המחשוב הקוונטי מבוסס על עקרונות המכניקה הקוונטית, ענף בפיזיקה העוסק בהתנהגות של חלקיקים ברמה הקוונטית, כולל אטומים וחלקיקי-תת אטומיים. בלב המחשוב הקוונטי נמצא הביט הקוונטי או הקיוביט.

בשונה מביט קלאסי, שיכול להיות 0 או 1, קיוביט יכול להימצא במצב של 0, 1, או שניהם בו-זמנית, הודות לעיקרון הסופרפוזיציה. זה מאפשר למחשבים קוונטיים לעבד מספר עצום של אפשרויות בו-זמנית.

עיקרון מפתח נוסף הוא האינטרקציה, שבה קיוביטים הופכים לקשורים זה בזה באופן שמצב אחד, ללא קשר למרחק, תלוי במצב של אחר. פעולה "מוזרה" זו על מרחקים מאפשרת תקשורת מיידית של מצבים, תופעה שאינשטיין כינה "פעולה מוזרה על מרחק".

מחשבים קוונטיים מנצלים את תכונות הסופרפוזיציה והאינטרקציה הללו כדי לבצע חישובים מורכבים ביעילות רבה יותר מאשר מחשבים קלאסיים לביצוע משימות ספציפיות. זה כולל בעיות כמו פירוק מספרים גדולים, סימולציה של תהליכים פיזיקליים קוונטיים, ואופטימיזציה של מערכות גדולות.

ישנן מספר גישות לבניית מחשבים קוונטיים, כולל שימוש במעגלים על-מוליכים, יונים לכודים, וקיוביטים טופולוגיים, כל אחת עם האתגרים והיתרונות שלה. היישומים הפוטנציאליים למחשוב קוונטי רבים, כולל בהצפנה, גילוי תרופות, מודלים פיננסיים, ועוד. 然而, השימוש המעשי והנרחב במחשבים קוונטיים נתקל באתגרים משמעותיים, כמו שיעורי שגיאה גבוהים וזמני קוהרנטיות קיוביטים מוגבלים, שצריכים להיות מתגברים באמצעות מחקר והתפתחות נמשכים.

המחשוב הקוונטי מבטיח לפתור בעיות מסוימות מורכבות במהירות אקספוננציאלית רבה יותר מאשר מחשבים קלאסיים. זה בזכות התכונות הייחודיות של המכניקה הקוונטית, כמו סופרפוזיציה ואינטרקציה, המאפשרות למחשבים קוונטיים לחקור ולעבד מספר עצום של אפשרויות בו-זמנית.

כמה תחומים עיקריים שבהם מחשבים קוונטיים יכולים להתבלט על מערכות קלאסיות כוללים:

1. פירוק מספרים גדולים: אלגוריתמים קוונטיים, כמו אלגוריתם שור, יכולים לפרק מספרים גדולים ביעילות רבה יותר מאשר האלגוריתמים הקלאסיים הטובים ביותר. זה בעל השלכות משמעותיות על הצפנה, מאחר שהרבה שיטות הצפנה נוכחיות מסתמכות על קושי פירוק מספרים גדולים.

2. סימולציה קוונטית: מחשבים קוונטיים יכולים לסמולר את התנהגות של מערכות קוונטיות, כמו מולקולות וחומרים, ברמת דיוק ומהירות שלא ניתן להשיג עם מחשבים קלאסיים. זה עשוי להוביל לפריצות דרך בתחומים כמו כימיה, מדע החומרים, וגילוי תרופות.

3. בעיות אופטימיזציה: מחשבים קוונטיים יכולים לחקור את כל הפתרונות האפשריים לבעיות אופטימיזציה מסוימות בו-זמנית, ולמצוא את הפתרון האופטימלי במהירות רבה יותר מאשר שיטות קלאסיות המסתמכות על ניסוי וטעייה סדרתי.

4. למידה מכונה קוונטית: אלגוריתמים קוונטיים יכולים לספק תאוצה משמעותית לביצועים של משימות למידה מכונה מסוימות, כמו ניתוח נתונים והכרה בדפוסים במרחבים רב-ממדיים.

למרות הפוטנציאל העצום של המחשוב הקוונטי, ישנם אתגרים טכניים משמעותיים שצריכים להיות מתגברים לפני שניתן להשיג שימוש מעשי ונרחב. חלק מהאתגרים העיקריים כוללים:

1. זמן קוהרנטיות של קיוביט: הביטים הקוונטיים (קיוביטים) הם עדינים וכל שיכולים לשמר את המצב הקוונטי שלהם, או קוהרנטיות, לפרק זמן קצר לפני שהם חוזרים למצב קלאסי בשל אינטראקציות עם הסביבה. הגדלת זמן הקוהרנטיות של קיוביטים היא קריטית לביצוע חישובים משמעותיים.

2. שיעורי שגיאה: פעולות קוונטיות מועדות לשגיאות באופן מהותי. שיעור השגיאה הנוכחי של שערים קוונטיים, הפעולות הבסיסיות של המחשוב הקוונטי, עדיין גבוה מדי לחישובים מורכבים ללא תכניות תיקון שגיאות יעילות.

