فهرست مجلات
مجله بهداشت عمومی ایران
جلد 50(11)؛ نوامبر 2021
PMC8826344

مقدمه
هوش مصنوعی (AI) اصطلاحی است که به یک ماشین یا نرم‌افزار اطلاق می‌شود و به توانایی آن در شبیه‌سازی رفتار هوشمند انسانی، محاسبات فوری، حل مسئله و ارزیابی داده‌های جدید بر اساس داده‌های ارزیابی‌شده قبلی اشاره دارد (1). هوش مصنوعی به شدت بر بسیاری از صنایع و حوزه‌ها از جمله کشاورزی و دامداری، تولید و ساخت، خودروهای خودران، مد، تجزیه و تحلیل و فعالیت‌های ورزشی، مراقبت‌های بهداشتی و سیستم پزشکی تأثیر می‌گذارد. این فناوری قدرت تأثیرگذاری بر آینده صنعت و انسان‌ها را دارد، اما شمشیر دولبه‌ای است.
کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به طور واقعی حوزه پزشکی را تغییر داده است، از جمله تصویربرداری و سوابق پزشکی الکترونیکی (EMR)، تشخیص آزمایشگاهی، درمان، تقویت هوش پزشکان، کشف داروهای جدید، ارائه پزشکی پیشگیرانه و دقیق، تجزیه و تحلیل گسترده داده‌های زیستی، تسریع فرآیندها، ذخیره و دسترسی به داده‌ها برای سازمان‌های بهداشتی. با این حال، این حوزه از علم با چالش‌های اخلاقی و قانونی مختلفی روبرو است. با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی در جوامع و نقش آن در بهبود فرآیند درمان، این فناوری برای همه جوامع در دسترس نیست. بسیاری از کشورهای کم‌درآمد و در حال توسعه هنوز به آخرین فناوری‌ها دسترسی ندارند. لازم به ذکر است که معضلات اخلاقی، حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها، رضایت آگاهانه، شکاف‌های اجتماعی، مشاوره پزشکی، همدلی و همدردی از جمله چالش‌هایی هستند که در استفاده از هوش مصنوعی با آن‌ها مواجه هستیم. بنابراین، قبل از ادغام هوش مصنوعی با سیستم مراقبت‌های بهداشتی، پزشکان و متخصصان باید به تمام چهار اصل اخلاق پزشکی از جمله خودمختاری، سودمندی، عدم آسیب‌رسانی و عدالت در تمام جنبه‌های مراقبت‌های بهداشتی توجه کنند (2–6) (شکل 1) (7، 8).

تامی، پرستار ربات، به حفظ ایمنی پزشکان و پرستاران در برابر کرونا در بیمارستان Circolo در وارسه، ایتالیا کمک می‌کند (7، 8).
حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) برای اولین بار توسط اتحادیه اروپا (EU) تصویب شد و قوانین حریم خصوصی را در سایر کشورها مانند ایالات متحده و کانادا اصلاح کرد. طبق این مقررات، تمام داده‌های شخصی و فعالیت‌های جوامع و شرکت‌های خارجی توسط پردازنده یا کنترل‌کننده داده مستقر در اتحادیه پردازش می‌شود تا از اطلاعات افراد حقیقی با حمایت کافی محافظت شود (9). در ایالات متحده، قوانین منع تبعیض اطلاعات ژنتیکی (GINA) سازمانی است که کارفرمایان را از تصمیم‌گیری‌های تبعیض‌آمیز بر اساس اطلاعات سلامت ژنتیکی افراد منع می‌کند (10). در واقع، نقش هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی تجزیه و تحلیل داده‌های سلامت مصرف‌کننده و تصاویر دستگاه‌های پزشکی، بهبود تشخیص و نتایج و همچنین نقش کمک‌کننده در تسریع فعالیت‌های تحقیقاتی در حوزه سلامت است.

علاوه بر این، رسانه‌های اجتماعی به عنوان بخشی از هوش مصنوعی، نقش مهمی در انتشار اخبار سلامت یا توصیه‌های پزشکی، به ویژه در دوران همه‌گیری‌ها دارند. با این حال، اینها می‌توانند جنبه‌های مثبت ظاهری هوش مصنوعی باشند و تضمین ایمنی داده‌های بیماران همچنان یک نگرانی مهم هنگام استفاده از ربات‌ها است:

در مراقبت‌های بهداشتی، قوانین فعلی برای محافظت از داده‌های سلامت فرد کافی نیستند.
داده‌های بالینی جمع‌آوری‌شده توسط ربات‌ها می‌توانند هک شده و برای اهداف مخرب مورد استفاده قرار گیرند که حریم خصوصی و امنیت را به حداقل می‌رساند.
برخی از شبکه‌های اجتماعی مقادیر زیادی از داده‌های کاربران، به عنوان مثال، داده‌های سلامت روان افراد را بدون رضایت آنها جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند که می‌تواند در بازاریابی، تبلیغات و فروش این شرکت‌ها مفید باشد.
همچنین، برخی از شرکت‌های آزمایش ژنتیک و بیوانفورماتیک که قانونی یا به دقت نظارت نمی‌شوند، داده‌های مشتریان را به شرکت‌های دارویی و بیوتکنولوژی می‌فروشند.

رضایت آگاهانه و خودمختاری
رضایت آگاهانه فرآیندی از ارتباط بین بیمار و ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی است که شامل ظرفیت و شایستگی تصمیم‌گیری، مستندسازی رضایت آگاهانه و افشای اخلاقی است (11). طبق تعریف مسئولیت اخلاقی، بیماران حق دارند از تشخیص، وضعیت سلامتی، فرآیند درمان، موفقیت درمانی، نتایج آزمایش، هزینه‌ها، سهم بیمه سلامت یا سایر اطلاعات پزشکی خود مطلع شوند و هر رضایتی باید خاص هدف باشد، آزادانه داده شود و بدون ابهام باشد. با ظهور هوش مصنوعی در کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی، نگرانی‌ها در مورد این موضوع نیز افزایش یافته است (12). بر اساس اصل خودمختاری:

همه افراد حق دارند قبل از انجام روش‌ها و درمان‌ها اطلاعات کسب کنند و سؤال بپرسند.
بیماران باید از فرآیند درمان، خطرات غربالگری و تصویربرداری، ناهنجاری‌های جمع‌آوری داده‌ها، خطاهای برنامه‌نویسی، حریم خصوصی داده‌ها و کنترل دسترسی، حفظ مقدار قابل توجهی از اطلاعات ژنتیکی به دست آمده از طریق آزمایش ژنتیک آگاه باشند.
بیماران ممکن است از درمانی که ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی مناسب می‌داند، خودداری کنند.
بیماران حق دارند بدانند چه کسی باید در صورت خرابی یا بروز خطا در این دستگاه‌های پزشکی رباتیک مسئول باشد. پاسخ برای حقوق بیمار و بازار کار پزشکی ضروری است.

شکاف‌های اجتماعی و عدالت
مشکل دیگری که پس از توسعه هوش مصنوعی جوامع را تهدید می‌کند، مسئله شکاف اجتماعی است. در تمام کشورهای جهان، با هر توسعه، کشف و اختراع، مردم با نابرابری اجتماعی بیشتر و عدالت اجتماعی کمتری مواجه می‌شوند. اگرچه هوش مصنوعی دسترسی به اطلاعات بیشتر در مورد علم و فناوری، رویدادهای جهانی، تغییرات آب و هوایی و سیاست در سراسر جهان را بهبود می‌بخشد، اما نابرابری اجتماعی را تشدید می‌کند (13) همانطور که در زیر ذکر شد:

اتوماسیون و اقتصادهای پیشرفته شکاف بین کشورهای در حال توسعه و پیشرفته را گسترش داده است.
بسیاری از افراد با رشد و توسعه ربات‌ها شغل خود را از دست می‌دهند.
حسابداران و مدیران در جوامع مختلف ممکن است با افزایش سیستم‌های خودکار شغل خود را از دست بدهند و کاهش قابل توجهی در حقوق و دستمزدها وجود خواهد داشت.
ظهور ربات‌های جراحی و پرستاران رباتیک در محیط مراقبت‌های بهداشتی که به جای جراحان عمل می‌کنند و به جای پرستاران از بیماران مراقبت می‌کنند، فرصت‌های شغلی آینده آن‌ها را تهدید می‌کند.

مشاوره پزشکی، همدلی و همدردی
ادغام هوش مصنوعی (AI) با تمام حوزه‌های مراقبت‌های بهداشتی دشوار و غیرممکن به نظر می‌رسد. به دلیل احساسات منحصراً انسانی، ربات‌های انسانی و پزشکی ممکن است در مدت زمان کوتاهی با هم تکامل نیابند. پزشکان و سایر ارائه‌دهندگان مراقبت باید از همکاران خود مشاوره بگیرند یا به همکاران خود مشاوره دهند که در سیستم‌های خودکار (رباتیک) امکان‌پذیر نیست. از طرف دیگر، بعید به نظر می‌رسد که بیماران روابط "ماشین-انسان" را به جای روابط "انسان-انسان" بپذیرند. از پزشکان و پرستاران انتظار می‌رود که درمان را در یک محیط همدلانه و دلسوزانه ارائه دهند که تأثیر قابل توجهی بر روند بهبودی بیماران خواهد داشت. این امر با پزشکان و پرستاران رباتیک حاصل نخواهد شد. بیماران هنگام برخورد با پزشکان و پرستاران رباتیک، همدلی، مهربانی و رفتار مناسب را از دست خواهند داد زیرا این ربات‌ها فاقد ویژگی‌های انسانی مانند شفقت هستند. این یکی از جنبه‌های منفی مهم هوش مصنوعی در علم پزشکی است. به عنوان مثال:

در زنان و زایمان، هر معاینه بالینی نیازمند حس شفقت و همدلی است که با پزشکان رباتیک حاصل نخواهد شد.
کودکان معمولاً هنگام ورود به محیط‌های مراقبت‌های بهداشتی و ملاقات با متخصصان، ترس یا اضطراب را تجربه می‌کنند. تظاهرات رفتاری آن‌ها عدم همکاری، انزوا و پرخاشگری است که ممکن است با سیستم پزشکی رباتیک جدید کنترل‌ناپذیر باشد.
استفاده از ربات‌های پزشکی در بیمارستان‌های روانپزشکی ممکن است تأثیر منفی بر بیماران مبتلا به اختلالات روانی شدید داشته باشد. (شکل 2) (14)

ربات‌های هند مانند Mitra برای کاهش خطر ابتلا به عفونت برای کادر پزشکی و مراقبت از بیماران کووید-19 استفاده می‌شوند (14).

به طور خلاصه، پیشرفت سریع هوش مصنوعی (AI) در حوزه‌های بالینی و زیست‌پزشکی به عنوان یک رویکرد عالی در بسیاری از جوامع در نظر گرفته می‌شود که ممکن است متخصصان در سیستم مراقبت‌های بهداشتی را تقویت کند. با این حال، با وجود پتانسیل و پیشرفت عالی هوش مصنوعی در زمینه پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی، این دستاورد الزامات جدیدی را در زمینه اخلاق پزشکی تحمیل کرده است. در نتیجه، باید آگاه باشیم که جنبه‌های منفی آن ممکن است بر مزایای آن غلبه کند. برای غلبه بر این مشکل، متخصصان باید در این زمینه به بشریت و اخلاق توجه کنند.
یادداشت‌ها
تضاد منافع
نویسندگان اعلام می‌کنند که هیچ تضاد منافعی وجود ندارد.
منابع
1. Amisha, Malik P, Pathania M, Rathaur VK. (2019). Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care, 8:2328–2331. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
2. Varkey B. (2021). Principles of Clinical Ethics and Their Application to Practice. Med Princ Pract, 30:17–28. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
3. Jahn WT. (2011). The 4 basic ethical principles that apply to forensic activities are respect for autonomy, beneficence, nonmaleficence, and justice. J Chiropr Med, 10:225–6. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
5. Farhud DD, Nickzat N, Mahmoodi M. (1970). Views of group of phisicians, nurces and midwives on ethical principles in medical genetics, in Tehran. Iran J Public Health, 1970;28(1–4). [Google Scholar]
6. Farhud DD. (2019). Epigenetic and Ethics: How are Ethical Traits Inherited? International Journal of Ethics & Society (IJES), 1:1–4. [Google Scholar]
8. Pasquale F. When medical robots fail: Malpractice principles for an era of automation The Brookings Institution; November 9, 2020. https://www.brookings.edu/techstream/whe n-medical-robots-fail-malpractice-principles-for-an-era-of-automation/ [Google Scholar]
9. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC 2016. https://eurlex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
13. Nordling L. (2019). A fairer way forward for AI in health care. Nature, 573:S103–s105 [PubMed] [Google Scholar]

مقالات مجله بهداشت عمومی ایران با مجوز دانشگاه علوم پزشکی تهران در اینجا ارائه شده‌اند.


ظهور هوش مصنوعی (AI) به امری غیرقابل چشم‌پوشی تبدیل شده است. بی‌شمار سازمان در صنایع مختلف در حال پذیرش این فناوری برای بهبود عملیات و فرآیندها، دستیابی به بینش‌های بهتر و ایجاد فرصت‌های درآمدی جدید هستند. تصمیمات تجاری که زمانی صرفاً بر اساس هوش انسانی گرفته می‌شدند، اکنون می‌توانند با کمک هوش مصنوعی شکل بگیرند.

هوش مصنوعی چگونه بر تصمیم‌گیری تأثیر می‌گذارد؟ پاسخ کوتاه این است که هوش مصنوعی می‌تواند حتی در روش‌های کوچک و ظریف، تأثیر عمیقی بر تصمیم‌گیری داشته باشد. این فناوری کاربردهای فراوانی دارد و در حالی که چالش‌هایی را به همراه دارد، بسیاری از سازمان‌ها از قبل با استفاده از آن به موفقیت‌های چشمگیری دست یافته‌اند.

هوش مصنوعی چیست و چگونه می‌تواند به تصمیم‌گیری کمک کند؟

هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه‌های داده بزرگ را تجزیه و تحلیل کند، از آن‌ها یاد بگیرد و بر اساس آن داده‌ها پیش‌بینی‌ها یا تصمیماتی اتخاذ کند. هوش مصنوعی را می‌توان در تقریباً هر زمینه‌ای، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی، حمل و نقل و غیره به کار برد. این فناوری می‌تواند به تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی تقلب، بهبود عملکرد محصولات کشاورزی و حتی ارتقای تجربه کاربری در برنامه‌های مختلف کمک کند.

هوش مصنوعی بینش‌هایی را در مورد داده‌ها ارائه می‌دهد که انسان‌ها ممکن است به راحتی آن‌ها را نبینند. با تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ و یافتن الگوها، هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا عملیات و فرآیندهای خود را بهبود بخشند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای رفتاری مشتری را شناسایی کند که یک کسب‌وکار می‌تواند از آن برای شخصی‌سازی کمپین‌های بازاریابی و بهبود تجربه مشتری خود استفاده کند. به طور مشابه، هوش مصنوعی می‌تواند به یک کسب‌وکار در پیش‌بینی تقاضا برای محصولات خود کمک کند و به آن امکان دهد سطوح موجودی خود را بهینه کرده و از کمبود یا انباشت بیش از حد کالا جلوگیری کند.

[همچنین بخوانید: هوش مصنوعی و ویدئو: ۳ مزیت تجاری.]

راه دیگر مهمی که هوش مصنوعی می‌تواند بر تصمیم‌گیری تأثیر بگذارد، خودکارسازی وظایف خاص است. این وظایف اغلب زمان‌بر هستند و ممکن است منجر به بهترین تصمیمات نشوند وقتی توسط انسان‌ها انجام می‌شوند. هوش مصنوعی می‌تواند با خودکارسازی فرآیندهای خاص، تصمیم‌گیری را سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها انجام دهد. به عنوان مثال، شرکت‌های هواپیمایی می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تقاضا، رقابت و سایر عوامل در زمان واقعی، قیمت بلیط‌ها را بهینه کنند و به تصمیم‌گیری قیمت‌گذاری کارآمدتری دست یابند.

هوش مصنوعی چه چالش‌هایی را برای تصمیم‌گیری ایجاد می‌کند؟

پتانسیل هوش مصنوعی برای متحول کردن تصمیم‌گیری بدون چالش نیست. به عنوان مثال، برای ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق، سیستم‌های هوش مصنوعی به مقادیر زیادی اطلاعات نیاز دارند و همه سازمان‌ها به داده‌های لازم دسترسی ندارند. کیفیت داده‌ها نیز برای موفقیت هوش مصنوعی بسیار مهم است. داده‌ها باید دقیق، کامل و عاری از سوگیری باشند تا از پیش‌بینی‌ها و تصمیمات گمراه‌کننده جلوگیری شود.

چالش دیگر، نیاز به متخصصان ماهر برای توسعه، پیاده‌سازی و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی است. دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان و مهندسان با مهارت‌های تخصصی بسیار مورد تقاضا هستند و کمبود استعداد قابل توجهی وجود دارد. در برخی موارد، شرکت‌ها از ابزارها و خدمات هوش مصنوعی ارائه شده توسط غول‌های فناوری برای پر کردن این شکاف استفاده می‌کنند. با این حال، این رویکرد می‌تواند توانایی یک شرکت برای نوآوری و تمایز از رقبا را محدود کند.

