رقابت کوانتومی

دانشگاه امیرکبیر در زمستان و بهار به علاقه مندان محاسبات کوانتومی آموزش می دهد و در انتهای اردیبهشت از آنها میزبانی می کند.

آموزش پذیرش شدگان از بهمن ماه روزهای جمعه به صورت همزمان حضوری و مجازی انجام می شود تا برای برنامه نویسی کوانتومی آمادگی ایجاد شود.

آموزش ها به گونه ای طراحی شده اند که افراد با سابقه محدود بتوانند مهارت های لازم را کسب کنند.

پس از دوره آماده سازی، شرکت کنندگان به صورت فردی یا در تیم های 2 تا 5 نفره با استفاده از ابزارها و شبیه سازهای کوانتومی برای حل یک مساله تلاش می کنند.

برای درخواست حضور (polyhaq.aut.ac.ir) تا 15 دی ماه زمان در نظر گرفته شده است.

در مرحله پایانی، امکانات اقامتی دانشگاه در اختیار شرکت کنندگان قرار می گیرد.

در مسیر یادگیری به پارادایم ها، کدگذاری، یادگیری ماشین کوانتومی و شبیه سازی کوانتومی و کاربردها پرداخت می شود که سرفصل های هر بخش در تصویر ذکر شده است.

polyhaq.aut.ac.ir

پارادایم ها به عنوان الگوهای فکری یا چارچوب هایی تعریف می شوند که نحوه تفکر و عمل در یک حوزه خاص را شکل می دهند. در زمینه ی مهندسی صنایع و علم داده، پارادایم های مختلفی وجود دارد که شامل پارادایم های کلاسیک و مدرن می شوند. به عنوان مثال، پارادایم کلاسیک شامل تحلیل های خطی و مدل سازی ریاضی است، در حالی که پارادایم های مدرن شامل یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می شوند. این تغییرات در پارادایم ها به ما این امکان را می دهد که مسائل پیچیده تر را با استفاده از الگوریتم های پیشرفته تر حل کنیم.

کدگذاری فرایندی است که در آن اطلاعات به یک فرمت خاص تبدیل می شود تا بتوان آن را ذخیره، انتقال یا پردازش کرد. در حوزه ی یادگیری ماشین و علم داده، کدگذاری نقش حیاتی در پیش پردازش داده ها ایفا می کند. به عنوان مثال، داده های متنی باید به فرمت عددی تبدیل شوند تا الگوریتم های یادگیری ماشین بتوانند آنها را پردازش کنند. این فرایند شامل تکنیک هایی مانند کدگذاری one-hot encoding و کدگذاری عددی است. اهمیت کدگذاری در این است که کیفیت داده های ورودی مستقیما بر دقت مدل های یادگیری ماشین تاثیر می گذارد.

یادگیری ماشین کوانتومی ترکیبی از دو حوزه ی یادگیری ماشین و مکانیک کوانتومی است. این رویکرد از اصول مکانیک کوانتومی برای بهبود الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کند. به عنوان مثال، الگوریتم های کوانتومی می توانند سرعت پردازش داده ها را افزایش دهند و توانایی حل مسائل پیچیده را بهبود بخشند. یکی از ویژگی های کلیدی یادگیری ماشین کوانتومی، استفاده از حالت های هم زمان کوانتومی است که به سیستم اجازه می دهد تا به طور همزمان چندین حالت را بررسی کند. این امر می تواند منجر به کشف الگوهای جدید و بهینه سازی فرایندها در صنایع مختلف شود.

شبیه سازی کوانتومی فرایندی است که در آن سیستم های کوانتومی با استفاده از کامپیوترهای کوانتومی شبیه سازی می شوند. این شبیه سازی ها می توانند به ما کمک کنند تا رفتار سیستم های پیچیده ای مانند مواد جدید یا واکنش های شیمیایی را بهتر درک کنیم. شبیه سازی کوانتومی به ویژه در صنعت داروسازی و علوم مواد کاربرد دارد، زیرا می تواند زمان و هزینه ی تحقیق و توسعه را به طور قابل توجهی کاهش دهد. برای دانشجویان مهندسی صنایع، این تکنولوژی می تواند در بهینه سازی زنجیره تامین و مدیریت منابع نیز موثر باشد.

حوزه های مختلفی وجود دارند که می توانند از این مفاهیم بهره برداری کنند. به عنوان مثال، در صنعت تولید، استفاده از یادگیری ماشین کوانتومی می تواند به بهینه سازی فرایندهای تولید و کاهش ضایعات کمک کند. همچنین، شبیه سازی کوانتومی می تواند در طراحی محصولات جدید با ویژگی های بهتر و عملکرد بالاتر موثر باشد. در بخش خدمات، تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند منجر به تصمیم گیری های هوشمندتر و بهبود تجربه مشتری شود.

در نهایت، ترکیب این فناوری ها و مفاهیم می تواند تحولی بزرگ در نحوه ی مدیریت و بهینه سازی فرایندها در صنایع مختلف ایجاد کند. برای دانشجویان و دانش آموختگان مهندسی صنایع، شناخت این ابزارها و توانایی بهره برداری از آن ها می تواند مزیت رقابتی قابل توجهی ایجاد کند.