیه خود منجمد کرده و وادوسی را متوقف کند.
💡 دستاوردهای مهم:
حفظ همدوسی کیوبیت‌ها به مدت طولانی‌تر
مقابله با محدودیت‌های سرعت پردازش کوانتومی
تاثیرات مثبت در بهبود پردازنده‌های کوانتومی
گسترش کاربردهای کوانتومی در شبکه‌های ارتباطی و رمزنگاری
🔗 این یافته‌ها می‌توانند به توسعه پردازنده‌های کوانتومی پایدارتر کمک کنند و خطاها را در محاسبات کوانتومی کاهش دهند. همچنین این تکنیک‌ها می‌توانند به بهبود امنیت در توزیع کلید کوانتومی (QKD) و دیگر روش‌های ارتباطی امن منجر شوند.
📊 چالش‌ها و محدودیت‌ها: اگرچه این تکنیک‌ها نتایج امیدوارکننده‌ای دارند، اما همچنان نیاز به تحقیقات بیشتری برای بهینه‌سازی این روش‌ها و مقابله با چالش‌های عملی مانند خطاهای انباشته در اجرای پالس‌ها و محدودیت‌های سخت‌افزاری وجود دارد.
👩🔬 آینده: محققان پیش‌بینی می‌کنند که تحقیقات آینده می‌تواند این تکنیک‌ها را برای سیستم‌های کوانتومی مقیاس‌پذیر و کاربردهای عملی گسترش دهد. ترکیب PDD با تصحیح خطای کوانتومی می‌تواند به یک رویکرد قوی برای کاهش نویز کوانتومی و بهبود محاسبات مقاوم در برابر خطا تبدیل شود.
🔗لینک جزئیات خبر
Quantum Insider
Quantum Pulses Could Help Preserve Qubit Stability, Researchers Report
A study published in Scientific Reports finds that periodic dynamical decoupling (PDD) pulses can suppress quantum decoherence.
👏3
#کیوـ_نیوز
📌 پیشرفت چشمگیر در کیوبیت‌های گربه‌ای: راهی جدید برای محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا
🛎️آلیس و باب، پیشتاز در محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا، به‌تازگی موفق به ارائه یک پیشرفت قابل توجه در فناوری کیوبیت‌های گربه‌ای شده‌اند که می‌تواند خطاها را در کامپیوترهای کوانتومی به‌شدت کاهش دهد.
✅ این پیشرفت جدید از تکنیک فشرده‌سازی کیوبیت‌های گربه‌ای استفاده می‌کند که نرخ خطاهای بیت‌فلیپ را ۱۶۰ برابر بهتر از کیوبیت‌های گربه‌ای استاندارد کاهش می‌دهد. این عملکرد به‌ویژه برای گسترش کاربردهای عملی در محاسبات کوانتومی با دقت بالا بسیار حیاتی است.
✨ چرا این مهم است؟ خطاهای بیت‌فلیپ و فازفلیپ، بزرگ‌ترین چالش‌های پیش روی محاسبات کوانتومی هستند. با استفاده از این تکنیک جدید، Alice & Bob توانسته‌اند بدون افزایش خطاهای فازفلیپ، از بروز خطاهای بیت‌فلیپ جلوگیری کنند و همزمان فرایند اصلاح خطا را ساده‌تر کنند. این دستاورد گام بزرگی به سمت توسعه پردازشگرهای کوانتومی مقاوم است.
📊 نتایج جالب توجه:
کیوبیت‌های گربه‌ای فشرده‌شده، عمر خطای بیت‌فلیپ را به ۲۲ ثانیه رسانده‌اند، که ۱۶۰ برابر کمتر از کیوبیت‌های گربه‌ای بدون فشرده‌سازی است.
با فشرده‌سازی، خطاهای فازفلیپ همچنان ثابت مانده و بدون نیاز به تغییرات پیچیده در طراحی مدار، عملکرد کیوبیت‌ها بهبود یافته است.
🔬 این دستاورد می‌تواند علاوه بر محاسبات کوانتومی، بر شبکه‌های ارتباطات کوانتومی و رمزنگاری کوانتومی نیز تأثیرگذار باشد، جایی که حفظ همدوسی در حالت‌های درهم‌تنیده بر بُعد مسافت از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.