همانطور که سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر می‌شوند، ممکن است به اطلاعات حساسی دسترسی پیدا کنند و نگرانی‌هایی را در مورد نحوه استفاده و محافظت از آن اطلاعات ایجاد کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی نگرانی‌های اخلاقی مهمی را در مورد حریم خصوصی و سوگیری ایجاد می‌کند. همانطور که سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر می‌شوند، ممکن است به اطلاعات حساسی دسترسی پیدا کنند و نگرانی‌هایی را در مورد نحوه استفاده و محافظت از آن اطلاعات ایجاد کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین ممکن است سوگیری و تبعیض را تداوم بخشند اگر با استفاده از داده‌های مغرضانه ساخته شوند.

برای کاهش این نگرانی‌ها، سازمان‌ها باید در مورد استفاده خود از هوش مصنوعی شفاف باشند، اطمینان حاصل کنند که داده‌ها به طور اخلاقی و مسئولانه جمع‌آوری و استفاده می‌شوند و فرآیندهای آزمایش و نظارت دقیق را برای شناسایی و اصلاح هرگونه سوگیری که ممکن است ایجاد شود، اجرا کنند.

سازمان‌ها چگونه از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند؟

علیرغم این چالش‌ها، بسیاری از سازمان‌ها با موفقیت از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، ترزا جانسون، دانشمند داده در Airbnb، هوش مصنوعی را به عنوان زیرمجموعه‌ای از علم داده می‌بیند که بر مسائل بلندمدت تمرکز دارد. تیم جانسون در حال ساخت محصولات تحلیلی است که به سؤالاتی مانند "جستجو در دنیایی بدون صفحه‌های نمایش بزرگ چگونه باید باشد؟" و "چگونه می‌توانیم نیازهای دسترسی کاربران را که هنوز در پلتفرم ما نیستند، پیش‌بینی کنیم؟" پاسخ می‌دهند. با استفاده از هوش مصنوعی برای ارائه بهترین املاک ممکن برای یک کاربر و همچنین پاداش دادن به میزبان‌های ارزشمند، Airbnb می‌تواند نتایج جستجو را بهینه کرده و توصیه‌های شخصی‌سازی شده ارائه دهد.

همچنین در فضای سفر و گردشگری، شرکت مدیریت سفر جهانی CWT ربات‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی کرده است که می‌توانند به پاسخگویی به سؤالات مسافران کمک کنند. این شرکت همچنین در حال کار بر روی ربات‌های پیشرفته‌تری است که می‌توانند توصیه‌های سفر پیشگیرانه ارائه دهند. CWT همچنین پروژه‌های پیش‌بینی تحلیلی مختلفی را آغاز کرده است، از جمله پلتفرمی که می‌تواند به طور دقیق احتمال تأخیر یا لغو سفر را پیش‌بینی کند.

در صنعت هوانوردی، ایر کانادا از هوش مصنوعی برای بهبود پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. لوسیو بوستیلو، مدیر علم و نوآوری در مدیریت درآمد، می‌گوید: "هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیشرفته به تیم‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و بهره‌وری را افزایش دهند. همچنین به آن‌ها امکان می‌دهد از مقادیر بی‌سابقه‌ای از داده‌ها برای ترسیم تصویری غنی از مشتریان و محیط ما استفاده کنند."

ایر کانادا معتقد است که فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند با افزایش کارایی عملیاتی، صنعت سفر را ارتقا دهند. این امر به نوبه خود منجر به کاهش هزینه‌ها و بهینه‌سازی ترجیحات می‌شود که در نهایت به نفع مصرف‌کننده نهایی خواهد بود.

پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری به چه چیزهایی نیاز دارد؟

برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری، سازمان‌ها به یک زیرساخت داده مدرن برای پشتیبانی از انواع داده‌های جدید و اغلب مقادیر زیادی از داده‌ها نیاز دارند. بسیاری از سازمان‌ها در حال انتقال به فضای ابری برای مدیریت داده‌ها هستند و از مهندسان داده و ابزارهای خط لوله جدید برای کمک به یکپارچه‌سازی داده‌ها و اطمینان از قابل اعتماد بودن آن‌ها استفاده می‌کنند.

آن‌ها همچنین در حال استخدام تیم‌های DevOps برای استقرار مدل‌ها و نظارت بر آن‌ها در محیط تولید هستند. طبق گزارش بهترین شیوه‌های TDWI، 67 درصد از سازمان‌هایی که در حال حاضر فناوری‌های هوش مصنوعی را مستقر می‌کنند، اظهار می‌کنند که پروژه‌های هوش مصنوعی توسط دانشمندان داده ساخته می‌شوند و توسط تیم‌های DevOps در محیط تولید مستقر می‌شوند.

برخی از سازمان‌ها همچنین از برنامه‌های کاربردی هوش افزوده استفاده می‌کنند، جایی که هوش مصنوعی در نرم‌افزار تعبیه شده است تا عملکردها را خودکار کند، مانند پاکسازی داده‌ها، استخراج بینش یا ساخت مدل‌های پیش‌بینی.

علاوه بر استخدام متخصصان، سازمان‌ها باید همه کارکنان را تشویق کنند تا هیجان و اعتماد ایجاد کنند. مشارکت ذینفعان در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای اطمینان از درک نحوه عملکرد سیستم‌ها و راحتی آن‌ها در استفاده از آن‌ها ضروری است.

به انتهای لیست بپرید

بیشتر در مورد هوش مصنوعی

نگاه به آینده

هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای تحول تصمیم‌گیری در صنایع مختلف دارد. این فناوری می‌تواند فرآیندهای تصمیم‌گیری را خودکار کند، مجموعه‌های داده بزرگ را تجزیه و تحلیل کند و بینش‌هایی را ارائه دهد که انسان‌ها ممکن است قادر به دیدن آن‌ها نباشند. با این حال، پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری چالش‌هایی را به همراه دارد، از جمله دسترسی به داده‌های دقیق و بدون سوگیری، نیاز به متخصصان ماهر برای توسعه و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی و نگرانی‌های اخلاقی در مورد حریم خصوصی و سوگیری.

علیرغم این چالش‌ها، بسیاری از سازمان‌ها با موفقیت هوش مصنوعی را برای تصمیم‌گیری پیاده‌سازی کرده‌اند و در زمینه‌های بهبود کارایی، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و ارتقای تجربه مشتری، مزایایی را مشاهده می‌کنند. برای بهره‌برداری از پتانسیل تصمیم‌گیری هوش مصنوعی، سازمان‌ها به زیرساخت داده مدرن، استخدام متخصصان، مشارکت ذینفعان در فرآیند طراحی و پیاده‌سازی و در نهایت درگیر کردن همه کارکنان نیاز دارند.

با ادامه تکامل و بلوغ استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری، سازمان‌ها باید از آخرین تحولات مطلع باشند و موارد استفاده جدیدی را برای این فناوری بررسی کنند. علاوه بر این، شرکت‌ها باید ملاحظات اخلاقی را هنگام پیاده‌سازی هوش مصنوعی در اولویت قرار دهند و بهترین شیوه‌ها را برای جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها ایجاد کنند. با انجام این مراحل، سازمان شما می‌تواند به طور کامل از مزایای هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری بهره‌مند شود و در عین حال خطرات مرتبط را کاهش دهد.

[ نگاهی به راهنمای مقدماتی ما در مورد 10 اصطلاح کلیدی هوش مصنوعی برای رهبران فناوری و کسب‌وکار بیندازید: برگه تقلب: واژه‌نامه هوش مصنوعی.]


هر تصمیم‌گیری روزمره در سراسر جهان، به‌طور مداوم بر اساس آنچه از پیشینیان خود به ارث برده‌ایم، شکل می‌گیرد.
– استیو بری

هوش مصنوعی در عدالت کیفری – تصویری از ربات‌های پلیس در حال گشت‌زنی در خیابان‌ها و یک قاضی هوش مصنوعی در حال ریاست بر دادگاه‌ها ممکن است در ذهن ما نقش ببندد. شاید هنوز به آن آینده نرسیده‌ایم، اما هوش مصنوعی در حال متحول کردن سیستم عدالت کیفری به روش‌هایی است که حتی نویسندگان داستان‌های علمی تخیلی هم نمی‌توانستند پیش‌بینی کنند.

از پلیس پیش‌بینی‌کننده تا تشخیص چهره، هوش مصنوعی به سازمان‌های مجری قانون کمک می‌کند تا جرایم را سریع‌تر و کارآمدتر از همیشه پیشگیری و حل کنند. اما این چه معنایی برای آینده عدالت کیفری دارد؟ آیا الگوریتم‌ها جایگزین قضات انسانی می‌شوند، یا کارآگاهان مجهز به هوش مصنوعی در کنار همتایان انسانی خود کار خواهند کرد؟

همانند هر فناوری جدید، هم مزایای بالقوه و هم نگرانی‌هایی وجود دارد. از یک سو، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی الگوهای فعالیت‌های مجرمانه کمک کند که ممکن است برای محققان انسانی به طور فوری آشکار نباشد. از سوی دیگر، نگرانی‌هایی در مورد سوگیری و پتانسیل سوء استفاده توسط سازمان‌های مجری قانون وجود دارد.

اما یک چیز قطعی است: استفاده از هوش مصنوعی در عدالت کیفری ماندگار است. بنابراین، چه از امکانات آن هیجان‌زده باشید و چه از پیامدهای آن نگران، مهم است که در مورد این حوزه به سرعت در حال تکامل اطلاعات کسب کنید. به ما بپیوندید تا در دنیای هوش مصنوعی و عدالت کیفری غوطه‌ور شویم، پتانسیل، خطرات و تأثیر آن بر آینده اجرای قانون را بررسی کنیم.

نگرانی‌های اخلاقی به طور خلاصه

همان‌طور که استفاده از هوش مصنوعی در عدالت کیفری هیجان‌انگیز است، مهم است که به یاد داشته باشیم که همه چیز سرگرم‌کننده و بازی نیست. هنگام استفاده از الگوریتم‌ها برای تصمیم‌گیری‌هایی که می‌توانند پیامدهای تغییر دهنده زندگی داشته باشند، نگرانی‌های اخلاقی جدی وجود دارد.

یکی از بزرگترین نگرانی‌ها، پتانسیل سوگیری است. از آنجایی که هوش مصنوعی به اندازه داده‌هایی که با آن آموزش داده شده خوب است، خطر دارد که سوگیری‌ها و شیوه‌های تبعیض‌آمیز موجود را تداوم بخشد. این می‌تواند منجر به نتایج ناعادلانه برای گروه‌های حاشیه‌نشین و تداوم بی‌عدالتی‌ها در سیستم عدالت کیفری شود.

نگرانی دیگر، فقدان شفافیت در نحوه تصمیم‌گیری سیستم‌های هوش مصنوعی است. درک اینکه یک الگوریتم یادگیری ماشین چگونه به یک تصمیم خاص رسیده است، می‌تواند برای انسان‌ها دشوار باشد، که شناسایی و اصلاح خطاها یا سوگیری‌ها را دشوار می‌کند.

در نهایت، نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی و نظارت وجود دارد. استفاده از تشخیص چهره و سایر فناوری‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی، سؤالاتی را در مورد حق حریم خصوصی و پتانسیل سوء استفاده توسط سازمان‌های مجری قانون ایجاد می‌کند.

با ادامه تکامل و گسترش این فناوری، ضروری است که این نگرانی‌ها را برطرف کنیم و اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی به طور اخلاقی و مسئولانه مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تأثیر ساخت هوش مصنوعی برای سیستم‌های عدالت کیفری بر اساس سوگیری‌ها

هوش مصنوعی در عدالت کیفری ممکن است مانند یک نوآوری مدرن به نظر برسد، اما معلوم می‌شود که این فناوری ایده‌های به‌شدت قدیمی دارد. دلیلش این است که بسیاری از الگوریتم‌های مورد استفاده در عدالت کیفری بر اساس داده‌های تاریخی هستند، به این معنی که ممکن است سوگیری‌ها و بی‌عدالتی‌های گذشته را تداوم بخشند.

به عنوان مثال، الگوریتم‌های مورد استفاده برای پیش‌بینی نرخ بازگشت به جرم (احتمال اینکه یک متهم دوباره مرتکب جرم شود) دارای سوگیری‌های نژادی هستند. این به این دلیل است که داده‌های مورد استفاده برای آموزش این الگوریتم‌ها منعکس‌کننده الگوهای تاریخی تبعیض در سیستم عدالت کیفری، مانند دستگیری‌ها و محکومیت‌های نامتناسب افراد رنگین‌پوست است.

به طور مشابه، الگوریتم‌های تشخیص چهره در شناسایی افراد با رنگ پوست تیره‌تر دقت کمتری دارند، که می‌تواند پیامدهای جدی برای افرادی داشته باشد که به اشتباه به عنوان مظنون در تحقیقات جنایی شناسایی می‌شوند. یکی از اولین نمونه‌های شناخته شده از این مورد، رابرت ویلیام است. او یک مرد آفریقایی-آمریکایی است که پس از تطبیق اشتباه عکس او با یک سارق توسط یک سیستم تشخیص چهره دستگیر شد. او یک شب را در بازداشت گذراند و از تجربه خود آسیب دید. داستان او یادآوری می‌کند که فناوری معیوب تشخیص چهره چه آسیبی می‌تواند به جامعه وارد کند.

مثال دیگری که پتانسیل این فناوری را نشان می‌دهد، پروفایل‌سازی مجرمان متخلف برای تحریم‌های جایگزین است. این یک الگوریتم است که برای پیش‌بینی احتمال بازگشت به جرم یک متهم استفاده می‌شود. این الگوریتم عواملی مانند سابقه کیفری و جمعیت‌شناسی را در نظر می‌گیرد تا یک امتیاز ریسک را تعیین کند، اما در مورد متهمان سیاه پوست سوگیری دارد و احتمال بازگشت به جرم را بیشتر از آنچه که در واقعیت وجود دارد، پیش‌بینی می‌کند. در حالی که این فناوری می‌تواند در پیش‌بینی و پیشگیری از جرم مفید باشد، ضروری است که سوگیری‌ها و نگرانی‌های اخلاقی که می‌تواند ایجاد شود را برطرف کنیم.

برطرف کردن نگرانی‌ها

همانطور که معلوم می‌شود، ما نمی‌توانیم فقط بنشینیم و امیدوار باشیم که نگرانی‌های اخلاقی پیرامون هوش مصنوعی در عدالت کیفری به طور جادویی از بین برود. خوشبختانه، چندین ابتکار عمل در حال انجام است تا این مسائل را برطرف کنیم و اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی به طور منصفانه و عادلانه مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به عنوان مثال، برخی از محققان در حال کار بر روی توسعه الگوریتم‌هایی هستند که کمتر به داده‌های تاریخی متکی هستند و در فرآیندهای تصمیم‌گیری خود شفاف‌تر هستند. این الگوریتم‌ها می‌توانند به کاهش سوگیری و اطمینان از استفاده از هوش مصنوعی برای ارتقای عدالت در سیستم عدالت کیفری کمک کنند.

در همین حال، برخی از سازمان‌ها خواستار نظارت و تنظیم بیشتر هوش مصنوعی در عدالت کیفری هستند. به عنوان مثال، موسسه AI Now خواستار توقف موقت استفاده از فناوری تشخیص چهره در اجرای قانون شده است تا زمانی که این فناوری به طور کامل ارزیابی شود و هرگونه سوگیری برطرف شود.

سایر ابتکارات شامل تلاش برای افزایش تنوع در صنعت فناوری است، که می‌تواند به اطمینان از توسعه و اجرای هوش مصنوعی توسط گروه متنوع‌تری از افراد با طیف گسترده‌تری از دیدگاه‌ها و تجربیات کمک کند.

