‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍🔴خلاصه ای از گزارش QED-C درخصوص موارد ادغام محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی 🔴
   
🔸کنسرسیوم توسعه اقتصادی کوانتومی (QED-C) در گزارشی جامع، بر تأثیر تحول‌آفرین ادغام #محاسبات_کوانتومی و #هوش_مصنوعی تأکید کرده است. این مطالعه نشان می‌دهد که ترکیب این دو فناوری نوظهور می‌تواند پیشرفت‌ها را تسریع کرده، کاربردهای جدیدی را ممکن سازد و به‌طور چشمگیری مقیاس‌پذیری و کارایی راه‌حل‌های محاسباتی را در حوزه‌های مختلف افزایش دهد.

📌چهار حوزه اصلی هم‌افزایی QC + AI

1️⃣ایجاد راه‌حل‌ها و کاربردهای نوین:
🔸کاربردهایی که در حال حاضر با رایانش کلاسیک امکان‌پذیر نیستند، با هم‌افزایی QC و AI قابل دستیابی خواهند بود، از جمله در کشف مواد جدید، مدل‌سازی اقلیمی، داروسازی، و بهینه‌سازی لجستیک.

2️⃣شناسایی کاربردهای کوانتومی با استفاده از AI:
🔸ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند سناریوهایی را که در آن‌ها رایانش کوانتومی مزیت رقابتی دارد، شناسایی کرده و توسعه هدفمند الگوریتم‌های کوانتومی را تسهیل کنند.

3️⃣شتاب‌دهی به توسعه فناوری‌های QC با کمک AI:
🔸هوش مصنوعی می‌تواند طراحی مدارهای کوانتومی، اصلاح خطا و تولید داده‌های آزمایشی برای الگوریتم‌های QC را خودکار کرده و سرعت توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار کوانتومی را افزایش دهد.

4️⃣پیشرفت‌های فنی لازم برای ادغام QC + AI:
🔸همگرایی این دو حوزه مستلزم پیشرفت در رایانش ناهمگون (heterogeneous computing) است، که در آن پردازنده‌های کوانتومی، کلاسیک، گرافیکی و عصبی به‌صورت یکپارچه کار کنند.


📌نمونه‌های کاربردی

1️⃣الگوریتم‌های AI-تقویت‌شده در QC می‌توانند مدل‌سازی دقیق واکنش‌های شیمیایی را ممکن سازند و به پیشرفت در طراحی دارو و مهندسی مواد کمک کنند.

2️⃣در اقلیم شناسی، QC + AI می‌تواند پیش‌بینی پدیده‌های شدید جوی را بهبود بخشد و آمادگی در برابر بلایای طبیعی را افزایش دهد.

3️⃣در لجستیک و انرژی، این فناوری‌ها می‌توانند بهینه‌سازی شبکه‌های برق هوشمند و مسیرهای حمل‌ونقل را تسهیل کنند.


📌توصیه‌های راهبردی برای توسعه QC + AI

1️⃣ حمایت دولت فدرال و ادغام در ابتکارات ملی:

🔸گنجاندن QC + AI در برنامه‌های ملی مانند ابتکار کوانتومی ملی (NQI) و قانون CHIPS.
🔸ایجاد بسترهای آزمایشگاهی مشترک برای محققان دانشگاهی، دولتی و صنعتی با تمرکز بر رایانش ناهمگون و ادغام فناوری‌ها.

2️⃣افزایش پژوهش و آموزش میان‌رشته‌ای در دانشگاه‌ها:

🔸ترویج آموزش ترکیبی در زمینه‌های فیزیک، مهندسی، علوم رایانه و AI.
🔸ایجاد دوره‌های کارآموزی و همکاری بین دانشگاه‌ها و شرکت‌های QC برای ارتقاء مهارت عملی دانشجویان.

3️⃣تعامل گسترده بین صنایع و همکاری میان‌حوزه‌ای:

🔸همکاری بین کنسرسیوم‌های AI و QC مانند QED-C و AI Alliance برای افزایش آگاهی و تعریف پروژه‌های مشترک.
🔸استفاده از رویدادهایی مانند هکاتون‌ها و چالش‌های صنعتی برای تشویق توسعه کاربردهای اولیه.
🔸گنجاندن QC + AI در برنامه‌های دولتی صنایع پیشرفته مانند ساخت و تولید پیشرفته و ریز


📌چشم‌انداز بلندمدت

🔸این گزارش پیش‌بینی می‌کند که همانند رشد انفجاری هوش مصنوعی در گذشته، QC + AI نیز می‌تواند به نقطه عطفی برسد که منجر به پذیرش گسترده و سریع آن شود. همچنین به ضرورت توجه به مسائل حریم خصوصی و توسعه استانداردهای ارزیابی عملکرد با الگو گرفتن از تجربیات AI اشاره می‌کند.