🔧 چالش‌ها و راه‌های پیش رو: اگرچه این تکنیک چشم‌اندازهایی امیدوارکننده دارد، همچنان نیاز به تحقیق و توسعه بیشتر در زمینه استفاده از پالس‌های دقیق و با فرکانس بالا و محدودیت‌های سخت‌افزاری وجود دارد.
🌀 به نظر می‌رسد این پیشرفت‌ها می‌تواند محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا را به یک واقعیت نزدیک‌تر کند و در زمینه‌های مختلفی مانند شیمی، علوم مواد و پزشکی کاربردهای جدیدی ایجاد کند.
🔗لینک جزئیات خبر
📚لینک دسترسی به مقاله
📌 پیشرفت چشمگیر در کیوبیت‌های گربه‌ای: راهی جدید برای محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا
🛎️آلیس و باب، پیشتاز در محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا، به‌تازگی موفق به ارائه یک پیشرفت قابل توجه در فناوری کیوبیت‌های گربه‌ای شده‌اند که می‌تواند خطاها را در کامپیوترهای کوانتومی به‌شدت کاهش دهد.
✅ این پیشرفت جدید از تکنیک فشرده‌سازی کیوبیت‌های گربه‌ای استفاده می‌کند که نرخ خطاهای بیت‌فلیپ را ۱۶۰ برابر بهتر از کیوبیت‌های گربه‌ای استاندارد کاهش می‌دهد. این عملکرد به‌ویژه برای گسترش کاربردهای عملی در محاسبات کوانتومی با دقت بالا بسیار حیاتی است.
✨ چرا این مهم است؟ خطاهای بیت‌فلیپ و فازفلیپ، بزرگ‌ترین چالش‌های پیش روی محاسبات کوانتومی هستند. با استفاده از این تکنیک جدید، Alice & Bob توانسته‌اند بدون افزایش خطاهای فازفلیپ، از بروز خطاهای بیت‌فلیپ جلوگیری کنند و همزمان فرایند اصلاح خطا را ساده‌تر کنند. این دستاورد گام بزرگی به سمت توسعه پردازشگرهای کوانتومی مقاوم است.
📊 نتایج جالب توجه:
کیوبیت‌های گربه‌ای فشرده‌شده، عمر خطای بیت‌فلیپ را به ۲۲ ثانیه رسانده‌اند، که ۱۶۰ برابر کمتر از کیوبیت‌های گربه‌ای بدون فشرده‌سازی است.
با فشرده‌سازی، خطاهای فازفلیپ همچنان ثابت مانده و بدون نیاز به تغییرات پیچیده در طراحی مدار، عملکرد کیوبیت‌ها بهبود یافته است.
🔬 این دستاورد می‌تواند علاوه بر محاسبات کوانتومی، بر شبکه‌های ارتباطات کوانتومی و رمزنگاری کوانتومی نیز تأثیرگذار باشد، جایی که حفظ همدوسی در حالت‌های درهم‌تنیده بر بُعد مسافت از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.
🔧 چالش‌ها و راه‌های پیش رو: اگرچه این تکنیک چشم‌اندازهایی امیدوارکننده دارد، همچنان نیاز به تحقیق و توسعه بیشتر در زمینه استفاده از پالس‌های دقیق و با فرکانس بالا و محدودیت‌های سخت‌افزاری وجود دارد.
🌀 به نظر می‌رسد این پیشرفت‌ها می‌تواند محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا را به یک واقعیت نزدیک‌تر کند و در زمینه‌های مختلفی مانند شیمی، علوم مواد و پزشکی کاربردهای جدیدی ایجاد کند.
🔗لینک جزئیات خبر
📚لینک دسترسی به مقاله
Quantum Insider
Alice & Bob Improves Quantum Error Correction by ‘Squeezing’ Cat Qubits
Alice & Bob announced an advance in cat qubit tech, demonstrating a 160x improvement in bit-flip error rates through quantum state squeezing.