در نهایت، هنوز راه زیادی تا زمانی که بتوانیم بگوییم هوش مصنوعی به طور واقعاً اخلاقی و عادلانه در عدالت کیفری مورد استفاده قرار می‌گیرد، باقی مانده است. اما این ابتکارات به ما امید می‌دهد که بتوانیم به سمت یک سیستم عادلانه‌تر و منصفانه‌تر، یک الگوریتم در یک زمان، حرکت کنیم. این نیازمند یک رویکرد چندجانبه است که شامل همکاری بین محققان، سیاست‌گذاران، گروه‌های جامعه مدنی و سایر ذینفعان است. با همکاری یکدیگر، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی به روشی استفاده می‌شود که منعکس‌کننده ارزش‌های مشترک ما از عدالت، انصاف و کرامت انسانی است. پس بیایید با جسارت به جایی برویم که هیچ هوش مصنوعی قبلاً نرفته است و آینده‌ای بسازیم که همگی به آن افتخار کنیم!


| منو |
| --- |
خانه
زنبورها... چه اهمیتی دارد!
در حال انقراض هستند؟
پیامدها چیست؟
راه حل!
درباره ما
نقشه سایت
منابع
پیامدها چیست؟
انقراض زنبورهای عسل باعث بحران اقتصادی با کاهش تولیداتی مانند میوه‌ها و سبزیجات خواهد شد. به عنوان مثال، مطالعه‌ای در دانشگاه کورنل نشان داد که ۱۴ میلیارد دلار از بذرهای محصولات کشاورزی در ایالات متحده توسط زنبورها گرده‌افشانی می‌شوند. با در نظر گرفتن این موضوع، اگر زنبورها منقرض شوند، یک واکنش زنجیره‌ای شکل می‌گیرد که به یک فاجعه تبدیل خواهد شد. در اینجا چند نمونه از پیامدهای متعدد آورده شده است:
۱) کاهش گرده‌افشانی باعث ورشکستگی کشاورزان و زنبورداران خواهد شد.
۲) کاهش عرضه مواد غذایی وابسته به گرده‌افشانی، منجر به افزایش قیمت میوه‌ها، سبزیجات و آجیل می‌شود.
۳) سلامت به یک مسئله بزرگ تبدیل می‌شود زیرا مصرف‌کنندگان به دلیل قیمت‌های بالا قادر به خرید میوه‌ها و سبزیجات نخواهند بود و در نتیجه غذای ناسالم بیشتری مصرف می‌کنند.
۴) دام‌های شیری و گاو نمی‌توانند جایگزین را تحمل کنند زیرا غذای بسیار مهم آنها نیز تحت تأثیر قرار می‌گیرد.
۵) با کمبود مواد اولیه کشاورزی، قیمت مواد غذایی افزایش می‌یابد و در نهایت مردم دچار سوءتغذیه و گرسنگی می‌شوند. آیا این واکنش زنجیره‌ای را می‌بینید؟
واکنش زنجیره‌ای (بررسی عمیق پیامدها)
۱) بدون زنبورهای عسل، زنبوردارانی که از زنبورها مراقبت می‌کنند ورشکست می‌شوند، بنابراین کشاورزان محصولات خود را از دست می‌دهند زیرا میوه‌ها و سبزیجات به گرده‌افشانی نیاز دارند و در نهایت کشاورزان مزرعه خود را از دست می‌دهند.
۲) گرده‌افشانی منبع مهمی برای میوه‌ها، سبزیجات و آجیل است. اما بدون گرده‌افشانی، میوه‌ها، سبزیجات و آجیل شروع به از بین رفتن می‌کنند. وقتی این اتفاق بیفتد، قیمت محصولاتی مانند بادام، هلو، سویا، سیب، گلابی، کدو تنبل، خیار، گیلاس، تمشک، توت سیاه و توت فرنگی افزایش می‌یابد.
۳) یک‌سوم کل رژیم غذایی ایالات متحده از گیاهان گرده‌افشانی شده توسط حشرات تامین می‌شود. وقتی قیمت مواد غذایی مانند سبزیجات شروع به افزایش کند، مردم قادر به خرید آنها نخواهند بود. بنابراین آنها شروع به خوردن غذای ناسالم می‌کنند.
۴) برای اینکه گاوها مواد مغذی خود را دریافت کنند، زنبورها باید غذای آنها را گرده‌افشانی کنند تا زنده بمانند.
۵) قیمت محصولات به تدریج با کمبود محصولات کشاورزی افزایش می‌یابد. در طول زمان، مردم از گرسنگی و سوءتغذیه می‌میرند زیرا غذایی برای خوردن وجود نخواهد داشت.
در نتیجه، زنبورها برای جامعه و به ویژه محیط زیست ما بسیار مهم هستند. با انقراض زنبورها، مردم باید با پیامدها روبرو شوند و برای کاهش این اثرات اقدام کنند. زنبورهای عسل بدیهی گرفته شده‌اند و اگر منقرض شوند، چیزهایی که برای بقا به آنها وابسته هستیم از بین می‌روند.


زنبورهای وحشی بخش زیادی از مزارع مهم کشور را گرده‌افشانی می‌کنند، اما یک مطالعه ملی جدید نشان می‌دهد که این گرده‌افشان‌های حیاتی در مناطق کشاورزی که بیشترین نیاز به خدمات آن‌ها وجود دارد، در حال ناپدید شدن هستند.
این مطالعه با عنوان "مدل‌سازی وضعیت، روندها و تأثیرات فراوانی زنبورهای وحشی در ایالات متحده" در 21 دسامبر در مجله‌ی "Proceedings of the National Academy of Sciences" منتشر شد. یافته‌های آن نشان می‌دهد که در حالی که تقریباً 40 درصد از زمین‌های کشاورزی ایالات متحده به گرده‌افشان‌ها وابسته هستند، فراوانی زنبورهای وحشی بین سال‌های 2008 و 2013 به میزان 23 درصد کاهش یافته است. این کاهش به طور کلی با تبدیل زیستگاه گرده‌افشان‌ها به کشت ردیفی مرتبط بوده است.
این اولین مطالعه‌ی ملی برای نقشه‌برداری از زنبورهای وحشی ایالات متحده است. محققان دریافتند که برخی از محصولاتی که بیشترین وابستگی را به گرده‌افشان‌ها دارند (کدو تنبل، هندوانه، نخود فرنگی، هلو، آلو، سیب و بلوبری) بیشترین احتمال را برای مواجهه با مشکل در آینده دارند. افزایش مصرف این محصولات ویژه با کاهش جمعیت گرده‌افشان‌ها در شهرستان‌های مختلف سراسر ایالات متحده همخوانی ندارد و می‌تواند منجر به افزایش هزینه‌های تولید برای کشاورزان و حتی بی‌ثباتی تولید محصول در طول زمان شود.
این مطالعه 139 شهرستان در ایالات متحده را شناسایی کرده است که در آن‌ها کاهش جمعیت زنبورها به طور مستقیم با مناطق وسیعی از محصولات وابسته به گرده‌افشان‌ها مطابقت دارد. همانطور که نقشه زیر نشان می‌دهد، شهرستان‌هایی که جمعیت زنبورهایشان در زمین‌های کشاورزی کاهش یافته و تقاضای بالایی برای خدمات گرده‌افشانی وجود دارد (که با رنگ صورتی مشخص شده‌اند) عمدتاً در دره مرکزی کالیفرنیا، کمربند ذرت در غرب میانه و دره رودخانه می سی سی پی متمرکز شده‌اند.

منبع: PNAS
اهمیت گرده‌افشان‌های وحشی
زنبورها نقش بسیار مهمی در تولیدات کشاورزی ایفا می‌کنند و در سال 2009 بیش از 11 درصد از تولید ناخالص داخلی کشور، معادل 14.6 میلیارد دلار در سال را به آن اختصاص داده‌اند. بیش از 3 میلیارد دلار از این مبلغ توسط گرده‌افشان‌های وحشی تأمین شده است که به زمینی نیاز دارند که بتوانند در آن لانه سازی و غذا یابند.
تقاضا برای محصولات ویژه در طول دهه گذشته افزایش یافته است، اما به دلیل چالش‌های مدیریتی و تلفات قابل توجه کلنی‌ها، عرضه زنبورهای عسل مدیریت شده با افزایش تقاضا همگام نبوده است.
در مواجهه با چنین چالش‌هایی، شواهدی وجود دارد که زنبورهای وحشی و غیرمدیریت شده (مانند زنبورهای خسرو) می‌توانند خدمات گرده‌افشانی حیاتی را در مناطقی که زیستگاه مناسب برای حمایت از این جمعیت‌ها وجود دارد، ارائه دهند. زنبورهای وحشی همچنین پایداری بلندمدت گرده‌افشانی محصول را بهبود می‌بخشند، که می‌تواند خطر ناشی از عرضه یا فعالیت متغیر زنبورهای عسل مدیریت شده را کاهش دهد. در نتیجه، این مطالعه توصیه می‌کند که گرده‌افشان‌های وحشی در برنامه‌های مدیریت گرده‌افشانی محصول، علاوه بر یا به جای زنبورهای مدیریت شده، گنجانده شوند.
علیرغم اهمیت آشکار زنبورهای وحشی، گونه‌های متعددی در محدوده جغرافیایی و فراوانی خود در حال کاهش هستند. در میان تهدیدات متعدد برای زنبورهای وحشی، از جمله استفاده از آفت‌کش‌ها، تغییرات آب و هوایی و بیماری‌ها، از دست دادن زیستگاه همچنان به بیشترین تلفات جمعیت مشاهده شده کمک می‌کند.

یادداشت ریاست جمهوری برای ترویج سلامت گرده‌افشان‌ها
در پاسخ به کاهش در دسترس بودن خدمات گرده‌افشانی، در سال 2014 کاخ سفید یک یادداشت ریاست جمهوری صادر کرد که خواستار یک استراتژی ملی برای ترویج سلامت گرده‌افشان‌ها شد، که شامل ایجاد یک کارگروه سلامت گرده‌افشان‌ها بود. در ماه مه 2015، این کارگروه استراتژی ملی خود را برای ترویج سلامت زنبورهای عسل و سایر گرده‌افشان‌ها منتشر کرد، که بر تأثیر جدی از دست دادن زیستگاه بر کاهش جمعیت گرده‌افشان‌های وحشی نیز تمرکز دارد.
در پاسخ، این استراتژی شامل هدفی برای بازسازی یا بهبود 7 میلیون هکتار زمین برای گرده‌افشان‌ها در طول پنج سال آینده از طریق اقدامات فدرال و مشارکت‌های دولتی-خصوصی است.

برنامه‌های حفاظت از قانون کشاورزی از زیستگاه حیاتی حمایت می‌کنند
وزارت کشاورزی ایالات متحده (USDA) به طور مداوم به کاهش جمعیت گرده‌افشان‌ها از طریق برنامه‌های حفاظت از قانون کشاورزی رسیدگی می‌کند و هنوز کارهای بیشتری وجود دارد که بتوان انجام داد تا ایجاد زیستگاه گرده‌افشان‌ها از طریق بازنشستگی زمین و برنامه‌های حفاظت از زمین‌های کشاورزی تشویق شود.

CRP و زیستگاه گرده‌افشان‌ها

در ماه ژوئن سال گذشته، USDA در دسترس بودن 8 میلیون دلار در برنامه حفاظت از منابع (CRP) برای مشوق‌های مدیریت میانی قرارداد برای کشاورزان و دامداران میشیگان، مینه سوتا، داکوتای شمالی، داکوتای جنوبی و ویسکانسین که زیستگاه‌های جدیدی برای جمعیت‌های در حال کاهش زنبورهای عسل در زمین‌های برنامه حفاظت از منابع (CRP) موجود خود ایجاد می‌کنند، اعلام کرد. این پنج ایالت خانه بیش از نیمی از زنبورهای عسل مدیریت شده تجاری در طول تابستان هستند و منطقه وسیعی از زیستگاه بالقوه را ارائه می‌دهند.
در سال 2012، USDA 100000 هکتار از زمین برنامه حفاظت از منابع (CRP) را برای زیستگاه گرده‌افشان‌ها رزرو کرد و تا به امروز، حدود 30 درصد از این هکتارها در این برنامه ثبت نام کرده‌اند، که بیشتر هکتارهای ثبت نام شده در طول سال گذشته وارد CRP شده‌اند. خارج از این ابتکار ویژه زیستگاه گرده‌افشان‌های CRP، USDA تخمین می‌زند که 94000 هکتار اضافی از زمین‌های CRP هکتارهای زیستگاه گرده‌افشان هستند.

حمایت از حفاظت از زمین‌های کشاورزی برای زیستگاه گرده‌افشان‌ها

برای زمینی که قبلاً در CRP بوده اما در حال بازگشت به تولید کشاورزی است، یا برای هر مزرعه فعال موجود که مایل به مشارکت در سیستم‌های پیشرفته حفاظت است، برنامه مدیریت منابع (CSP) پرداخت‌های سرپرستی بلندمدت را برای سیستم‌های پیشرفته حفاظت که می‌تواند شامل بهبود زیستگاه گرده‌افشان‌ها باشد، ارائه می‌دهد.
تا به امروز، تقریباً 3000 دارنده قرارداد CSP اقداماتی را انتخاب کرده‌اند که زیستگاه گرده‌افشان‌ها را در مناطق غیرکشت شده زمین‌های خود ایجاد می‌کنند. از طریق این بهبودها، شرکت‌کنندگان بیش از 11000 هکتار گیاهان تولید کننده شهد و گرده را در حاشیه‌های مزارع، موانع رویشی، نوارهای حائلی و آبراه‌ها بذرپاشی کرده‌اند و تنوع بیشتری را برای زیستگاه گرده‌افشان‌ها فراهم کرده‌اند.
علاوه بر این، از طریق برنامه مشوق‌های زیست محیطی (EQIP)، USDA در سال مالی 2014 مبلغ 3 میلیون دلار و در سال مالی 2015 مبلغ اضافی 4 میلیون دلار برای کمک‌های فنی و مالی به کشاورزان و دامداران علاقه‌مند به بهبود سلامت زنبورها از طریق زمین‌های کشاورزی ارائه کرده است. این بودجه برای شیوه‌های حفاظتی که مساحت زیستگاه و منابع غذایی ایمن برای زنبورهای عسل را افزایش می‌دهد، در دسترس است. ما هنوز آمار مربوط به هکتارهای پذیرش این بودجه EQIP را نداریم.
به منظور اطمینان از در دسترس بودن مداوم زیستگاه گرده‌افشان‌ها، به ویژه در مناطق کلیدی شناسایی شده در مطالعه PNAS، USDA باید به ترویج پذیرش فعالیت‌ها و بهبودات حیاتی از طریق برنامه‌های حفاظت از قانون کشاورزی خود ادامه دهد.
مطالعه کامل PNAS به صورت آنلاین در اینجا در دسترس است.


هیاهویی در هوا به گوش می‌رسد و این فقط می‌تواند به یک چیز اشاره داشته باشد: فرصتی برای جشن گرفتن تلاش‌های گرده‌افشانی زنبور عسلِ فروتن. آن‌ها ممکن است کوچک باشند، اما نقش مهمی در حفاظت از مردم و سیاره دارند.

تصور کنید دنیایی بدون زنبور. واضح است که کمبود عسل خواهیم داشت. احتمالاً از پیک‌نیک تابستانی خود بدون نگرانی از نیش زنبور لذت خواهید برد. و بِیونسه احتمالاً مجبور خواهد شد نام پایگاه طرفداران نمادین خود را تغییر دهد.

اما این تنها خراشی بر سطح زندگی در جامعه‌ای بدون زنبور خواهد بود.

زنبورها نقش کلیدی در حفظ تنوع زیستی از طریق گرده‌افشانی – عمل انتقال دانه‌های گرده بین گیاهان برای باروری و تولید بذر – ایفا می‌کنند.

طبق سازمان غذا و کشاورزی ملل متحد، امنیت غذایی، تغذیه و سلامت محیط زیست به گرده‌افشانی وابسته است. زنبورها و سایر گرده‌افشان‌ها به 35 درصد از کل تولید محصولات کشاورزی جهان کمک می‌کنند و 87 مورد از 115 محصول غذایی پیشرو در سراسر جهان را گرده‌افشانی می‌کنند. گرده‌افشانی مسئول تقریباً 90 درصد از گیاهان وحشی و 75 درصد از گیاهان خوراکی است.

نگران‌کننده است که در بسیاری از مناطق، تعداد زنبورها، گرده‌افشان‌ها و سایر حشرات در حال کاهش است. نرخ انقراض گونه‌های فعلی 100 تا 1000 برابر بیشتر از حد طبیعی است که ناشی از تأثیرات انسان است.

قبل از اینکه به سراغ فروشگاه مواد غذایی محلی خود بروید تا در صورت کمبود، ذخایر عسل خود را افزایش دهید، مهم است که بدانید کمتر از 4 درصد از 20000 گونه زنبور شناخته شده، عسل تولید می‌کنند. 96 درصد دیگر به عنوان زنبورهای زمینی یا زنبورهای منزوی شناخته می‌شوند.

در واقع، زنبورهای عسل در معرض خطر انقراض نیستند و حتی ممکن است به سایر جمعیت‌های بومی زنبورهای وحشی آسیب برسانند.

زنبور عسل که بومی اروپا، آفریقا و بخش‌هایی از آسیا است، در اوایل قرن بیستم برای گرده‌افشانی کشاورزی پذیرفته شد. طبق انجمن Xerces برای حفاظت از بی‌مهرگان، تخمین زده می‌شود که در حال حاضر زنبور عسل بیشتری نسبت به هر زمان دیگری در تاریخ بشر روی کره زمین وجود دارد.

آیا ما در حال مبارزه برای نجات انواع اشتباه زنبورها هستیم؟

اگرچه می‌توانیم از زنبورهای عسل به خاطر شیرین‌کننده‌ی خوشمزه‌ای که تولید می‌کنند تشکر کنیم، زنبورهای زمینی و گونه‌های منزوی بیشتر به افزایش تنوع زیستی و کشاورزی کمک می‌کنند.

زنبورهای زمینی، به عنوان مثال، به دلیل روش آشفته‌تر خود، گرده‌افشان‌های بهتری هستند. زنبورهای زمینی و حتی برخی از زنبورهای منزوی با ارتعاش سریع، گرده را در سراسر بدن خود حمل می‌کنند که این امر نرخ موفقیت گرده‌افشانی را افزایش می‌دهد.