3. יכולת הרחבה: הגדלת מספר הקיוביטים במערכת קוונטית אינה פשוטה. ככל שמוספים יותר קיוביטים, המערכת הופכת קשה יותר לשליטה, וקשיי שיעורי השגיאה וזמני הקוהרנטיות גוברים.

4. טמפרטורה ובידוד: מערכות קוונטיות לרוב דורשות טמפרטורות נמוכות מאוד, קרובות לאפס מוחלט, כדי לפעול כראוי ולמזער אנרגיה מהסביבה המפריעה לקיוביטים. שמירה על תנאים כאלה היא טכנית מאתגרת ויקרה.

5. דיוק קריאה: מדידה מדויקת של מצב קיוביט מבלי להפריע לקיוביטים אחרים או לגרום לאיבוד קוהרנטיות היא אתגר משמעותי. הדיוק במנגנוני הקריאה הוא קריטי לחישוב קוונטי מדויק.

כן, יש אמת בדאגה שמחשבים קוונטיים יכולים לשבור סוגים מסוימים של הצפנה, כולל אלה המשמשים במטבעות קריפטוגרפיים ובטכנולוגיית בלוקצ'יין. הסיבה לכך נעוצה ביכולות של אלגוריתמים קוונטיים, בפרט אלגוריתם שור.

שיטות הצפנה קלאסיות כמו RSA ו-ECC (הצפנת עקומת אליפסה), הנפוצות לאבטחת תקשורת באינטרנט ולבסיס הקריפטוגרפי של טכנולוגיית בלוקצ'יין, מסתמכות על קושי פירוק מספרים ראשוניים גדולים או פתרון בעיות לוגריתם דיסקרטי. משימות אלה הן מאומצות חישובית ובלתי ישימות למעשה עבור מחשבים קלאסיים בפרק זמן סביר, והן מה שהופך שיטות הצפנה אלה לבטוחות כיום. 然而, אלגוריתם שור, שפותח על ידי המתמטיקאי פיטר שור ב-1994, הוא אלגוריתם קוונטי שיכול לפרק מספרים גדולים ולפתור בעיות לוגריתם דיסקרטי ביעילות רבה יותר מאשר האלגוריתמים הטובים ביותר הפועלים על מחשבים קלאסיים. בתיאוריה, מחשב קוונטי חזק מספיק שירוץ את אלגוריתם שור יכול לשבור את האבטחה הקריפטוגרפית המגנה על כל מערכות ההצפנה הציבוריות הנוכחיות, כולל אלה המשמשות במטבעות קריפטוגרפיים ובבלוקצ'יין.

חשוב לציין כמה הסתייגויות:

1. המחשבים הקוונטיים הנוכחיים עדיין לא שם: המחשבים הקוונטיים הקיימים כיום אין להם מספיק קיוביטים כדי להפעיל את אלגוריתם שור בהצלחה נגד מפתחות קריפטוגרפיים בעלי עניין מעשי. הם גם מתמודדים עם שיעורי שגיאה וזמני קוהרנטיות קיוביטים, שהם אתגרים טכניים שצריכים להיות מתגברים כדי שמחשבים קוונטיים יוכלו למלא את הפוטנציאל שלהם.

2. קריפטוגרפיה עמידה בפני קוונטים: האיום של מחשוב קוונטי על ההצפנה לא נעלם מהעין, וישנו מחקר נמשך על אלגוריתמי קריפטוגרפיה עמידים בפני קוונטים או פוסט-קוונטיים שיהיו בטוחים נגד יכולות המחשבים הקוונטיים. חלק מאלגוריתמים חדשים אלה כבר בשלבי פיתוח ובדיקה.

3. בלוקצ'יין ומטבעות קריפטוגרפיים יכולים להסתגל: כשם שהקריפטוגרפיה יכולה להתפתח, כך גם הטכנולוגיות הבסיסיות של מטבעות קריפטוגרפיים ובלוקצ'יין. הם יכולים לעבור למעבר לאלגוריתמי קריפטוגרפיה עמידים בפני קוונטים כדי להבטיח את רשתותיהם מפני האיום של מחשוב קוונטי.

השילוב של מחשוב קוונטי ובינה מלאכותית (AI) מחזיק בפוטנציאל לשינויים מהפכניים בתחומים רבים, ועשוי להוביל לצמיחה אקספוננציאלית בכוח חישוב ויכולות AI.

כוח חישובי מוגבר

מחשבים קוונטיים מציעים הבטחה של עלייה עצומה בכוח חישובי לביצוע משימות מסוימות, כולל אלה הרלוונטיות לבינה מלאכותית כמו אופטימיזציה, זיהוי דפוסים, ולמידה מכונה. זה עשוי לאפשר למערכות AI לעבד ולנתח נתונים בסדרי גודל ומהירויות שאינם ניתנים להשגה עם מחשוב קלאסי.

למידה מכונה קוונטית

ח