👍2
#کیوـ_نیوز
📌انتخاب HQC توسط NIST به عنوان پنجمین الگوریتم برای رمزنگاری پساکوانتومی
🛎️در یک حرکت تاریخی، موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) الگوریتم HQC را به عنوان جدیدترین امکان به مجموعه استانداردهای رمزنگاری پساکوانتوم خود انتخاب کرده است. با توسعه مداوم چشم‌انداز تکنولوژی، ظهور اجتناب‌ناپذیر محاسبات کوانتومی خطر قابل‌توجهی برای پروتکل‌های رمزنگاری سنتی که زیربنای زیرساخت‌های فعلی امنیت دیجیتال هستند، به همراه دارد. با اذعان به ضرورت حفاظت از داده‌ها در برابر حملات کوانتومی بالقوه، NIST به شدت در حال ارزیابی الگوریتم‌های رمزنگاری متعدد برای سنجش قوت و کارایی آنها بوده است.
✅ الگوریتم HQC که مخفف زنجیره مربعی ترکیبی است، به دلیل تعادل بین ویژگی‌های امنیتی و عملی بودن محاسباتی، متمایز شده است. این الگوریتم به‌خصوص برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله ایمن‌سازی ارتباطات حساس دولتی تا حفاظت از تراکنش‌های آنلاین روزمره مناسب است. تصمیم به ادغام HQC در مجموعه الگوریتم‌های توصیه‌شده پس از یک سری تست‌ها و بازبینی‌های همتا انجام شده است، به‌طوری‌که اطمینان حاصل شود که معیارهای سخت‌گیرانه تعیین‌شده برای راه‌حل‌های رمزنگاری پساکوانتوم را برآورده می‌کند.
✨ این انتخاب استراتژیک، گام‌های پیشگیرانه‌ای را که توسط NIST برای مقاوم کردن پارادایم امنیت دیجیتال و ارائه یک چارچوب مقاوم برای مقابله با چالش‌های عظیم ناشی از قابلیت‌های پردازش کوانتومی برداشته می‌شود، برجسته می‌کند. با تغییر استانداردهای رمزنگاری جهانی برای مقابله با این تهدیدات جدید، از ذینفعان در صنایع درخواست می‌شود تا برای حفظ یکپارچگی و محرمانگی سیستم‌های داده‌ای خود به انتقال به الگوریتم‌های پساکوانتومی روی آورند.
🔗لینک جزئیات خبر
📌انتخاب HQC توسط NIST به عنوان پنجمین الگوریتم برای رمزنگاری پساکوانتومی
🛎️در یک حرکت تاریخی، موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) الگوریتم HQC را به عنوان جدیدترین امکان به مجموعه استانداردهای رمزنگاری پساکوانتوم خود انتخاب کرده است. با توسعه مداوم چشم‌انداز تکنولوژی، ظهور اجتناب‌ناپذیر محاسبات کوانتومی خطر قابل‌توجهی برای پروتکل‌های رمزنگاری سنتی که زیربنای زیرساخت‌های فعلی امنیت دیجیتال هستند، به همراه دارد. با اذعان به ضرورت حفاظت از داده‌ها در برابر حملات کوانتومی بالقوه، NIST به شدت در حال ارزیابی الگوریتم‌های رمزنگاری متعدد برای سنجش قوت و کارایی آنها بوده است.
✅ الگوریتم HQC که مخفف زنجیره مربعی ترکیبی است، به دلیل تعادل بین ویژگی‌های امنیتی و عملی بودن محاسباتی، متمایز شده است. این الگوریتم به‌خصوص برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله ایمن‌سازی ارتباطات حساس دولتی تا حفاظت از تراکنش‌های آنلاین روزمره مناسب است. تصمیم به ادغام HQC در مجموعه الگوریتم‌های توصیه‌شده پس از یک سری تست‌ها و بازبینی‌های همتا انجام شده است، به‌طوری‌که اطمینان حاصل شود که معیارهای سخت‌گیرانه تعیین‌شده برای راه‌حل‌های رمزنگاری پساکوانتوم را برآورده می‌کند.
✨ این انتخاب استراتژیک، گام‌های پیشگیرانه‌ای را که توسط NIST برای مقاوم کردن پارادایم امنیت دیجیتال و ارائه یک چارچوب مقاوم برای مقابله با چالش‌های عظیم ناشی از قابلیت‌های پردازش کوانتومی برداشته می‌شود، برجسته می‌کند. با تغییر استانداردهای رمزنگاری جهانی برای مقابله با این تهدیدات جدید، از ذینفعان در صنایع درخواست می‌شود تا برای حفظ یکپارچگی و محرمانگی سیستم‌های داده‌ای خود به انتقال به الگوریتم‌های پساکوانتومی روی آورند.