علاوه بر این، طبق بنیاد حیات وحش جهانی، دسته غیر عسلی قهرمانان زیست‌محیطی ناشناخته‌ای هستند. در تالاب‌ها، زنبورها به گرده‌افشانی انواع مختلفی از گونه‌های گل وحشی کمک می‌کنند. یک نمونه از این رابطه بین زنبور زرد برهنه و گیاه fringed loosestrife وجود دارد. روغن‌های گل گیاه که در طول گرده‌افشانی گرفته می‌شوند برای پوشاندن لانه‌های زنبورها و همچنین تغذیه لاروهای آن‌ها استفاده می‌شوند. زنبورها به طور منحصر به فردی سازگار شده‌اند تا فقط از این گونه گیاهی تغذیه کنند. بدون روابط منحصر به فردی مانند این بین گیاهان گلدار و گونه‌های خاص زنبور، این اکوسیستم‌های متنوع که 40 درصد از تمام گونه‌های جهان در آن خانه دارند، ممکن است در معرض تهدید قرار گیرند.

علیرغم تفکر کندو محور که با زنبورها مرتبط است، 90 درصد آن‌ها تلاش‌های انفرادی هستند (اگر بخواهید، مانند فریلنسرها). در حالی که برخی از این زنبورهای منزوی در شاخه‌ها یا دیوارهای سنگی زندگی می‌کنند، اکثریت قریب به اتفاق در خاک لانه می‌کنند که به تهویه هوا کمک می‌کند. البته، اصلی‌ترین راهی که زنبورها به خاک کمک می‌کنند از طریق گیاهانی است که آن‌ها را گرده‌افشانی می‌کنند. این امر به نوبه خود منجر به سیستم‌های ریشه‌ای غنی از مواد مغذی می‌شود. خاک سالم به معنای یک اکوسیستم سالم است.

هیچ نیشی در دم نیست

بر خلاف باور رایج، همه زنبورها قصد ندارند شما را نیش بزنند. در واقع، جنگل آتلانتیک که پروژه جنگل زوریخ در آن واقع شده است، همچنین میزبان چندین گونه زنبور بدون نیش است. این زنبورهای پرمشغله مسئول گرده‌افشانی تقریباً 90 درصد درختان جنگل آتلانتیک هستند.

در برنامه‌های بازسازی محیط زیست و احیای اکوسیستم، زنبورهای بدون نیش نقش مهمی به عنوان عوامل گرده‌افشانی انواع مختلفی از گونه‌های گیاهی ایفا می‌کنند. تیم Instituto Terra این موضوع را در فعالیت‌های خود با حضور یک پرورشگاه زنبور، یا meliponary، در محل در نظر می‌گیرد.

پیتر یان ون در ولد، مشاور فنی محیط زیست در Instituto Terra که چندین سال است در این سمت مشغول به کار است، می‌گوید: «زنبورها کاملاً ضروری هستند زیرا به گرده‌افشانی درختان جنگل کمک می‌کنند.» او ادامه می‌دهد: «این همان درختانی هستند که میوه‌هایی تولید می‌کنند، با دانه‌هایی که سپس برای تهیه نهال‌های جدید استفاده می‌شوند.»

بخشی جدایی‌ناپذیر از برنامه آموزش محیط زیست Instituto Terra، آموزش دانش‌آموزان و جامعه در مورد نقش زنبورهای بدون نیش و اهمیت آن‌ها در حفظ یک محیط زیست متنوع است.

کایلا ماریا آلوز فاگیوله، با نام مستعار ملکه زنبور، دستیار آموزشی در Instituto Terra است که مسئول مدرسه Meliponary است و می‌گوید زنبورهای بومی متحدان سرسختی برای جنگل آتلانتیک و در نتیجه برای Instituto Terra هستند. او می‌گوید: «ما باید آگاهی را گسترش دهیم و دیگران را در مراقبت از سیاره خود درگیر کنیم.» او اضافه می‌کند: «تجربه بسیار ارزشمندی است که بتوانید در حفظ یک زیست‌بوم غنی کمک کنید - و با زنبورهای بومی برزیل.»

چه کاری می‌توانید انجام دهید تا به زنبورها فرصتی بدهید؟

هر ساله در 20 مه، سازمان ملل روز جهانی زنبور را جشن می‌گیرد. در اینجا برخی از پیشنهادات آن‌ها برای اقداماتی که می‌توانید انجام دهید آورده شده است:

مجموعه‌ای متنوع از گیاهان بومی را که در زمان‌های مختلف سال شکوفه می‌دهند، بکارید.
عسل و سایر محصولات کندو را از کشاورزان محلی خریداری کنید.
از استفاده از آفت‌کش‌ها، قارچ‌کش‌ها یا علف‌کش‌ها در باغ‌ها خودداری کنید.
به دیگران در مورد اهمیت زنبورها آموزش دهید.
یک کندو را حمایت مالی کنید.


کمبود زنبورها در مناطق کشاورزی، عرضه برخی از محصولات غذایی را محدود کرده است؛ یافته‌ای که در یک مطالعه جدید در ایالات متحده به دست آمده و نشان می‌دهد کاهش جمعیت گرده‌افشان‌ها می‌تواند پیامدهای جدی برای امنیت غذایی جهانی داشته باشد.
گونه‌های زنبور وحشی، مانند زنبورهای زمینی، از دست دادن زیستگاه‌های گلدار، استفاده از آفت‌کش‌های سمی و به‌طور فزاینده‌ای، بحران آب و هوا رنج می‌برند. زنبورهای عسل پرورش‌یافته نیز توسط زنبورداران نگهداری می‌شوند، اما همچنان مورد حمله بیماری‌ها قرار گرفته‌اند که این امر نگرانی‌هایی را در مورد احتمال کاهش عملکرد سه چهارم محصولات غذایی جهان که به گرده‌افشان‌ها وابسته هستند، ایجاد کرده است.
تحقیقات جدید به تأیید برخی از این ترس‌ها کمک می‌کند.
از هفت محصول مورد مطالعه که در ۱۳ ایالت سراسر آمریکا کشت می‌شوند، پنج مورد نشان دادند که کمبود زنبورها مانع از میزان غذایی می‌شود که می‌توان تولید کرد، از جمله سیب، زغال‌اوتو و گیلاس. دانشمندان از ایالات متحده، کانادا و سوئد در مجموع ۱۳۱ مزرعه را از نظر فعالیت زنبورها و فراوانی محصول بررسی کردند.
راشل وینفری، متخصص بوم‌شناسی و گرده‌افشانی در دانشگاه راتگرز و نویسنده ارشد این مقاله که توسط انجمن سلطنتی منتشر شده است، گفت: «محصولاتی که زنبورهای بیشتری داشتند، به طور قابل توجهی تولید محصول بیشتری داشتند.» من شگفت‌زده شدم، انتظار نداشتم که این محدودیت‌ها تا این حد باشد.
محققان دریافتند که زنبورهای وحشی بومی، بخش قابل توجهی از گرده‌افشانی را انجام می‌دهند، با وجود اینکه در مناطق کشاورزی فشرده‌ای فعالیت می‌کنند که تا حد زیادی از پوشش گیاهی که از آن‌ها پشتیبانی می‌کند، خالی شده‌اند. زنبورهای وحشی اغلب گرده‌افشان‌های مؤثرتری نسبت به زنبورهای عسل هستند، اما تحقیقات نشان داده است که چندین گونه در حال کاهش شدید هستند. برای مثال، زنبور زمینی زنگ‌زده اولین زنبوری بود که در سال ۲۰۱۷ در فهرست گونه‌های در معرض خطر ایالات متحده قرار گرفت، پس از کاهش ۸۷ درصدی در دو دهه گذشته.
بخشی از کشاورزی آمریکا با زنبورهای عسل تقویت می‌شود که به طور مداوم تکثیر شده و برای پاسخگویی به نیاز رو به رشد به گرده‌افشانی محصولات، در سراسر کشور جابجا می‌شوند.
بادام، یکی از دو محصولی که در این مطالعه نشان ندادند از کمبود زنبورها رنج می‌برند، عمدتاً در کالیفرنیا کشت می‌شود، جایی که بیشتر کندوهای زنبور عسل ایالات متحده هر سال برای یک رویداد بزرگ گرده‌افشانی بادام به آنجا منتقل می‌شوند.
ایالات متحده در خط مقدم روندهای متفاوتی قرار دارد که در جای دیگر جهان نیز تکرار می‌شود - با فشرده‌تر شدن کشاورزی برای تولید حجم بیشتری برای تغذیه جمعیت جهانی رو به رشد، تاکتیک‌هایی مانند صاف کردن مروج‌های وحشی، سمپاشی مقادیر زیادی آفت‌کش و کاشت مزارع تک‌محصولی، جمعیت زنبورها را که برای گرده‌افشانی محصولات حیاتی هستند، آسیب می‌رساند.
طبق گزارش سازمان غذا و کشاورزی سازمان ملل متحد (FAO)، میزان تولید محصولی که به حشرات و سایر گرده‌افشان‌ها وابسته است، در ۵۰ سال گذشته ۳۰۰ درصد افزایش یافته است. کمبود گرده‌افشانی می‌تواند باعث کمیاب‌تر و گران‌تر شدن میوه‌ها و سبزیجات خاصی شود و کمبودهای تغذیه‌ای را در رژیم غذایی ایجاد کند. با این حال، غذاهای اصلی مانند برنج، گندم و ذرت تحت تأثیر قرار نخواهند گرفت، زیرا از طریق باد گرده‌افشانی می‌شوند.
وینفری گفت: «کلنی‌های زنبور عسل ضعیف‌تر از گذشته هستند و زنبورهای وحشی در حال کاهش هستند، احتمالاً به میزان قابل توجهی.» کشاورزی فشرده‌تر می‌شود و زنبورهای کمتری وجود دارد، بنابراین در نهایت گرده‌افشانی محدود خواهد شد. حتی اگر زنبورهای عسل سالم باشند، تکیه بیش از حد به یک گونه زنبور عسل خطرناک است. قابل پیش‌بینی است که انگل‌ها گونه‌ای را که در این مزارع تک‌محصولی داریم، هدف قرار دهند.
این مقاله توصیه می‌کند که کشاورزان درک بهتری از میزان بهینه گرده‌افشانی مورد نیاز برای افزایش عملکرد محصول به دست آورند و همچنین بررسی کنند که آیا سطح آفت‌کش و کود مورد استفاده در مزارع مناسب است یا خیر.
وینفری گفت: «روندهایی که اکنون شاهد آن هستیم، ما را برای مشکلات امنیت غذایی آماده می‌کند.» ما هنوز در یک بحران کامل نیستیم، اما روندها در جهت درست حرکت نمی‌کنند. مطالعه ما نشان می‌دهد که این مشکل برای ۱۰ یا ۲۰ سال آینده نیست - همین الان در حال رخ دادن است.


به قلم جسیکا کی کروز در ۲۷ ژوئن ۲۰۱۷
همه چیز با یک سوال شروع شد: عملیات بزرگ مقیاس تولید و برچسب‌گذاری مواد غذایی چه کاری می‌تواند برای کمک به گرده‌افشان‌ها انجام دهد؟
راه‌های زیادی وجود دارد که همه ما می‌توانیم به زنبورها کمک کنیم، اما کشاورزان در موقعیت منحصر به فردی قرار دارند تا تأثیر زیادی بگذارند. بیش از ۱۰۰ محصول وابسته به گرده‌افشانی در ایالات متحده کشت می‌شود. حدود ۴۰ درصد از زمین‌های کره زمین برای کشاورزی استفاده می‌شود (National Geographic، ۹ دسامبر ۲۰۰۵). از گذشته زمین‌های کشاورزی به عنوان مکانی آرام و روستایی تصور می‌شد، اما زمین‌های کشاورزی مدرن اغلب برای محیط زیست مضر هستند و می‌توانند منبع هر چیزی از آب آلوده تا کاهش جمعیت گرده‌افشان‌ها باشند. اما مزارع همیشه فاجعه زیست محیطی نیستند و قطعا نیازی به اینگونه بودن ندارند. اگر مزارع شروع به تبدیل شدن به اکوسیستم‌های پایدار کنند چه اتفاقی می‌افتد؟ تصور کنید اگر ۴۰ درصد از زمین‌های کره زمین به مکانی بهتر برای زندگی زنبورها تبدیل شود و مناظر کشاورزی صنعتی به اکوسیستم‌های کشاورزی پایدار تبدیل شوند، چه تأثیری بر جمعیت در حال کاهش زنبورها خواهد داشت.
زنبورها برای زنده ماندن در طول فصل به مقدار زیادی گرده و شهد نیاز دارند. از دست دادن زیستگاه‌های طبیعی به معنای کمبود خوراک است و تأثیر ویرانگری بر هر دو گونه زنبور بومی و زنبور عسل داشته است. بسیاری از مناظر کشاورزی به دلیل تنوع کم محصولات و روش‌های کشاورزی از نرده به نرده، منابع غذایی بسیار محدودی برای زنبورها فراهم می‌کنند. برای مثال، باغ‌های بادام فقط برای مدت کوتاهی - حدود ۳ هفته - شکوفه‌های فراوانی ارائه می‌دهند. پس از پایان گلدهی درختان بادام، چیز دیگری برای تغذیه زنبورها وجود ندارد و باغ به بیابانی از نظر غذا تبدیل می‌شود.

آماده‌سازی منطقه گل‌های وحشی برای کاشت، با استفاده از یک روش ارادی علف‌های هرز ارگانیک به نام "خاک‌شویی" که از پلاستیک برای گرم کردن خاک و از بین بردن بذرهای علف‌های هرز استفاده می‌کند. (عکس از: جسیکا کی کروز)

منطقه گل‌های وحشی "بعد از"، ژوئن ۲۰۱۵ (عکس از: تلما هایدل-بیکر).
اولین قدم ما در همکاری با باغ‌های میوه مانند این، شناسایی مکان‌هایی در باغ است که می‌توان زیستگاه ایجاد کرد تا زنبورها و سایر حشرات مفید منبع مداومی از گرده و شهد داشته باشند. ما با دقت بررسی می‌کنیم که چگونه انواع مختلف زیستگاه با شیوه‌ها و عملیات فعلی مزرعه مطابقت دارند.
از آنجایی که کالیفرنیا در میانه بدترین خشکسالی در تاریخ خود قرار دارد، انتخاب گیاهان بومی مقاوم به خشکی در اولویت قرار دارد. گیاهانی که انتخاب می‌کنیم برای استقرار به حداقل آبیاری نیاز دارند و پس از چند سال می‌توانند به طور کامل از آبیاری حذف شوند. در برخی موارد، این گیاهان حتی با بهبود نفوذ آب و ظرفیت نگهداری رطوبت خاک، به کاهش استرس خشکی به محصولات کمک می‌کنند. گیاهان بومی این مزیت اضافی را دارند که به طور کلی برای آفات محصولات جذاب نیستند اما برای گرده‌افشان‌های بومی ما بسیار جذاب هستند.
یکی از چالش‌برانگیزترین جنبه‌های بسیاری از پروژه‌های زیستگاه گرده‌افشان در مزرعه، کاهش آفت‌کش‌ها است. آفت‌کش‌ها می‌توانند ابزار مهمی برای کشاورزان برای محافظت از محصولات و تضمین عملکرد کافی باشند، اما اثرات برخی از آفت‌کش‌ها بر گرده‌افشان‌ها ویرانگر است. راه‌های زیادی برای محافظت از گرده‌افشان‌ها در حالی که آفات محصولات را مدیریت می‌کنید وجود دارد: از طریق انتخاب محصولات ایمن‌تر برای زنبورها؛ تنظیم زمان‌بندی و روش‌های کاربرد؛ و اتخاذ روش‌های غیرشیمیایی مدیریت آفات مانند شیوه‌های فرهنگی خوب، تله‌های فرمونی و اختلال در جفت‌گیری. ما همچنین به دنبال راه‌هایی برای تقویت نقش دشمنان طبیعی آفات محصولات در مدیریت آفات هستیم، که به آن کنترل بیولوژیکی حفاظتی گفته می‌شود. ایجاد زیستگاه برای گرده‌افشان‌ها بدون رسیدگی به شیوه‌های کشاورزی که می‌تواند مضر باشد بی‌معنی است، بنابراین کاهش آفت‌کش‌ها همیشه بخش اصلی برنامه‌ریزی پروژه ما است.

مایل‌ها و مایل‌ها زیستگاه
در دسامبر ۲۰۱۴، انجمن Xerces با Olam، یکی از بزرگترین تولیدکنندگان بادام در جهان و تامین‌کننده Whole Foods Market و General Mills، برای نصب ۵.۶ مایل حاشیه و زیستگاه گل‌های وحشی همکاری کرد. در مجموع ۶ حاشیه شامل تقریباً ۳۰۰۰ درختچه و گیاهان چند ساله در حال شکوفه وجود دارد که در سراسر باغ کاشته شده‌اند. حاشیه‌ها بخشی از محیط باغ را پوشش می‌دهند و از مناطق باغ که برای رشد بادام مناسب نیستند عبور می‌کنند. دو حاشیه بسیار بزرگ از گل‌های وحشی نیز در امتداد مخازن در داخل باغ کاشته شده‌اند که از طریق بذر کاشته شده‌اند و تقریباً بلافاصله شروع به جذب گرده‌افشان‌های بومی و زنبورهای عسل کردند. برنامه‌های اضافی برای کاشت ۳۲ هکتار محصول پوششی در کف باغ در پاییز در حال انجام است. این محصول پوششی بین درختان موجود کاشته می‌شود و برای جذب گرده‌افشان‌ها و سایر حشرات مفیدی طراحی شده است که شکارچیان طبیعی یا انگل‌های آفات محصولات هستند. محصول پوششی با گنجاندن گیاهان تثبیت کننده نیتروژن، سلامت کلی خاک را بهبود می‌بخشد و پوششی برای خاکی که در غیر این صورت برهنه است فراهم می‌کند.

