جذابیت انقلاب محاسبات کوانتومی در قدرت آن برای حل مسائلی نهفته است که پیچیدگی آنها فراتر از توانایی محاسبات کلاسیک است. این فناوری قرار نیست جایگزین ایمیل یا صفحات گستردهی شما شود؛ بلکه قرار است درهایی را به روی فرصتهایی باز کند که قبلاً در حوزهی علمی-تخیلی قرار داشتند. تمرکز اصلی بر سه حوزه است: شبیهسازی، بهینهسازی و یادگیری ماشین. درک این کاربردها برای مدیران حیاتی است تا بتوانند پتانسیل بازگشت سرمایه (ROI) را در صنایع خود شناسایی کنند.
این شاید هیجانانگیزترین تقاطع در انقلاب محاسبات کوانتومی باشد. هوش مصنوعی کوانتومی (Quantum Machine Learning – QML) وعدهی جهشی بزرگ در تواناییهای AI را میدهد. مدلهای یادگیری ماشین امروزی، به ویژه شبکههای عصبی عمیق، برای آموزش به حجم عظیمی از داده و توان محاسباتی هنگفت نیاز دارند. کامپیوترهای کوانتومی میتوانند این فرآیند را به چند طریق تسریع بخشند. اولاً، آنها میتوانند مسائل بهینهسازی در قلب فرآیند آموزش (مانند یافتن بهترین پارامترها برای یک مدل) را بسیار کارآمدتر انجام دهند. ثانیاً، الگوریتمهای کوانتومی میتوانند الگوهایی را در مجموعه دادههای بسیار پیچیده و چندبُعدی شناسایی کنند که الگوریتمهای کلاسیک قادر به تشخیص آنها نیستند. این امر منجر به مدلهای AI قویتر، دقیقتر و کارآمدتر میشود.
این حوزه، کاربرد «طبیعی» محاسبات کوانتومی است. دلیل آن ساده است: جهان در سطح بنیادی، کوانتومی است. مولکولها و واکنشهای شیمیایی از قوانین مکانیک کوانتوم پیروی میکنند. کامپیوترهای کلاسیک در شبیهسازی دقیق این سیستمها ناتواناند؛ آنها مجبورند تقریبهای زیادی بزنند. اما یک کامپیوتر کوانتومی میتواند یک مولکول را با تمام جزئیات کوانتومی آن شبیهسازی کند. انقلاب محاسبات کوانتومی برای صنایع داروسازی به معنای کشف دارو در «سیلیکون» (in-silico) است. به جای سالها آزمایش و خطای پرهزینه در آزمایشگاه، شرکتها میتوانند میلیونها ترکیب دارویی را شبیهسازی کنند تا بهترین کاندیداها را برای درمان بیماریهایی مانند آلزایمر یا سرطان بیابند. در صنعت مواد، این به معنای طراحی مواد جدید با خواص دلخواه است: باتریهای کارآمدتر، پنلهای خورشیدی با جذب بالاتر، یا کاتالیزورهای جدید برای جذب کربن از جو.
بسیاری از حیاتیترین مسائل کسبوکار، در واقع مسائل بهینهسازی هستند: یافتن بهترین راهحل از میان تریلیونها گزینهی ممکن. مثال کلاسیک آن «مسئلهی فروشندهی دورهگرد» است: یافتن کوتاهترین مسیر ممکن برای بازدید از چندین شهر. هنگامی که این مسئله به هزاران کامیون، میلیونها بسته و متغیرهای زمان واقعی (مانند ترافیک و آب و هوا) در یک زنجیرهی تأمین جهانی تعمیم مییابد، کامپیوترهای کلاسیک به سرعت تسلیم میشوند و تنها میتوانند راهحلهای «به اندازه کافی خوب» ارائه دهند. انقلاب محاسبات کوانتومی، به ویژه با استفاده از رویکردهایی مانند آنیلینگ کوانتومی (Quantum Annealing)، پتانسیل یافتن راهحل بهینهی واقعی را دارد.