🔗لینک جزئیات خبر
Quantum Insider
NIST Selects HQC as Fifth Algorithm for Post-Quantum Encryption
NIST has selected HQC as a backup quantum-resistant encryption algorithm to complement ML-KEM, ensuring a second line of defense.
#سایکت_سین_هشتم
سال نو مبارک 🌸
برای شما سایکتی‌های عزیز بهترین‌ها را در سال جدید آرزومندیم ❤️🌹
نوروز امسال، همزمان با سال جهانی کوانتوم، دلیلی تازه برای حرکت به سمت یادگیری علم کوانتوم است. با سایکت سین هشتم به استقبال این بهار می‌رویم و هر روز مطالبی درباره‌ی علم کوانتوم از یکی از بخش‌های مدرسه سایکت با شما به اشتراک می‌گذاریم.
علم همچون بهار، همیشه در حال رشد و شکوفایی است. بیایید با هم به استقبال این فصل و دنیای کوانتوم برویم. 🌱
سال نو مبارک 🌸
برای شما سایکتی‌های عزیز بهترین‌ها را در سال جدید آرزومندیم ❤️🌹
نوروز امسال، همزمان با سال جهانی کوانتوم، دلیلی تازه برای حرکت به سمت یادگیری علم کوانتوم است. با سایکت سین هشتم به استقبال این بهار می‌رویم و هر روز مطالبی درباره‌ی علم کوانتوم از یکی از بخش‌های مدرسه سایکت با شما به اشتراک می‌گذاریم.
علم همچون بهار، همیشه در حال رشد و شکوفایی است. بیایید با هم به استقبال این فصل و دنیای کوانتوم برویم. 🌱
❤20🎉3
#سایکت_سین_هشتم
🎲با بازی، قوانین فیزیک کوانتوم را درک کن
✅در سایکت، یادگیری علم کوانتوم فقط محدود به کتاب‌ها و کلاس‌ها نیست! ما بازی‌های کوانتومی را ساختیم تا مفاهیم و قوانین فیزیک را از دل فرمول‌ها بیرون بکشیم و در قالبی جدید به شما آموزش دهیم.
📌از PawQuants، جایی که گربه‌های شرودینگر در دنیای ک برهم‌نهی گیر افتاده‌اند، تا QTom، که در دنیایی کوانتومی به تعقیب و گریز می‌پردازید، و QPong، نسخه‌ای کوانتومی از پینگ‌پنگ که شما را با پدیده‌های درهم‌تنیدگی و برهم‌نهی آشنا می‌کند، به همراه Qilin، یک ماجراجویی فضایی با اصول فیزیک کوانتومی، و شطرنج کوانتومی، جایی که مهره‌ها در حالت برهم‌نهی حرکت می‌کنند و استراتژی‌های جدیدی را تجربه خواهید کرد، تا کوانتوم بریک، بازی‌ای که قوانین شگفت‌انگیز فیزیک را با چالش‌های ذهنی ترکیب می‌کند.
🎲با بازی، قوانین فیزیک کوانتوم را درک کن
✅در سایکت، یادگیری علم کوانتوم فقط محدود به کتاب‌ها و کلاس‌ها نیست! ما بازی‌های کوانتومی را ساختیم تا مفاهیم و قوانین فیزیک را از دل فرمول‌ها بیرون بکشیم و در قالبی جدید به شما آموزش دهیم.
📌از PawQuants، جایی که گربه‌های شرودینگر در دنیای ک برهم‌نهی گیر افتاده‌اند، تا QTom، که در دنیایی کوانتومی به تعقیب و گریز می‌پردازید، و QPong، نسخه‌ای کوانتومی از پینگ‌پنگ که شما را با پدیده‌های درهم‌تنیدگی و برهم‌نهی آشنا می‌کند، به همراه Qilin، یک ماجراجویی فضایی با اصول فیزیک کوانتومی، و شطرنج کوانتومی، جایی که مهره‌ها در حالت برهم‌نهی حرکت می‌کنند و استراتژی‌های جدیدی را تجربه خواهید کرد، تا کوانتوم بریک، بازی‌ای که قوانین شگفت‌انگیز فیزیک را با چالش‌های ذهنی ترکیب می‌کند.