عکس‌های "قبل" و "بعد" از نصب حاشیه گرده‌افشان
نتیجه این مشارکت‌های تعاونی به بزرگترین پروژه زیستگاه گرده‌افشان در مزرعه‌ای تبدیل شده است که انجمن Xerces تا به امروز اجرا کرده است و نمونه‌ای عالی از پاسخی به سوالی است که همه ما باید به آن ادامه دهیم - چه کاری می‌توانیم برای کمک به گرده‌افشان‌ها انجام دهیم؟
حمایت شما تفاوت ایجاد می‌کند!


در اکتبر سال 2019، گوگل با دستیابی به «برتری کوانتومی»، گامی بزرگ در محاسبات کوانتومی و لحظه‌ای سرنوشت‌ساز را رقم زد. این نقطه عطف نشان‌دهنده زمانی است که یک کامپیوتر کوانتومی با موفقیت وظیفه‌ای را انجام می‌دهد که از توانایی‌های عملی یک کامپیوتر معمولی، به ویژه از نظر کارایی زمانی، فراتر می‌رود.

گوگل ادعا کرد که مسئله خاصی که به آن پرداخته، هزاران سال طول می‌کشد تا توسط یک کامپیوتر کلاسیک حل شود. با این حال، برخی از منتقدان و رقبای این ادعا را رد کرده و آن را اغراق‌آمیز دانستند.

آی‌بی‌ام، از جمله دیگران، به شدت با اعلامیه گوگل مخالفت کرد. آی‌بی‌ام به عنوان یکی از بازیگران مهم در زمینه محاسبات کوانتومی، به سرعت واکنش نشان داد و استدلال کرد که گوگل قدرت محاسباتی ابررایانه‌های آی‌بی‌ام را دست کم گرفته است. با وجود سرعت قابل توجه، شایان ذکر است که ماشین‌های آی‌بی‌ام بر اساس اصول محاسبات کلاسیک و نه مکانیک کوانتومی کار می‌کنند.

فراتر از رقابت بین غول‌های فناوری، دستاورد گوگل بدون شک یک نقطه عطف مهم بود. این امر به تثبیت حضور محاسبات کوانتومی در آگاهی جمعی کمک کرد و کنجکاوی گسترده‌ای را در مورد کاربردها و قابلیت‌های عملی این سیستم‌های پیشرفته برانگیخت. بسیاری شروع به فکر کردن در مورد مشارکت‌های ملموسی کردند که معرفی کاربردهای محاسبات کوانتومی می‌تواند در زمینه‌های مختلف ایجاد کند.

حتی با وجود اینکه محاسبات کوانتومی در آستانه تسلط است، تأثیر ملموس آن عمدتاً به دلیل مراحل اولیه توسعه، عمدتاً نظری باقی مانده است. قبل از دستیابی به توجیه پذیری در مقیاس تجاری، محققان باید بر چالش‌های مهمی غلبه کنند که افزایش تعداد کیوبیت‌ها در اولویت قرار دارد. بر خلاف بیت‌های کلاسیک که به صورت 1 یا 0 وجود دارند، کیوبیت‌ها می‌توانند به طور همزمان هر دو باشند و امکان پردازش سریع‌تری را فراهم می‌کنند که برای شبیه‌سازی مکانیک کوانتومی در سطح مولکولی ضروری است.

علیرغم ماهیت گمانه‌زنانه و راه طولانی پیش رو، پیش‌بینی‌ها و سرمایه‌گذاری‌ها فراوان است. سوندار پیچای، مدیرعامل گوگل، پیشرفت‌های اخیر را به پرواز اولیه برادران رایت تشبیه کرد، یک نمایش ضروری اما پیشگامانه از امکانات. معرفی کاربردهای محاسبات کوانتومی پتانسیل عظیمی در حوزه‌های مختلف از جمله امنیت سایبری، تحقیقات دارویی و امور مالی دارد و راه را برای پیشرفت‌های قابل توجه هموار می‌کند.

با متخصص ما صحبت کنید
محاسبات کوانتومی چیست؟
محاسبات کوانتومی یک فناوری انقلابی است که برای انجام سریع محاسبات برای مسائل پیچیده با متغیرهای متعدد که به طور همزمان با یکدیگر تعامل دارند، طراحی شده است. این متغیرها می‌توانند از ذرات درون یک مولکول تا خودروهای خودران در جاده‌ها یا وسایل نقلیه در یک شبکه لجستیک جهانی متغیر باشند. جوهره خدمات محاسبات کوانتومی عملی در توانایی آن برای مدل‌سازی سناریوهای متنوع شامل این متغیرها نهفته است و امکان درک جامع‌تری از سیستم‌های پیچیده را فراهم می‌کند.

این پدیده به یک اصل اساسی نسبت داده می‌شود: کامپیوترهای سنتی از بیت‌ها استفاده می‌کنند که داده‌ها را به صورت یک یا صفر نشان می‌دهند. در مقابل، خدمات محاسبات کوانتومی از بیت‌های کوانتومی یا کیوبیت‌ها برای نشان دادن اطلاعات استفاده می‌کنند. هر کیوبیت توانایی منحصر به فردی برای نشان دادن طیف وسیعی از حالت‌ها بین یک و صفر دارد.

آیا اکنون راه حل قطعی برای مسائل پیچیده شامل سناریوها و احتمالات متعدد داریم؟ پاسخ ترکیبی ظریف از بله و خیر است. خدمات محاسبات کوانتومی یک تغییر استاندارد در مقابله با داده‌های بدون ساختار ارائه می‌دهد و رویکردی جدید را ارائه می‌دهد. با این حال، جایگزین محاسبات سنتی نشده است و انتظار نداریم در آینده نزدیک این اتفاق بیفتد. دلایل این امر چند وجهی است و به سال‌های آینده نیز گسترش می‌یابد.

لینک مفید: خدمات پیاده‌سازی ابری: استراتژی، راه حل‌ها و مزایا

ترندهای بازار کاربردهای محاسبات کوانتومی

ساختن یک برنامه عملی مبتنی بر محاسبات کوانتومی به سه جزء به طور مساوی حیاتی نیاز دارد: سخت‌افزار، زیرساخت ابری و نرم‌افزار. با این حال، یک چالش قابل توجه وجود دارد زیرا هر یک از این عناصر، از دیدگاه خدمات محاسبات کوانتومی، هنوز در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارند و برای پیشرفت، مسافت قابل توجهی در پیش دارند.

1) سخت‌افزار
کامپیوترهای کوانتومی در مقایسه با ماشین‌های سنتی و ابررایانه‌ها سرعت بالاتری نشان می‌دهند. با این حال، هنوز هیچ پیشرفت قابل توجهی در دستیابی به تولید انبوه این کامپیوترهای کوانتومی، نه در ایالات متحده و نه در هیچ کشور دیگری، حاصل نشده است. مانع اصلی که مانع پیشرفت می‌شود، نیاز به توسعه کاربردهای کوانتومی قوی‌تر و مقرون به صرفه‌تر است. جای تعجب نیست که سرمایه‌گذاران بخش قابل توجهی از منابع خود را به رفع این بخش حیاتی اختصاص می‌دهند.

2) ابر
کامپیوترهای کوانتومی به دلیل هزینه بالای خود نادر هستند و مالکیت آنها را به یک لوکس برای مشاغل کمی تبدیل می‌کند. استفاده از خدمات کوانتومی از طریق ابر به عنوان یک راه حل بالقوه برای مقابله با این چالش مطرح شده است. با این حال، پلتفرم‌های ابری موجود در مدیریت مقادیر زیادی از داده‌های پردازش شده با سرعت کوانتومی با مشکل مواجه هستند. با توجه به ماهیت تجربی فناوری خدمات محاسبات کوانتومی، فرآیند مقیاس‌پذیری یک مشکل است و به راه حل‌های آماده‌تری برای مدیریت داده‌های گسترده با چنین سرعت بالایی نیاز است.

ارائه‌دهندگان اصلی خدمات محاسبات ابری به طور همزیستی با تولیدکنندگان سخت‌افزار همکاری می‌کنند تا بر این چالش‌ها غلبه کنند. این مشارکت برای هر دو طرف سودمند است:

ارائه‌دهندگان خدمات محاسبات ابری دسترسی رایگان به کامپیوترهای کوانتومی را در پلتفرم‌های خود گسترش می‌دهند و امکان آزمایش در دنیای واقعی و ادغام این فناوری جدید را در سبد خدمات خود فراهم می‌کنند.
تولیدکنندگان می‌توانند بدون سرمایه‌گذاری قابل توجه در زیرساخت، با فناوری کوانتومی آزمایش کنند.

3) نرم‌افزار
همانند هر فناوری نوظهور، آینده محاسبات کوانتومی نیازمند مطالعه جامع است. توسعه‌دهندگان اذعان دارند که سخت‌افزار و زیرساخت ابری باید برای پیاده‌سازی گسترده آماده شوند. در نتیجه، توسعه‌دهندگان باید با فوریت بیشتری به این علم و فناوری کوانتومی روی آورند که نشان‌دهنده یک چالش معمولی مرتبط با شکاف استعداد است. در حالی که شرکت‌های توسعه نرم‌افزار اجزای خاصی از خدمات توسعه کاربردهای کوانتومی را ارائه می‌دهند، صنعت با صبر و حوصله منتظر توسعه راه حل‌های سخت‌افزاری و ابری به اندازه کافی قوی قبل از پذیرش گسترده است.

لینک مفید: چگونه هوش تجاری SaaS در حال ایجاد انقلابی در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است

10 کاربرد برتر محاسبات کوانتومی

1) هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
در مقابل پردازش ترتیبی، توانایی محاسبه همزمان راه حل‌ها پتانسیل عظیمی برای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دارد. سازمان‌های معاصر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بررسی راه‌هایی برای خودکارسازی و بهینه‌سازی وظایف استفاده می‌کنند. محاسبات کوانتومی، هنگامی که ادغام شود، فرآیند بهینه‌سازی را به ویژه هنگام برخورد با پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و بسیار پیچیده یا بدون ساختار، به طور قابل توجهی تسریع می‌کند.

2) مدل‌سازی مالی
با استفاده از قابلیت‌های مدل‌سازی محاسبات کوانتومی، موسسات مالی می‌توانند توانایی خود را برای مقیاس‌بندی و تجزیه و تحلیل رفتار سرمایه‌گذاری‌ها و اوراق بهادار افزایش دهند. این برنامه می‌تواند منجر به کاهش ریسک، بهینه‌سازی سبدهای گسترده و درک عمیق‌تری از روندها و حرکات در اقتصاد مالی جهانی برای این سازمان‌ها شود.

3) امنیت سایبری
آینده محاسبات کوانتومی قرار است به طور مستقیم بر حریم خصوصی و رمزگذاری تأثیر بگذارد. در حوزه پویا امنیت سایبری، قابلیت‌های در حال تکامل کامپیوترهای کوانتومی پتانسیل حفظ رمزگذاری داده‌ها را در حین استفاده دارد و در نتیجه حفاظت جامعی را برای داده‌ها هم در حال انتقال و هم در حالت سکون ارائه می‌دهد.

4) بهینه‌سازی مسیر و ترافیک
برنامه‌ریزی مسیر کارآمد برای لجستیک زنجیره تامین و حمل و نقل یکپارچه بسیار مهم است. مانع اصلی در استفاده موثر از داده‌های بی‌درنگ نهفته است که شامل متغیرهایی مانند شرایط آب و هوایی در حال تغییر و الگوهای ترافیکی است که به طور قابل توجهی بر این فرآیند برنامه‌ریزی تأثیر می‌گذارد. کامپیوترهای کوانتومی پتانسیل برتری در این زمینه را دارند و می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کرده و به طور همزمان مسیرها را برای کل ناوگان وسایل نقلیه بهینه کنند و اطمینان حاصل کنند که هر کدام بهینه ترین مسیر را دنبال می‌کنند.

5) تولید
کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند نمونه‌سازی و آزمایش دقیق‌تر و واقع‌گرایانه‌تری را انجام دهند. این پیشرفت می‌تواند به طور بالقوه هزینه‌های مرتبط با نمونه‌سازی در بخش تولید را کاهش دهد و در عین حال طرح‌های بهبود یافته‌ای را به همراه داشته باشد که به آزمایشات گسترده کمتری نیاز دارند.

لینک مفید: استراتژی 5 مرحله‌ای برای مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌های ابر عمومی

6) تحقیقات دارویی و شیمیایی
کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند مدل‌های بهتری را برای نشان دادن نحوه تعامل اتم‌ها ایجاد کنند و در نتیجه درک بهتری از ساختارهای مولکولی ایجاد کنند. این پیشرفت پیامدهای مستقیمی برای تحقیقات دارویی و شیمیایی دارد و به طور بالقوه می‌تواند توسعه محصولات و داروهای جدید را متحول کند. قابلیت‌های پیش‌بینی کامپیوترهای کوانتومی همچنین بینش‌های ارزشمندی را در مورد مسیر تکاملی، تکامل و تعاملات ترکیبات شیمیایی و داروها با سایر عناصر در طول زمان ارائه می‌دهد.

7) باتری‌ها
محاسبات کوانتومی پتانسیل افزایش بینش سازندگان در مورد ادغام مواد جدید، به ویژه در محصولاتی مانند باتری‌ها و نیمه‌هادی‌ها را دارد. این درک گسترده‌تر می‌تواند به بهینه‌سازی باتری‌ها از نظر طول عمر و کارایی کمک کند. علاوه بر این، آینده محاسبات کوانتومی به سازندگان کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از ترکیبات لیتیوم و شیمی باتری به دست آورند. به طور خاص، می‌تواند به پیچیدگی‌های انرژی اتصال پروتئین بپردازد و منجر به پیشرفت در باتری‌های خودروهای برقی و عملکرد کلی آنها شود.

8) پیش‌بینی آب و هوا
کامپیوترهای کوانتومی وعده می‌دهند که با پردازش سریع داده‌های گسترده، پیش‌بینی آب و هوا را متحول کنند و پیش‌بینی‌های سریع و دقیقی را در میان تغییرات آب و هوایی امکان‌پذیر سازند. توانایی آنها در افزایش تشخیص الگو به پیش‌بینی رویدادهای شدید آب و هوایی کمک می‌کند. متغیرهای پیچیده در پیش‌بینی آب و هوا، مانند فشار هوا و دما، چالش‌هایی را ایجاد می‌کنند که یادگیری ماشین کوانتومی به رفع آنها کمک می‌کند. این علم و فناوری کوانتومی تجزیه و تحلیل را تسریع می‌کند و مدل‌های آب و هوایی دقیقی را ارائه می‌دهد و بینش‌های حیاتی برای کاهش تغییرات آب و هوایی ارائه می‌دهد.

9) بهینه‌سازی لجستیک
تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته و مدل‌سازی قوی می‌تواند به طور بالقوه گردش کار لجستیک و زمان‌بندی را در صنایع مختلف، به ویژه در مدیریت زنجیره تامین، بهینه کند. محاسبات سنتی این وظایف را انجام می‌دهد، اما پیچیدگی ممکن است از رویکردهای کوانتومی سود ببرد. توسعه کاربرد کوانتومی آنیلینگ بهینه‌سازی پیشرفته‌ای را ارائه می‌دهد، در حالی که کامپیوترهای کوانتومی جهانی، اگرچه هنوز در دسترس تجاری نیستند، می‌توانند بسیاری از مشکلات محاسباتی را حل کنند. این راه حل‌های توسعه کاربرد کوانتومی می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر مدیریت ترافیک، عملیات ناوگان، کنترل ترافیک هوایی و توزیع داشته باشد.

10) مدل‌سازی محیطی
محاسبات کوانتومی فرصتی برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده محیطی ارائه می‌دهد و قابلیت‌های پیش‌بینی پیشرفته و حل چالش‌های پیچیده محیطی را فراهم می‌کند. استفاده از حوزه توسعه کاربرد کوانتومی برای مدل‌سازی می‌تواند به درک عمیق‌تری از پویایی‌های محیطی کمک کند و بینش‌های ارزشمندی را برای رسیدگی به مسائل مربوط به تغییرات آب و هوایی، تنوع زیستی و سایر نگرانی‌های زیست محیطی ارائه دهد.

نتیجه‌گیری
محاسبات کوانتومی به عنوان یک نیروی تحول‌آفرین فناوری ظهور می‌کند و وعده راه حل‌های پیشگامانه در سراسر صنایع را می‌دهد. از متحول کردن پیش‌بینی آب و هوا تا بهینه‌سازی لجستیک، کاربردهای بالقوه مکانیک محاسبات کوانتومی گسترده است. دستاوردهای اخیر مانند ادعای برتری کوانتومی گوگل کنجکاوی و سرمایه‌گذاری را برانگیخته است.