🌐منبع

📎 Join: @QuantumSTEM  

🌐 Website

🔵 LinkedIn
_._._._._._._._._._._._._._._._.
#گزارش #صنعت_کوانتوم

Quantum STEM

‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍🔴خلاصه ای از گزارش QED-C درخصوص موارد ادغام محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی 🔴
   
🔸کنسرسیوم توسعه اقتصادی کوانتومی (QED-C) در گزارشی جامع، بر تأثیر تحول‌آفرین ادغام #محاسبات_کوانتومی و #هوش_مصنوعی تأکید کرده است. این مطالعه نشان می‌دهد که ترکیب این دو فناوری نوظهور می‌تواند پیشرفت‌ها را تسریع کرده، کاربردهای جدیدی را ممکن سازد و به‌طور چشمگیری مقیاس‌پذیری و کارایی راه‌حل‌های محاسباتی را در حوزه‌های مختلف افزایش دهد.

📌چهار حوزه اصلی هم‌افزایی QC + AI

1️⃣ایجاد راه‌حل‌ها و کاربردهای نوین:
🔸کاربردهایی که در حال حاضر با رایانش کلاسیک امکان‌پذیر نیستند، با هم‌افزایی QC و AI قابل دستیابی خواهند بود، از جمله در کشف مواد جدید، مدل‌سازی اقلیمی، داروسازی، و بهینه‌سازی لجستیک.

2️⃣شناسایی کاربردهای کوانتومی با استفاده از AI:
🔸ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند سناریوهایی را که در آن‌ها رایانش کوانتومی مزیت رقابتی دارد، شناسایی کرده و توسعه هدفمند الگوریتم‌های کوانتومی را تسهیل کنند.

3️⃣شتاب‌دهی به توسعه فناوری‌های QC با کمک AI:
🔸هوش مصنوعی می‌تواند طراحی مدارهای کوانتومی، اصلاح خطا و تولید داده‌های آزمایشی برای الگوریتم‌های QC را خودکار کرده و سرعت توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار کوانتومی را افزایش دهد.

4️⃣پیشرفت‌های فنی لازم برای ادغام QC + AI:
🔸همگرایی این دو حوزه مستلزم پیشرفت در رایانش ناهمگون (heterogeneous computing) است، که در آن پردازنده‌های کوانتومی، کلاسیک، گرافیکی و عصبی به‌صورت یکپارچه کار کنند.


📌نمونه‌های کاربردی

1️⃣الگوریتم‌های AI-تقویت‌شده در QC می‌توانند مدل‌سازی دقیق واکنش‌های شیمیایی را ممکن سازند و به پیشرفت در طراحی دارو و مهندسی مواد کمک کنند.

2️⃣در اقلیم شناسی، QC + AI می‌تواند پیش‌بینی پدیده‌های شدید جوی را بهبود بخشد و آمادگی در برابر بلایای طبیعی را افزایش دهد.

3️⃣در لجستیک و انرژی، این فناوری‌ها می‌توانند بهینه‌سازی شبکه‌های برق هوشمند و مسیرهای حمل‌ونقل را تسهیل کنند.


📌توصیه‌های راهبردی برای توسعه QC + AI

1️⃣ حمایت دولت فدرال و ادغام در ابتکارات ملی:

🔸گنجاندن QC + AI در برنامه‌های ملی مانند ابتکار کوانتومی ملی (NQI) و قانون CHIPS.
🔸ایجاد بسترهای آزمایشگاهی مشترک برای محققان دانشگاهی، دولتی و صنعتی با تمرکز بر رایانش ناهمگون و ادغام فناوری‌ها.

2️⃣افزایش پژوهش و آموزش میان‌رشته‌ای در دانشگاه‌ها:

🔸ترویج آموزش ترکیبی در زمینه‌های فیزیک، مهندسی، علوم رایانه و AI.
🔸ایجاد دوره‌های کارآموزی و همکاری بین دانشگاه‌ها و شرکت‌های QC برای ارتقاء مهارت عملی دانشجویان.

3️⃣تعامل گسترده بین صنایع و همکاری میان‌حوزه‌ای:

🔸همکاری بین کنسرسیوم‌های AI و QC مانند QED-C و AI Alliance برای افزایش آگاهی و تعریف پروژه‌های مشترک.
🔸استفاده از رویدادهایی مانند هکاتون‌ها و چالش‌های صنعتی برای تشویق توسعه کاربردهای اولیه.
🔸گنجاندن QC + AI در برنامه‌های دولتی صنایع پیشرفته مانند ساخت و تولید پیشرفته و ریز


📌چشم‌انداز بلندمدت

🔸این گزارش پیش‌بینی می‌کند که همانند رشد انفجاری هوش مصنوعی در گذشته، QC + AI نیز می‌تواند به نقطه عطفی برسد که منجر به پذیرش گسترده و سریع آن شود. همچنین به ضرورت توجه به مسائل حریم خصوصی و توسعه استانداردهای ارزیابی عملکرد با الگو گرفتن از تجربیات AI اشاره می‌کند.

🌐منبع

📎 Join: @QuantumSTEM  

🌐 Website

🔵 LinkedIn
_._._._._._._._._._._._._._._._.
#گزارش #صنعت_کوانتوم

hottg.com/QuantumSTEM/1499

1.8K viewsMay 3 at 12:01