👏3👍1
مدرسه کوانتوم سایکت
#سایکت_سین_هشتم 🎲با بازی، قوانین فیزیک کوانتوم را درک کن ✅در سایکت، یادگیری علم کوانتوم فقط محدود به کتاب‌ها و کلاس‌ها نیست! ما بازی‌های کوانتومی را ساختیم تا مفاهیم و قوانین فیزیک را از دل فرمول‌ها بیرون بکشیم و در قالبی جدید به شما آموزش دهیم. 📌از PawQuants،…
💡و خبر خوب…
امسال هم با بازی‌های تازه‌تر، چالش‌های جذاب‌تر و مفاهیم عمیق‌تر در کنارتان هستیم! آماده‌اید که بازی کنید و همزمان از علم کوانتوم سردربیارید؟ این بخش برای شماست!
🌀امسال هم با بازی‌های تازه‌تر، چالش‌های جذاب‌تر و مفاهیم عمیق‌تر در کنارتان هستیم! آماده‌اید که بازی کنید و همزمان از علم کوانتوم سردربیارید؟ این بخش برای شماست!
🔗لینک دسترسی به بازی‌ها:
https://psiket.com/qgame
امسال هم با بازی‌های تازه‌تر، چالش‌های جذاب‌تر و مفاهیم عمیق‌تر در کنارتان هستیم! آماده‌اید که بازی کنید و همزمان از علم کوانتوم سردربیارید؟ این بخش برای شماست!
🌀امسال هم با بازی‌های تازه‌تر، چالش‌های جذاب‌تر و مفاهیم عمیق‌تر در کنارتان هستیم! آماده‌اید که بازی کنید و همزمان از علم کوانتوم سردربیارید؟ این بخش برای شماست!
🔗لینک دسترسی به بازی‌ها:
https://psiket.com/qgame
❤6
#سایکت_سین_هشتم
🌎نقشه فناوری سایکت، ابزاری هوشمند برای رصد جدیدترین اخبار کوانتوم
💡در دنیایی که فناوری کوانتومی به‌سرعت در حال تحول است، نقشه فناوری سایکت یک ابزارهوشمند است که دسترسی سریع و آسان به جدیدترین اخبار و پیشرفت‌های علم کوانتوم را برای شما فراهم می‌کند.
✅با این نقشه، می‌توانید:
🔹جدیدترین اخبار فناوری کوانتومی را در سراسر جهان رصد کنید.
🔸تحولات علمی و مسیرهای پژوهشی نوظهور را دنبال کنید.
🔹با استفاده از فیلترهای پیشرفته، اخبار و مقالات را بر اساس کشور، موضوعات خاص و حوزه‌های پژوهشی موردعلاقه خود تفکیک کنید.
🗺️بیش از یک نقشه، یک راهنما!
نقشه فناوری سایکت شما را در دنیای پیچیده‌ی علم کوانتوم راهنمایی می‌کند، به شما کمک می‌کند درک بهتری از تحولات جهانی داشته باشید و همگام با پیشرفت‌های علمی و صنعتی در این حوزه حرکت کنید.
https://qsciencemap.psiket.com/
🌎نقشه فناوری سایکت، ابزاری هوشمند برای رصد جدیدترین اخبار کوانتوم
💡در دنیایی که فناوری کوانتومی به‌سرعت در حال تحول است، نقشه فناوری سایکت یک ابزارهوشمند است که دسترسی سریع و آسان به جدیدترین اخبار و پیشرفت‌های علم کوانتوم را برای شما فراهم می‌کند.
✅با این نقشه، می‌توانید:
🔹جدیدترین اخبار فناوری کوانتومی را در سراسر جهان رصد کنید.
🔸تحولات علمی و مسیرهای پژوهشی نوظهور را دنبال کنید.
🔹با استفاده از فیلترهای پیشرفته، اخبار و مقالات را بر اساس کشور، موضوعات خاص و حوزه‌های پژوهشی موردعلاقه خود تفکیک کنید.
🗺️بیش از یک نقشه، یک راهنما!
نقشه فناوری سایکت شما را در دنیای پیچیده‌ی علم کوانتوم راهنمایی می‌کند، به شما کمک می‌کند درک بهتری از تحولات جهانی داشته باشید و همگام با پیشرفت‌های علمی و صنعتی در این حوزه حرکت کنید.
https://qsciencemap.psiket.com/
👏5👍2😍2