چالش‌ها همچنان وجود دارد، اما تأثیر آن بر حل مسئله عمیق است. Veritas، دریافت کننده جوایز Stevie و Globee Business، در خط مقدم قرار دارد و راه حل‌های نوآورانه محاسبات کوانتومی را ارائه می‌دهد زیرا محققان بر موانع غلبه می‌کنند. سفر به سمت پذیرش گسترده در حال آشکار شدن است و مرزهای هیجان‌انگیزی را برای آینده نشان می‌دهد.

به دنبال پشتیبانی هستید؟ یک تماس را برنامه‌ریزی کنید

همچنین بخوانید:

محاسبات لبه در مقابل محاسبات ابری: تفاوت‌های کلیدی چیست؟
همه چیزهایی که باید در مورد 10 مسئله امنیتی برتر در محاسبات ابری بدانید
چه چیزی باید در مورد تهدیدات کانتینرها در محاسبات ابری بدانید
هوش مصنوعی مولد چیست: راهنمای نهایی برای ابزارهای هوش مصنوعی مولد آمازون
بهترین شیوه‌های امنیت سایبری: محافظت از کسب و کار خود در برابر نقض داده‌ها
توسعه یک زیرساخت مدیریت فناوری اطلاعات قوی برای حمایت از توسعه کسب و کار


محاسبات کوانتومی، به عنوان یک حوزه نسبتاً جدید (حداقل از نظر تجاری)، پتانسیل ایجاد تغییر در نتایج بسیاری از صنایع و حوزه‌های علمی را دارد. تعدادی از کاربردهای محاسبات کوانتومی وجود دارند که به ویژه امیدوارکننده هستند.

محاسبات کوانتومی کاربردی به چه معناست؟
5 مهم‌ترین کاربرد محاسبات کوانتومی
نگاهی به کاربردهای آینده QC

محاسبات کوانتومی کاربردی به چه معناست؟
محاسبات کوانتومی کاربردی شامل استفاده از فناوری محاسبات کوانتومی برای حل مشکلات واقعی در صنایع مختلف است. ما در مورد مهم‌ترین کاربردهای کوانتومی صحبت خواهیم کرد و به موارد کاربردی عملی برای هر یک از آن‌ها خواهیم پرداخت.

5 مهم‌ترین کاربرد محاسبات کوانتومی
1. علم مواد
اولاً، محاسبات کوانتومی ممکن است بتواند سیستم‌های کوانتومی را شبیه‌سازی کند، که می‌تواند در درک رفتار مولکول‌ها و مواد مفید باشد و به حوزه‌هایی مانند علم مواد و کشف دارو کمک کند.
شرکت‌هایی مانند گوگل، IBM، مایکروسافت و اینتل، بخش‌های تحقیقاتی محاسبات کوانتومی خود را دارند، در حالی که ایرباس، فولکس‌واگن و JP Morgan Chase به طور فعال به دنبال راه‌حل‌هایی برای برخی از مهم‌ترین مشکلات خود هستند.
به طور کلی، شرکت‌های بزرگ از محاسبات کوانتومی برای بررسی طیف گسترده‌ای از کاربردها در این حوزه نوظهور استفاده می‌کنند و از قافله عقب نمی‌مانند. با این حال، شرکت‌های کوچک‌تر و حتی استارت‌آپ‌ها نیز در این بازی حضور دارند.
با رایانه‌های کلاسیک، با پیچیده‌تر شدن تعاملات مولکولی، محاسبات دقت کمتری پیدا می‌کنند. در گزارش "بررسی موارد استفاده کوانتومی برای مواد شیمیایی و نفت"، منتشر شده توسط IBM Institute for Business Value، یک مورد استفاده: "توسعه محصولات شیمیایی، از جمله کاتالیزورها و سورفاکتانت‌ها"، نشان می‌دهد که توسعه روش‌ها و مواد شیمیایی جدید با استفاده از رایانه‌های کوانتومی در شرکت‌های شیمیایی و نفتی تسریع می‌شود.
گزارش با اشاره به یک مقاله روی جلد مجله Nature از سال 2017، توضیح می‌دهد که چگونه رایانه‌های کوانتومی در دسترس عموم IBM می‌توانند برای مدل‌سازی هیدرید لیتیوم (LiH) و هیدرید بریلیم (BeH2) در صنایع شیمیایی و نفتی استفاده شوند. این گزارش خاطرنشان کرد که ممکن است به زودی از همین روش‌های ترکیبی برای توسعه کاتالیزورهای جدید برای کاهش انتشار گازها یا سورفاکتانت‌ها برای بهبود بازیابی زیرسطحی استفاده شود.
اثبات این موضوع را می‌توان در ExxonMobil مشاهده کرد. این شرکت در حال پیشبرد استفاده از محاسبات کوانتومی در توسعه فناوری‌های نسل بعدی انرژی و تولید است و کاربردهای بالقوه‌ای از جمله بهینه‌سازی شبکه‌های برق، توسعه مدل‌های زیست‌محیطی دقیق‌تر و توسعه محاسبات کوانتومی بسیار دقیق برای کشف مواد جدید برای جذب کربن به طور موثرتر را پیش‌بینی می‌کند.
همچنین ببینید: 11 شرکتی که از فناوری‌های کوانتومی برای تعیین خواص و واکنش‌های مواد شیمیایی استفاده می‌کنند.

2. محاسبات کوانتومی در امور مالی
در مرحله بعد، انتظار می‌رود محاسبات کوانتومی مدل‌سازی مالی را بهبود بخشد و در نتیجه پیش‌بینی‌های بازار و مدیریت ریسک را بهبود بخشد.
در یک بیانیه مطبوعاتی از ژانویه 2023، شرکت‌های محاسبات کوانتومی Multiverse Computing، Pasqal و یکی از بزرگترین بانک‌های فرانسه، Crédit Agricole، از پایان یک مطالعه POC 1.5 ساله "برای ارزیابی مشارکت یک رویکرد الگوریتمی الهام گرفته از محاسبات کوانتومی و پتانسیل رایانه‌های کوانتومی در دو حوزه: ارزیابی محصولات مالی و ارزیابی ریسک اعتباری" خبر دادند.
شرکت‌ها در این بیانیه مطبوعاتی به مقالاتی اشاره می‌کنند که جزئیات بیشتری در مورد این کار ارائه می‌دهند، با جدیدترین مقاله، "شبکه‌های عصبی تنسور الهام گرفته از کوانتوم برای قیمت‌گذاری اختیار"، که در همان ماه در ArXiv منتشر شد.
در این مطالعه، دو آزمایش در مورد محاسبه موفقیت‌آمیز مشتقات و پیش‌بینی تنزل رتبه طرف‌های معامله مورد بررسی قرار گرفت و نتیجه‌گیری شد که "بهبود قابل توجهی در زمان محاسبات با نیاز به ردپای حافظه کوچکتر با استفاده از تکنیک‌های محاسبات کوانتومی اندازه‌گیری شد، که راه را برای استفاده از آنها در کاربردهای دنیای واقعی در ارزیابی مشتقات هموار می‌کند. برای رایانه کوانتومی، مسئله انتخاب شده تحت شرایط دنیای واقعی مورد بررسی قرار گرفت. با یک پردازنده کوانتومی تنها 50 کیوبیت، نتایج به دست آمده به اندازه نتایج در حال تولید دقیق هستند. پیش‌بینی‌های ما نشان می‌دهد که این عملکرد می‌تواند با 300 کیوبیت، قدرتی که باید در سال 2024 به صورت صنعتی در دسترس باشد، بهبود یابد."
به عنوان نتیجه تحقیقات خود، نویسندگان ادعا می‌کنند که اولین الگوریتم ML تقویت شده با کوانتوم را برای پیش‌بینی تنزل رتبه اعتباری توسعه داده‌اند.
همچنین ببینید: 11 بانک جهانی در حال بررسی دنیای شگفت‌انگیز فناوری‌های کوانتومی هستند.

3. کاربرد محاسبات کوانتومی در یادگیری ماشین (ML)
با استفاده از محاسبات کوانتومی، الگوریتم‌های ML می‌توانند بهبود یابند و پیش‌بینی‌های سریع‌تر و دقیق‌تری ارائه دهند.
در دسامبر 2021، دانشمندان از کال‌تک، هاروارد، برکلی و مایکروسافت در پروژه‌ای با عنوان "مزیت کوانتومی در یادگیری از آزمایش‌ها" همکاری کردند. بر اساس این موضوع، Google Research تابستان گذشته یک پست وبلاگ منتشر کرد که جزئیات مربوط به نحوه عملکرد تیم Jarrod McClean، دانشمند ارشد تحقیقاتی در Google Quantum AI و Hsin-Yuan Huang، دانشجوی فارغ‌التحصیل در Caltech را با استفاده از رایانه کوانتومی خود، Sycamore، نشان می‌دهد که عوامل یادگیری کوانتومی در طیف گسترده‌ای از وظایف به طور تصاعدی بهتر از عوامل یادگیری کلاسیک عمل می‌کنند.
بخشی از این پست وبلاگ بیان کرد: "QML بهترین‌های محاسبات کوانتومی و حوزه کمتر شناخته شده حسگری کوانتومی را با هم ترکیب می‌کند"، در حالی که اذعان داشت که برای برخی از مشکلات، انتظار می‌رود رایانه‌های کوانتومی پیشرفت‌های تصاعدی نسبت به سیستم‌های کلاسیک ارائه دهند، اما محققان باید تعداد کیوبیت‌ها را افزایش دهند و تصحیح خطای کوانتومی را بهبود بخشند تا بتوانند به پتانسیل کامل خود برسند.
علاوه بر تمام مشکلات به ظاهر غیرقابل حل که کاربردهای محاسبات کوانتومی برای مفید شدن با آن روبرو هستند، McClean و Huang به این نتیجه رسیدند که یادگیری ماشین کوانتومی (QML) از طریق این کار آزمایشی اولین مزیت تصاعدی خود را نشان داده است و هنگامی که تعداد نمونه‌ها از حالت کوانتومی محدود شود، این نوع مزیت یادگیری کوانتومی نمی‌تواند توسط منابع محاسباتی کلاسیک نامحدود به چالش کشیده شود.
آن دو نوشتند: "تاکنون، این تکنیک تنها در یک آزمایش 'اثبات مفهوم' ساختگی استفاده شده است، جایی که حالت کوانتومی عمداً تولید می‌شود و محققان وانمود می‌کنند که نمی‌دانند چیست. برای استفاده از این تکنیک‌ها برای انجام اندازه‌گیری‌های کوانتومی پیشرفته در یک آزمایش واقعی، ابتدا باید روی فناوری حسگر کوانتومی فعلی و روش‌هایی برای انتقال وفادارانه حالت‌های کوانتومی به یک رایانه کوانتومی کار کنیم. اما این واقعیت که رایانه‌های کوانتومی امروزی می‌توانند این اطلاعات را پردازش کنند تا یک مزیت تصاعدی در یادگیری به دست آورند، نویدبخش آینده یادگیری ماشین کوانتومی است."
همچنین ببینید: هوش مصنوعی رایانه کوانتومی: توضیح داده شده [+8 شرکت پیشرو]

4. محاسبات کوانتومی کاربردی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
حوزه دیگری که در آن می‌توان از کاربردهای محاسبات کوانتومی برای بهبود NLP و تشخیص گفتار استفاده کرد و در نتیجه ارتباطات دقیق‌تر و کارآمدتری ایجاد کرد.
در نهایت، ما به یک مورد استفاده عملی برای پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌رسیم. در اکتبر 2021، Cambridge Quantum Computing (CQC) که اکنون پس از ادغام با Honeywell Quantum Solutions بخشی از Quantinuum است، از انتشار اولین ابزار و کتابخانه پردازش زبان طبیعی کوانتومی (QNLP) خبر داد که قادر است جملات را به مدارهای کوانتومی تبدیل کند و توسط تیم تحقیقاتی محاسبات کوانتومی مستقر در آکسفورد به رهبری دانشمند ارشد، باب کوک و به رهبری دیمیتریوس کارتساکلیس، دکتر، به عنوان معمار ارشد توسعه یافته است.
در نتیجه، می‌توان برنامه‌های QNLP مانند گفتگوی خودکار، استخراج متن، ترجمه زبان، تبدیل متن به گفتار، تولید زبان و بیوانفورماتیک را سریع‌تر توسعه داد.
Lambeq شریک راه‌اندازی Merck Group یک مقاله تحقیقاتی در مورد QNLP به عنوان بخشی از یک برنامه نوآوری با آزمایشگاه کارآفرینی کوانتومی دانشگاه فنی مونیخ منتشر کرد.
توماس Ehmer از IT Healthcare Innovation Incubator Merck و هم‌بنیانگذار Quantum Computing Interest Group گفت:
"استفاده از ویژگی‌های منحصربه‌فرد محاسبات کوانتومی برای پیشرفت‌های اساسی بخش مهمی از تحقیقات ما در Merck است. پروژه اخیر ما در QNLP با محققان TU Munich نشان داده است که وظایف طبقه‌بندی باینری برای جملات با استفاده از تکنیک‌های QNLP می‌تواند در این مرحله به نتایجی قابل مقایسه با روش‌های کلاسیک موجود دست یابد. واضح است که زیرساخت‌های اطراف محاسبات کوانتومی باید پیشرفت کند تا این تکنیک‌ها بتوانند به صورت تجاری مورد استفاده قرار گیرند. به طور حیاتی، می‌توانیم ببینیم که رویکرد مورد استفاده در QNLP راه را به سمت هوش مصنوعی قابل توضیح و در نتیجه هوش دقیق‌تر و مسئولیت‌پذیر باز می‌کند - که در پزشکی بسیار مهم است."
او افزود که Lambeq به محققان این فرصت را می‌دهد تا تجربه عملی در جنبه‌های تجربی QNLP به دست آورند، که یک حوزه کاوش نشده است و گامی مهم به سوی اجرای NLP در سخت‌افزار کوانتومی در دنیای واقعی است.
همچنین ببینید: چگونه محاسبات کوانتومی می‌تواند مدل‌های زبان بزرگ را بهبود بخشد؟

5. محاسبات کوانتومی مورد استفاده برای بهینه‌سازی وظایف
در نهایت، محاسبات کوانتومی ممکن است با موفقیت در حوزه‌هایی مانند لجستیک و تولید به کار گرفته شود، زیرا تفسیر می‌شود که می‌تواند وظایف بهینه‌سازی پیچیده را بسیار سریع‌تر از رایانه‌های کلاسیک انجام دهد.
یک مثال خوب از کمک محاسبات کوانتومی در بهینه‌سازی را می‌توان در استارت‌آپ آمریکای لاتین Quantum-South مشاهده کرد. این شرکت مستقر در مونته‌ویدئو، اروگوئه، در ژوئن 2022 در وب‌سایت خود پستی با عنوان "بهبود برنامه‌های بارگیری محموله با استفاده از یک رویکرد ترکیبی با آنیلرهای کوانتومی برای بهینه‌سازی محموله در قسمت شکم هواپیماهای مسافربری" منتشر کرد که جزئیات مربوط به نحوه یافتن راهی برای بهبود برنامه‌های بارگیری محموله با استفاده از آنیلرهای کوانتومی از طریق Amazon Braket در یک رویکرد ترکیبی برای بهینه‌سازی محموله در قسمت شکم هواپیماهای مسافربری را شرح می‌دهد.
برنامه‌های توسعه‌یافته‌تر این راه حل می‌تواند ترکیب اولویت مسافران، وزن و حجم بارگیری شده در پروازهای شلوغ را بر اساس نتایج آزمایش اول آنها بهبود بخشد.
علاوه بر این، باعث افزایش کارایی فرآیند و کاهش زمان مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی می‌شود.
علاوه بر این، این راه حل - که Quantum-South گزارش می‌دهد IAG Cargo، بخش رسیدگی به بار International Airlines Group (IAG) آن را آزمایش کرده است - ممکن است منجر به کارایی قابل توجهی در حجم کار شود، زیرا فرآیند بهینه‌سازی فعلی تنها بر روی زیرمجموعه‌ای از همه پروازها تمرکز دارد، در حالی که این راه حل ممکن است کل شبکه حمل و نقل بار را بهینه کند.
Angel Cabeza، رئیس تغییر فناوری IAG Cargo گفت: "IAG Cargo همیشه به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای بهبود کارایی فرآیندهای خود است." او افزود: "ما هیجان‌زده هستیم تا وارد مراحل بعدی شویم تا نتایج این یافته‌های اولیه را تأیید کنیم."
دکتر رافائل سوتلو، هم‌بنیانگذار و رئیس Quantum-South گفت: "ما با بازدید از فرودگاه Adolfo Suárez Madrid–Barajas در اسپانیا شروع به درک عمیق فرآیند فعلی IAG Cargo کردیم." تیم‌های Quantum-South و IAG Cargo با هم کار کردند تا داده‌های عملیاتی را در الگوریتم‌های خود ادغام کنند و الگوریتم‌های دو مورد استفاده را سفارشی کنند تا یک راه حل منحصر به فرد برای سناریوهای IAG Cargo ایجاد کنند."
همچنین ببینید: محققان سرعت کوانتومی را در مسائل بهینه‌سازی مشاهده می‌کنند.

نگاهی به کاربردهای آینده QC
در حالی که موارد استفاده ارائه شده شواهدی از پتانسیلی است که محاسبات کوانتومی (یا مکانیک کوانتومی) می‌تواند به ما ارائه دهد - علیرغم پیشرفت‌های قابل توجه در توسعه سخت‌افزار و الگوریتم‌های محاسبات کوانتومی در زمان‌های اخیر - این فناوری هنوز کاربردهای عملی بسیار محدودی دارد.
با این حال، با ادامه پیشرفت فناوری‌های محاسبات کوانتومی، موارد کاربردی عملی بیشتری احتمالاً ظاهر خواهند شد. برای اکنون، ما فقط باید بازار را مشاهده کنیم و به دنبال موارد استفاده‌ای باشیم که توسط برخی از بهترین شرکت‌ها، موسسات تحقیقاتی و افراد روی کره زمین به خوبی مورد تحقیق قرار گرفته‌اند تا ما را به نقطه‌ای برسانند که بتوانیم ببینیم کاربردهای محاسبات کوانتومی به طور مثبت بر زندگی ما تأثیر می‌گذارند.
اگر این مقاله را آموزنده یافتید، حتماً اخبار فعلی فناوری کوانتومی را در اینجا بررسی کنید. اگر می‌خواهید کاربران سازمانی کوانتوم را با جزئیات بیشتری بررسی کنید، باید به پلتفرم هوش بازار اختصاصی ما مراجعه کنید.
تصویر برجسته: تصویر از Gerd Altmann از Pixabay
اگر این مقاله را آموزنده یافتید، می‌توانید اخبار کوانتومی فعلی، انحصاری‌ها، مصاحبه‌ها و پادکست‌ها را در اینجا کاوش کنید.


محاسبات کوانتومی یک فناوری نوظهور است که پتانسیل تأثیرگذاری بر صنایع متعددی را دارد که به وظایف محاسباتی فشرده متکی هستند. در هسته خود، یک حوزه میان‌رشته‌ای است که علوم کامپیوتر، آمار و فیزیک را با پدیده‌های عجیب مکانیک کوانتومی ترکیب می‌کند. همین امر در مورد سخت‌افزار کوانتومی نیز صدق می‌کند - ساخت کامپیوترهای کوانتومی به انواع مختلفی از مهندسی، مانند اپتیک، سرمازایی، ریزموج‌ها و بسیاری موارد دیگر متکی است.

محاسبات کوانتومی نوید حل برخی از وظایف را با کارایی بسیار بیشتر از کامپیوترهای کلاسیک یا حل مسائلی را می‌دهد که از نظر کلاسیک غیرقابل حل هستند. نقطه‌ای که یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند یک کار خاص را با کارایی بیشتری نسبت به بهترین کامپیوتر کلاسیک انجام دهد، معمولاً به عنوان برتری کوانتومی شناخته می‌شود. پتانسیل افزایش چشمگیر سرعت یادگیری ماشین یا مسائل بهینه‌سازی، انجام شبیه‌سازی‌های پیچیده و پرهزینه، یا پیامدهای محاسبات کوانتومی برای امنیت سایبری از طریق توانایی تجزیه کارآمد اعداد بزرگ - اینها نمونه‌هایی هستند که کاربرد محاسبات کوانتومی را برجسته می‌کنند. بنابراین بدیهی است که فراتر از رویاپردازی نظری، قلمرویی از کاربردهای ملموس وجود دارد که می‌تواند بخش‌ها و حوزه‌هایی مانند امور مالی، امنیت سایبری، کشف دارو، لجستیک و موارد دیگر را متحول کند.

غواصی در قلمرو محاسبات کوانتومی

محاسبات کوانتومی از اصول مکانیک کوانتومی برای پردازش و دستکاری اطلاعات به روش‌هایی که از نظر اساسی با کامپیوترهای معمولی متفاوت است، استفاده می‌کند. در حالی که کامپیوترهای کلاسیک از بیت‌ها به عنوان واحد اساسی اطلاعات استفاده می‌کنند که می‌تواند 0 یا 1 باشد، کامپیوترهای کوانتومی از کیوبیت‌ها یا بیت‌های کوانتومی استفاده می‌کنند که می‌توانند به طور همزمان 0، 1 یا هر دو حالت را نشان دهند. کیوبیت‌ها همچنین اصل اساسی دیگری از مکانیک کوانتومی را نشان می‌دهند: توانایی درهم‌تنیدگی، یعنی کیوبیت‌ها می‌توانند به گونه‌ای با هم مرتبط شوند که حالت‌های فردی آنها غیرقابل تشخیص شود.

چنین اصولی از مکانیک کوانتومی منبع پتانسیل محاسباتی عظیم محاسبات کوانتومی است.

برتری کوانتومی، همانطور که در بالا ذکر شد، تحقق این پتانسیل را نشان می‌دهد و می‌تواند اشکال مختلفی داشته باشد:

یک کامپیوتر کوانتومی افزایش سرعت محاسباتی را نشان می‌دهد، یعنی یک کار را سریعتر از آنچه از نظر کلاسیک امکان‌پذیر است انجام می‌دهد یا قادر به حل مسائلی است که از نظر کلاسیک غیرقابل حل هستند.
با استفاده از یک کامپیوتر کوانتومی، راه حلی دریافت می‌کنیم که کیفیت بهتری نسبت به بهترین راه حل کلاسیک دارد.
استفاده از یک کامپیوتر کوانتومی از نظر انرژی یا هزینه کارآمدتر است، یعنی انرژی کمتری مصرف می‌کند یا هزینه کمتری نسبت به استفاده از ابرکامپیوترهای کلاسیک دارد.

کاربردهای کوانتومی و برتری کوانتومی

در اصل، الگوریتم‌های کوانتومی و وعده آنها برای حل مسائل پیچیده، برتری نسبت به آنچه ما به عنوان کلاسیک درک می‌کنیم را فراهم می‌کنند و ستون فقرات علاقه و گسترشی را که این حوزه در سال‌های اخیر شاهد آن بوده است، تشکیل می‌دهند. با استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی، کاربردهای کوانتومی راه‌حل‌های قابل پیاده‌سازی برای مسائل پیچیده تعریف می‌کنند که به ما امکان می‌دهند از پتانسیل کامپیوترهای کوانتومی بهره‌برداری کنیم و محاسبات کوانتومی را به طور فزاینده‌ای مرتبط سازیم. به عبارت دیگر، کاربردهای کوانتومی برتری الگوریتمی نظری را به تأثیرات دنیای واقعی با حل یک مسئله معنادار ترجمه می‌کنند.

بسیاری از کسب‌وکارها و سازمان‌ها علاقه واضحی به کاربردهای کوانتومی نشان داده‌اند. برخی بر روی موارد خاصی تمرکز می‌کنند (به عنوان مثال، شرکت‌های داروسازی که با مدل‌سازی و شبیه‌سازی کار می‌کنند، کاربردهای بهینه‌سازی در بخش مراقبت‌های بهداشتی و غیره)، در حالی که برخی دیگر کل طیف کاربردهای کوانتومی را بررسی می‌کنند (به عنوان مثال، بخش مالی که بر کاربردهای بالقوه کوانتومی در مدل‌سازی، بهینه‌سازی، یادگیری ماشین و امنیت سایبری تمرکز دارد).

چه برنامه‌هایی و چه زمانی؟

سازمان‌ها و موسسات تحقیقاتی بیشتری در جستجوی شناسایی کاربردهای کوانتومی و تحقق برتری کوانتومی بالقوه هستند. این علاقه نشان می‌دهد که بسیاری اهمیت این فناوری نوپا و کاربردهای آن - پتانسیل حل مشکلات دشوار یا غیرقابل حل، تأثیرگذاری بر اقتصادها و جوامع و تغییر توانایی و سرعت نوآوری ما به عنوان یک گونه - را درک می‌کنند. بنابراین، غیرمنتظره نیست که یک سوال مهم مطرح شود:

چه کاربردهای بالقوه‌ای برای محاسبات کوانتومی وجود دارد و چه زمانی به برتری کوانتومی دست خواهیم یافت؟

محققان و سازمان‌ها به طور مداوم مشکلاتی را مرتبط با تحقیقات یا مدل‌های تجاری خود پیدا می‌کنند که ممکن است از محاسبات کوانتومی سود ببرند یا تحت تأثیر آن قرار گیرند. به طور کلی، می‌توانیم روندهای رایجی را در انواع کاربردهای کوانتومی که مورد بررسی قرار می‌گیرند، ببینیم و آنها را بر اساس نوع مشکلی که حل می‌کنند، گروه‌بندی کنیم. بنابراین، می‌توانیم کاربردهای کوانتومی را به چهار حوزه با توجه به انواع مشکلات مربوطه آنها دسته‌بندی کنیم: شبیه‌سازی، بهینه‌سازی، یادگیری ماشین و امنیت سایبری.

1. شبیه‌سازی

شبیه‌سازی‌ها یکی از امیدوارکننده‌ترین حوزه‌های کاربرد برای محاسبات کوانتومی هستند. سیستم‌های کوانتومی به طور بدنامی پیچیده هستند که حتی برای پیشرفته‌ترین ابرکامپیوترها نیز شبیه‌سازی آنها به صورت کلاسیک دشوار است. کامپیوترهای کوانتومی دیدگاه منحصر به فردی را ارائه می‌دهند و به دانشمندان اجازه می‌دهند تا به طور دقیق تعاملات کوانتومی، ساختارهای مولکولی و واکنش‌های شیمیایی را مدل‌سازی کنند. این می‌تواند کشف دارو، علم مواد و حتی بینش‌هایی را در مورد فیزیک بنیادی که تا کنون از ما پنهان مانده‌اند، متحول کند.

شبیه‌سازی‌های کوانتومی پتانسیل متحول کردن زمینه‌های علمی و فناوری مختلف را دارند:

علم مواد: سیستم‌های کوانتومی اغلب شامل بسیاری از ذرات در تعامل هستند که رفتار آنها را به صورت کلاسیک شبیه‌سازی دشوار می‌کند. کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند ساختار الکترونیکی مولکول‌ها و مواد را شبیه‌سازی کنند و امکان کشف مواد جدید با خواص خاص را برای کاربردهایی در زمینه‌هایی مانند کشف دارو، ذخیره انرژی و طراحی کاتالیزور فراهم کنند.
شیمی: شبیه‌سازی‌های کوانتومی می‌توانند بینش‌هایی را در مورد واکنش‌های شیمیایی، مکانیسم‌های واکنش و خواص مولکولی که به دست آوردن آنها از طریق روش‌های کلاسیک دشوار است، ارائه دهند. این می‌تواند منجر به توسعه روش‌های کارآمدتر و دقیق‌تر برای طراحی دارو، فرآیندهای شیمیایی و سنتز مواد شود.
فیزیک ماده چگال: سیستم‌های کوانتومی با ذرات در تعامل زیاد می‌توانند پدیده‌های عجیب و غریبی مانند ابررسانایی و گذارهای فاز کوانتومی را ایجاد کنند. شبیه‌سازهای کوانتومی می‌توانند به محققان کمک کنند تا این پدیده‌ها را بررسی و درک کنند و به طور بالقوه منجر به توسعه مواد جدید با خواص منحصر به فرد شوند.
فیزیک انرژی بالا: شبیه‌سازی رفتار ذرات در آزمایش‌های فیزیک انرژی بالا، مانند آزمایش‌هایی که در شتاب‌دهنده‌های ذرات انجام می‌شوند، می‌تواند از نظر محاسباتی بسیار فشرده باشد. کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند در شبیه‌سازی و درک ذرات و تعاملات اساسی درگیر کمک کنند.
نظریه میدان کوانتومی: شبیه‌سازی‌های کوانتومی می‌توانند به مطالعه رفتار میدان‌های کوانتومی کمک کنند که در فیزیک ذرات اساسی هستند. این می‌تواند منجر به بینش‌هایی در مورد پدیده‌هایی مانند ایجاد و نابودی ذرات و تعامل بین میدان‌ها شود.
امور مالی: توانایی محاسبات کوانتومی برای مدل‌سازی کارآمد سناریوهای بسیار پیچیده می‌تواند در وظایف محاسباتی گسترده مانند ارزیابی ریسک، قیمت‌گذاری اختیار و پیش‌بینی‌های مختلف در صنعت مالی کاربرد داشته باشد.
مدل‌سازی آب و هوا: شبیه‌سازی‌های کوانتومی می‌توانند مدل‌سازی آب و هوا را با شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی درگیر در فرآیندهای شیمیایی و فیزیکی مرتبط با تغییرات آب و هوایی بهبود بخشند و منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر شوند.
زیست‌شناسی مولکولی: شبیه‌سازی‌های کوانتومی می‌توانند به درک سیستم‌های زیستی مولکولی پیچیده، مانند تا شدن پروتئین، که برای کشف دارو و درک فرآیندهای بیولوژیکی حیاتی است، کمک کنند.

2. بهینه‌سازی

بهینه‌سازی کوانتومی یک حوزه کاربردی دیگر برای محاسبات کوانتومی است. مسائل بهینه‌سازی در زمینه‌های مختلف رایج هستند که در آن یافتن بهترین راه‌حل از مجموعه گسترده‌ای از احتمالات بسیار مهم است. به طور کلاسیک، اینها می‌توانند محاسبات طاقت‌فرسا باشند، اما محاسبات کوانتومی الگوریتم‌های بهینه‌سازی را معرفی می‌کند که پتانسیل تسریع چنین وظایفی را دارند. حل مسائل بهینه‌سازی در قلب بسیاری از بخش‌های صنعت قرار دارد.

لجستیک و مدیریت زنجیره تامین: بهینه‌سازی مسیرها، برنامه‌ها و تخصیص منابع در لجستیک و مدیریت زنجیره تامین می‌تواند بسیار پیچیده باشد. الگوریتم‌های بهینه‌سازی کوانتومی می‌توانند به یافتن راه‌حل‌های بهینه سریع‌تر کمک کنند و منجر به صرفه‌جویی در هزینه و بهبود کارایی شوند.
بهینه‌سازی سبد سهام: در امور مالی، بهینه‌سازی کوانتومی پتانسیل استفاده برای بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری با در نظر گرفتن دارایی‌های متعدد، عوامل خطر و محدودیت‌ها را دارد. این می‌تواند منجر به استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک بهتر شود.
مدیریت انرژی و منابع: بهینه‌سازی کوانتومی می‌تواند برای مسائلی مربوط به توزیع انرژی، تخصیص منابع و مدیریت شبکه اعمال شود. این شامل بهینه‌سازی توزیع برق، به حداقل رساندن مصرف انرژی و بهبود کارایی منابع انرژی تجدیدپذیر است.
بهینه‌سازی تولید و فرآیند: فرآیندهای تولید، برنامه‌های تولید و استفاده از منابع در صنایع می‌تواند با بهینه‌سازی کوانتومی افزایش یابد. این می‌تواند منجر به کاهش ضایعات، افزایش بهره‌وری و بهبود کنترل کیفیت شود.
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: بسیاری از وظایف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی شامل مسائل بهینه‌سازی مانند تنظیم پارامتر، خوشه‌بندی و انتخاب ویژگی است. بهینه‌سازی کوانتومی می‌تواند این فرآیندها را تسریع کند و منجر به مدل‌های هوش مصنوعی موثرتر شود.
مخابرات: بهینه‌سازی کوانتومی می‌تواند برای وظایفی مانند بهینه‌سازی مسیریابی شبکه، تخصیص منابع در شبکه‌های ارتباطی و بهبود پوشش سیگنال بی‌سیم استفاده شود.
کشف شیمیایی و دارو: بهینه‌سازی ساختارهای مولکولی برای کشف دارو شامل جستجوی پیکربندی‌هایی است که منجر به خواص مطلوب می‌شوند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی کوانتومی می‌توانند این فرآیند را با کاوش کارآمد در فضای وسیعی از پیکربندی‌های ممکن بهبود بخشند.
جریان ترافیک و برنامه‌ریزی شهری: بهینه‌سازی جریان ترافیک، مسیرهای حمل و نقل عمومی و برنامه‌ریزی شهری می‌تواند از تکنیک‌های بهینه‌سازی کوانتومی بهره‌مند شود. این می‌تواند منجر به کاهش تراکم، زمان سفر کوتاه‌تر و طرح‌های شهری کارآمدتر شود.
هوافضا و مهندسی: طراحی سیستم‌های مهندسی پیچیده، مانند هواپیما یا فضاپیما، اغلب شامل بهینه‌سازی پارامترهای متعدد برای عملکرد و ایمنی است. بهینه‌سازی کوانتومی می‌تواند در یافتن طرح‌های بهینه سریع‌تر کمک کند.
بهینه‌سازی ترکیبی: بسیاری از مسائل بهینه‌سازی ترکیبی، مانند مسئله فروشنده دوره‌گرد یا رنگ‌آمیزی گراف، با افزایش اندازه مسئله به طور تصاعدی دشوارتر می‌شوند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی کوانتومی ممکن است سرعت‌هایی را برای حل این نوع مسائل ارائه دهند.

3. یادگیری ماشین

یادگیری ماشین کوانتومی می‌تواند از قدرت محاسبات کوانتومی برای تسریع وظایف یادگیری ماشین خاص استفاده کند و پیشرفت‌هایی را در زمینه‌هایی از تشخیص الگو تا مسائل بهینه‌سازی باز کند. در اینجا چند روشی که یادگیری ماشین کوانتومی می‌تواند اعمال شود آورده شده است:

پردازش داده‌های کوانتومی: کامپیوترهای کوانتومی به طور بالقوه می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را به دلیل موازی‌سازی ذاتی خود به طور کارآمدتری پردازش کنند. تکنیک‌های پردازش داده‌های کوانتومی می‌توانند وظایفی مانند پاکسازی داده‌ها، کاهش ابعاد و پیش‌پردازش را تسریع کنند.
تجزیه و تحلیل داده‌های کوانتومی: الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و تشخیص ناهنجاری را افزایش دهند. کامپیوترهای کوانتومی ممکن است الگوها و ساختارهایی را در داده‌ها سریعتر از همتایان کلاسیک خود پیدا کنند.
انتخاب ویژگی کوانتومی: کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند به انتخاب ویژگی‌های مرتبط برای وظایف یادگیری ماشین کمک کنند. این می‌تواند منجر به مدل‌های کارآمدتر و دقیق‌تر، به ویژه در داده‌های با ابعاد بالا شود.
شبکه‌های عصبی کوانتومی: نسخه‌های کوانتومی شبکه‌های عصبی، که به عنوان شبکه‌های عصبی کوانتومی شناخته می‌شوند، پیشنهاد شده‌اند.
این شبکه‌ها از نظر تئوری می‌توانند انواع خاصی از محاسبات، مانند وظایف بهینه‌سازی یا حل معادلات خطی را سریعتر از شبکه‌های عصبی کلاسیک انجام دهند.
مدل‌های مولد کوانتومی: کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند به تولید توزیع‌های داده پیچیده به طور کارآمد کمک کنند که برای وظایفی مانند تولید نمونه‌های واقع‌گرایانه برای شبیه‌سازی یا ایجاد طرح‌های جدید مفید است.
ماشین‌های بردار پشتیبانی کوانتومی: کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند به طور بالقوه سرعت آموزش و استنتاج برای ماشین‌های بردار پشتیبانی، یک الگوریتم طبقه‌بندی پرکاربرد را افزایش دهند.
یادگیری تقویتی کوانتومی: سیستم‌های کوانتومی می‌توانند برای تسریع جنبه‌های خاصی از یادگیری تقویتی استفاده شوند که شامل آموزش عوامل برای تصمیم‌گیری در محیط‌های پویا است.
ماشین‌های بولتزمن کوانتومی: نسخه‌های کوانتومی ماشین‌های بولتزمن ممکن است برای وظایفی مانند بهینه‌سازی، نمونه‌برداری و مدل‌سازی احتمالی استفاده شوند.
روش‌های هسته کوانتومی: کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند به طور بالقوه روش‌های هسته مورد استفاده در یادگیری ماشین برای وظایفی مانند ماشین‌های بردار پشتیبانی و رگرسیون هسته را تسریع کنند.

4. رمزنگاری

محاسبات کوانتومی پتانسیل تأثیرگذاری قابل توجهی بر امنیت سایبری را با هم افزایش امنیت رمزنگاری و ایجاد چالش‌های جدید دارد. از یک طرف، الگوریتم شور پتانسیل تأثیرگذاری بر روش‌های رمزگذاری به طور گسترده استفاده شده را دارد. از طرف دیگر، رمزنگاری کوانتومی نوید رمزگذاری از طریق ترکیبی از رمزنگاری پساکوانتومی و توزیع کلید کوانتومی را ارائه می‌دهد و امکان کانال‌های ارتباطی امن‌تر را فراهم می‌کند. در نتیجه، چشم‌انداز امنیت سایبری در حال تحول است، جایی که سازمان‌ها تلاش می‌کنند با آماده شدن برای تهدیدات و فرصت‌های ارائه شده توسط محاسبات کوانتومی سازگار شوند.

به طور کلی، تکنیک‌های مقاوم در برابر کوانتوم رمزگذاری که بر اساس پیچیدگی ریاضی هستند، معمولاً به عنوان رمزنگاری پساکوانتومی (PQC) شناخته می‌شوند. در ادبیات، یک چارچوب متمایز بین چنین رویکردهایی بر اساس پیچیدگی ریاضی و سایر رویکردهایی که به طور ذاتی به مکانیک کوانتومی متکی هستند وجود دارد. برخی از جنبه‌ها و کاربردهای کلیدی رمزنگاری کوانتومی در زیر آمده است:

توزیع کلید کوانتومی (QKD): کاربرد اصلی رمزنگاری کوانتومی ایجاد کلیدهای رمزگذاری ایمن بین دو طرف است که اغلب به عنوان آلیس و باب شناخته می‌شوند. پروتکل‌های QKD، مانند پروتکل معروف BB84، از خواص کوانتومی مانند قضیه عدم کلون‌سازی و اندازه‌گیری کوانتومی برای اطمینان از اینکه هرگونه تلاش برای استراق سمع در ارتباط قابل تشخیص است و طرفین را از نقض امنیتی احتمالی آگاه می‌کند، استفاده می‌کنند.
تبادل کلید کوانتومی: پروتکل‌های QKD به آلیس و باب اجازه می‌دهند تا کلیدهای رمزنگاری را به طور ایمن از طریق یک کانال ناامن تبادل کنند. این کلیدها سپس می‌توانند برای روش‌های رمزگذاری کلاسیک بعدی، مانند رمزگذاری متقارن استفاده شوند و اطمینان حاصل شود که ارتباط محرمانه باقی می‌ماند.
احراز هویت ایمن کوانتومی: رمزنگاری کوانتومی همچنین می‌تواند برای احراز هویت ایمن استفاده شود و اطمینان حاصل شود که یک پیام از یک فرستنده قانونی می‌آید و در طول انتقال دستکاری نشده است.
امنیت شبکه کوانتومی: رمزنگاری کوانتومی می‌تواند برای ایمن‌سازی ارتباطات در شبکه‌های کوانتومی اعمال شود که شامل توزیع حالت‌های کوانتومی بین چندین طرف است. این شبکه‌ها برای وظایفی مانند محاسبات کوانتومی، سنجش کوانتومی توزیع‌شده و ارتباطات ایمن در مسافت‌های طولانی در نظر گرفته شده‌اند.
مدیریت کلید کوانتومی: توزیع کلید کوانتومی می‌تواند با پروتکل‌های رمزنگاری کلاسیک ادغام شود تا کلیدهای رمزگذاری را به طور ایمن مدیریت کند و رویکردی جامع برای حفاظت از داده‌ها ارائه دهد.
تحلیل رمزنگاری کوانتومی و تحلیل امنیتی: تکنیک‌های کوانتومی همچنین می‌توانند برای تجزیه و تحلیل امنیت پروتکل‌های رمزنگاری کلاسیک استفاده شوند. کامپیوترهای کوانتومی به طور بالقوه می‌توانند برای حمله به سیستم‌های رمزنگاری کلاسیک استفاده شوند که پیامدهایی برای آینده ارتباطات ایمن دارد.
پیاده‌سازی عملی: رمزنگاری کوانتومی در سناریوهای دنیای واقعی مختلف، مانند ارتباطات نقطه به نقطه، ارتباطات کوانتومی مبتنی بر ماهواره و شبکه‌های فیبر نوری نشان داده شده است. سیستم‌های QKD تجاری در دسترس هستند، اگرچه آنها معمولاً به دلیل چالش‌های فناوری فعلی به کاربردهای تخصصی محدود می‌شوند.

همانطور که در این مسیر گام برمی‌داریم، مهم است که خارهای همراه با گل‌ها را بشناسیم. کامپیوترهای کوانتومی قادر به حل هر مشکلی نخواهند بود و برای همه و همه چیز مناسب نخواهند بود. همانطور که مشاهده شد، آنها در کاربردهای خاصی عالی هستند اما همچنان در موارد دیگر از همتایان کلاسیک خود عقب هستند.

چالش‌ها

حتی اگر این حوزه در سال‌های اخیر پیشرفت‌های زیادی داشته است، محاسبات کوانتومی هنوز در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارد. برخی از چالش‌های واقعی هنوز باید برطرف شوند. در حال حاضر، ما در دوره‌ای که به آن عصر کوانتومی با مقیاس متوسط و پر سر و صدا (NISQ) می‌گویند، قرار داریم. قسمت "پر سر و صدا" به یکی از چالش‌های اصلی اشاره دارد - این واقعیت که کامپیوترهای کوانتومی مستعد انواع مختلفی از خطاها هستند. به عنوان مثال، عملیاتی که برنامه‌هایی را که روی یک کامپیوتر کوانتومی اجرا می‌شوند تعریف می‌کنند، می‌توانند نادرست باشند، کیوبیت‌ها برای حفظ اطلاعات تلاش می‌کنند که تمایل به خراب شدن با گذشت زمان دارد، خطاهایی ناشی از تعاملات حرارتی با محیط و غیره.

چالش بزرگ دیگر برای این حوزه مقیاس‌پذیری است که می‌تواند پیامدهای دوگانه داشته باشد. اولاً، مقیاس‌بندی دستگاه‌ها می‌تواند از نظر ویژگی‌های سخت‌افزاری، مانند فضا در پردازنده‌های کوانتومی دشوار باشد. پیامد دوم به طور همزمان با نویز همراه است - افزایش تعداد کیوبیت‌ها معمولاً نویز را نیز تقویت می‌کند و مقیاس‌بندی محاسبات را به طور قابل اعتمادی دشوارتر می‌کند.

موارد احتیاطی دیگری نیز وجود دارد، مانند قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها و الگوریتم‌های محاسبات کوانتومی.
به دلیل نحوه کار اساسی متفاوت محاسبات کوانتومی، اغلب برای افرادی که فاقد مهارت‌های خاصی هستند، درک و استفاده از مدل‌ها دشوار است.

این چالش‌ها تأثیر زیادی بر برنامه‌هایی دارد که می‌توانیم در این مرحله اجرا کنیم و همچنین پیش‌بینی‌های ما در مورد زمان اجرای برنامه‌هایی که برتری کوانتومی را ارائه می‌دهند.

پاسخ به چه زمانی

داشتن نمای کلی از "چه برنامه‌هایی" بینش‌هایی را در مورد پتانسیل محاسبات کوانتومی ارائه می‌دهد. اکنون برای قسمت دوم سوال مهم و چالش‌برانگیزتر - "چه زمانی" می‌توانیم این برنامه‌ها را اجرا کنیم؟

توانایی ما برای پیاده‌سازی و اجرای برنامه‌های کوانتومی که مشکلات معناداری را حل می‌کنند، به شدت به بلوغ خود فناوری بستگی دارد. تعداد کیوبیت‌هایی که در پردازنده‌های کوانتومی قرار دارند، کیفیت و توانایی آنها در حفظ اطلاعات و توانایی ما در کنترل آن اطلاعات، تصحیح خطاها و مبارزه با نویز - همه عوامل اساسی هستند که بر آنچه می‌توانیم پیاده‌سازی کنیم تأثیر می‌گذارند. بنابراین، برای پاسخ به "چه زمانی"، ضروری است که بتوانیم عوامل توانمندسازی را درک کنیم و تکامل آنها را ردیابی کنیم.

مهم است که با بالغ شدن فناوری‌های توانمندسازی و با آنها قابلیت‌های دستگاه‌های کوانتومی، بتوانیم برنامه‌های بزرگتر و بهتری را پیاده‌سازی کنیم و مشکلات بزرگتر و پیچیده‌تری را حل کنیم. همانطور که از عصر NISQ به عصری در آینده می‌رویم که در آن کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا می‌شوند، شاهد گسترش آنچه در حال حاضر ممکن است باشیم، خواهیم بود. این وعده همان چیزی است که تحقیق و توسعه را در این زمینه تقویت می‌کند و آن را به یکی از هیجان‌انگیزترین فناوری‌های نوظهور تبدیل می‌کند.

در همین حال، نقش مهمی برای شبیه‌سازی وجود دارد - یعنی استفاده از کامپیوترهای کلاسیک برای تکرار نحوه رفتار و عملکرد کامپیوترهای کوانتومی. این یک ابزار قدرتمند است و به ویژه در عصر NISQ مرتبط است که به ما امکان می‌دهد درک کنیم که چه اتفاقی در زمان اجرای یک کامپیوتر کوانتومی می‌افتد، قابلیت‌ها را با اجرای الگوریتم‌ها در یک سناریوی بدون خطا درک کنیم یا نویز و خطاهای رخ داده در طول یک محاسبه را بازسازی و درک کنیم.

معیارسنجی، تأیید و استانداردها

با توجه به وضعیت فعلی، درک قابلیت‌ها و عملکرد سخت‌افزار و نرم‌افزار فعلی برای توسعه و پیاده‌سازی کارآمد الگوریتم‌ها و برنامه‌ها ضروری است.

این را می‌توان از طریق فرآیند معیارسنجی به دست آورد. معیارسنجی معیارهایی را تولید می‌کند که عملکرد یک کامپیوتر کوانتومی را نشان می‌دهد و دانش در مورد نحوه عملکرد یک سیستم و امکان ارزیابی سخت‌افزار، نرم‌افزار و الگوریتم‌ها را فراهم می‌کند.

بخشی مهم از تضمین قابلیت‌های فعلی و آینده سیستم‌های محاسبات کوانتومی، توسعه فرآیندها و تکنیک‌هایی برای تأیید عملکرد آنها است. دو نکته اصلی در اینجا وجود دارد: تأیید قابلیت‌های سخت‌افزار و تأیید عملکرد الگوریتم و برتری کوانتومی. در مورد اول، ما بر بررسی اینکه آیا همه عناصری که یک کامپیوتر کوانتومی را تشکیل می‌دهند همانطور که در نظر گرفته شده‌اند کار می‌کنند، تمرکز می‌کنیم.

در مورد دومی، می‌خواهیم در مورد فرآیندهایی فکر کنیم که تأیید می‌کنند که یک الگوریتم یا برنامه واقعاً برتری کوانتومی را نشان می‌دهد. در نهایت، ارزش زیادی در استانداردسازی تأیید و متمرکز کردن این فرآیند از طریق یک مرجع معتبر و مورد اعتماد وجود دارد.

بحث فوق یک شکاف مهم در چشم‌انداز فعلی را نشان می‌دهد: استانداردهای محاسبات کوانتومی. نیاز مبرمی به توسعه معیارهای و فرآیندهای استاندارد شده، نه تنها برای معیارسنجی و تأیید، بلکه برای چندین جنبه مرتبط با توسعه و استفاده از محاسبات کوانتومی وجود دارد. این به ما امکان می‌دهد تا بدانیم چه عملکردهای مهم و معیارهای کیفیتی وجود دارد که باید در هنگام توسعه سخت‌افزار، نرم‌افزار و برنامه‌ها به دنبال آنها باشیم. در حال حاضر، چندین ابتکار عمل از موسسات شناخته شده مانند IEEE و BSI وجود دارد که به این هدف کار می‌کنند.

خلاصه

با فکر کردن به حوزه‌های مشکل شبیه‌سازی، بهینه‌سازی، یادگیری ماشین و امنیت سایبری، تعداد زیادی از مشکلات را پیدا می‌کنیم که پتانسیل حل شدن با استفاده از محاسبات کوانتومی را دارند. به همان اندازه، عدم قطعیت زیادی (ناشی از مرحله فعلی این حوزه) وجود دارد که بر درک فعلی ما از آنچه می‌توان حل کرد، چگونه، با چه منفعتی و (مهمتر از همه) چه زمانی تأثیر می‌گذارد. با این حال، پتانسیل محاسبات کوانتومی تحقیق و توسعه را از صنعت و دانشگاه تقویت می‌کند.

مهم است که درک کنیم که محاسبات کوانتومی هنوز در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارد. به همین دلیل، در جامعه علمی، انگیزه‌ای برای درک قابلیت‌ها، رسیدگی به خطاها (که به عنوان نویز نیز شناخته می‌شوند) که پردازنده‌های کوانتومی اولیه نشان می‌دهند و غلبه بر موانع مقیاس‌پذیری وجود دارد. به طور مشابه، فعالیت‌هایی مانند معیارسنجی و تأیید مراحل اساسی برای رشد و بلوغ این حوزه هستند.

چنین فعالیت‌هایی همچنین می‌تواند به توسعه استانداردها کمک کند، یک گام مهم به سوی درک قابلیت‌ها و معیارهای کیفیتی خاصی که باید برای پیشرفت این حوزه به سمت برتری کوانتومی عملی و بهره‌برداری از پتانسیلی که محاسبات کوانتومی ارائه می‌دهد، به دنبال آن باشیم.

در نهایت، توسعه و پیاده‌سازی برنامه‌های کوانتومی به شدت به بلوغ فناوری و عوامل توانمندسازی آن بستگی دارد. حتی اگر محاسبات کوانتومی هنوز در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارد، مهم است که رشد و شتاب خارق‌العاده آن را بشناسیم، با بسیاری از شرکت‌های بزرگ فناوری که در برنامه‌های تحقیق و توسعه و پیشنهادات خدماتی خود مشارکت دارند، همراه با یک صنعت پر جنب و جوش از شرکت‌های نوپا و در حال رشد.

همانطور که فناوری بالغ می‌شود و عملکرد و قابلیت‌ها بهبود می‌یابد، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که فضای برنامه واقعاً باز شود.