Kuantum bilişim sektörünün 2023 ve 2035 yılları arasında %33’lük bir YBBO ile büyüyeceği ve 2022 yılındaki 1,61 milyar dolarlık değerine kıyasla 50 milyar dolara ulaşacağı tahmin edilmektedir.
Bu değerden pay almak isteyen kuantum teknolojisi girişimleri, kuantum bilişim, iletişim ve algılama alanlarındaki şirketler, kuantum bilişim uygulamaları için 2,35 milyar dolara ulaşan yatırımlar gördü.
Peki nedir bu kuantum hesaplama ve hangi alanlarda işimize yarar?
İlgili İçerik: Kuantum Bilgisayar Nedir? Kuantum Bilgisayar Türleri
Quantum Computing (Kuantum Hesaplama) Nedir?
Quantum computing yani kuantum hesaplama, belirli problemleri klasik bilgisayarlardan çok daha hızlı çözerek tamamen yeni hesaplama alanlarını mümkün kılan ve hızla gelişen bir teknolojidir.
Kuantum bilgisayarlar, bilgiyi yalnızca 1 veya 0 olabilen bitlerde depolayan klasik bilgisayarların aksine “süperpozisyon” olarak bilinen bir olgu olan 1 ve 0’ın çeşitli durumlarında aynı anda var olabilen kübitleri kullanır. “Dolanıklık” adı verilen bir süreç sayesinde kübitler fiziksel olarak bağlı olmasalar bile birbirlerini etkileyebilir.
Kuantum hesaplama ve uygulamaları kuantum mekaniği yasalarından yararlanır. Klasik fizikte bir nesne iyi tanımlanmış bir durumda bulunur. Ancak kuantum mekaniğinde nesneler ancak biz onları gözlemledikten sonra iyi tanımlanmış bir durumda var olurlar. Gözlemimizden önce, nesnelerin durumları ve aralarındaki ilişkiler olasılık meseleleridir.
Bilgi işlem açısından bu, verilerin kuantum dünyasındaki durumların çokluğunu yansıtan ikili olmayan bilgi kübitleri aracılığıyla farklı şekilde kaydedildiği ve depolandığı anlamına gelir. Bu çokluk, aritmetik kombinatorik için daha hızlı ve daha düşük maliyetli hesaplamalar yapılmasını sağlayabilir.
Adından da anlaşılacağı üzere, kombinatorik problemleri “Bu nesne kümesi kaç şekilde birleştirilebilir?” ve belirli bir kombinasyonun mümkün olup olmadığını veya bazı metriklere göre hangi nesne kombinasyonlarının “en iyi” olduğunu sorar.
Başka bir deyişle, kuantum algoritmaları bu karmaşık problemlere yeni bir yaklaşım sunar ve vaatleri, bunları çözmek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltma potansiyellerinde yatmaktadır. Kuantum donanımı ölçeklendikçe ve kuantum algoritmaları geliştikçe, birçok önemli sorun çözüm bulabilir.
Kuantum Bilişim Uygulamaları
Şu anda yalnızca küçük kuantum işlemciler mevcutken ve büyük ölçekli kuantum bilgisayarlar henüz geliştirilme aşamasındayken, araştırmacılar ve şirketler yine de bir dizi umut verici kuantum bilişim uygulamasını araştırmaktadır. Bu uygulamalardan bazıları aşağıdakileri içerir:
1. İlaç Tasarımı ve Geliştirme
Bir ilacın tasarlanması ve geliştirilmesi kuantum hesaplama alanındaki en zorlu problemdir. İlaçlar genellikle deneme yanılma yöntemiyle geliştirildiği için bu hem çok pahalı hem de tamamlanması riskli ve zorlu bir iştir. Araştırmacılar, kuantum hesaplamanın ilaçları ve insanlar üzerindeki reaksiyonlarını anlamanın etkili bir yolu olabileceğine ve bunun da ilaç şirketleri için tonlarca para ve zaman tasarrufu sağlayabileceğine inanmaktadır. Bilgi işlemdeki bu ilerlemeler, şirketlerin daha iyi ilaç endüstrisi için yeni tıbbi tedavileri ortaya çıkarmak üzere daha fazla ilaç keşfi yapmasına olanak tanıyarak verimliliği önemli ölçüde artırabilir.
2. Siber Güvenlik ve Kriptografi
Çevrimiçi güvenlik alanı, dünya genelinde her geçen gün artan siber saldırılar nedeniyle şu anda oldukça savunmasız durumdadır. Her ne kadar şirketler kurumlarında gerekli güvenlik çerçevesini oluşturuyor olsalar da, bu süreç klasik dijital bilgisayarlar için göz korkutucu ve pratik olmayan bir hal almaktadır. Bu nedenle, siber güvenlik dünya çapında önemli bir endişe kaynağı olmaya devam etmektedir. Dijitalleşmeye olan bağımlılığımızın artmasıyla birlikte bu siber tehditlere karşı daha da savunmasız hale geliyoruz. Makine öğrenimi yardımıyla kuantum hesaplama, bu siber güvenlik tehditleriyle mücadele etmek için çeşitli tekniklerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca kuantum bilişim, kuantum kriptografi olarak da bilinen şifreleme yöntemlerinin oluşturulmasına yardımcı olabilir.
3. Finansal Modelleme
Finans sektörünün piyasada ayakta kalabilmesi için beklenen getiri, risk ve diğer faktörlere dayalı olarak verimli yatırımlar için doğru birleşimi bulması önemlidir. Bunu başarmak için, ‘Monte Carlo’ simülasyon tekniği sürekli olarak geleneksel bilgisayarlarda çalıştırılmakta ve bu da muazzam miktarda bilgisayar zamanı tüketmektedir. Ancak şirketler bu devasa ve karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmek için kuantum teknolojisini kullanarak sadece çözümlerin kalitesini artırmakla kalmaz, aynı zamanda bunları geliştirme süresini de kısaltabilir. Finans yöneticileri milyarlarca dolarla iş yaptıkları için, beklenen getirideki küçük bir iyileşme bile onlar için çok değerli olabilir. Algoritmik ticaret, makinenin piyasa değişkenlerini analiz ederek hisse senedi işlemlerini otomatik olarak tetiklemek için karmaşık algoritmalar kullandığı bir başka potansiyel uygulamadır ve bu, özellikle yüksek hacimli işlemler için bir avantajdır.
4. Lojistik Optimizasyonu
İyileştirilmiş veri analizi ve sağlam modelleme, çok çeşitli sektörlerin tedarik zinciri yönetimleriyle ilişkili lojistik ve programlama iş akışlarını optimize etmelerini sağlar. İşletim modellerinin trafik yönetimi, filo operasyonları, hava trafik kontrolü, navlun ve dağıtım için en uygun rotaları sürekli olarak hesaplaması ve yeniden hesaplaması gerekir ve bu da uygulamalar üzerinde ciddi bir etkiye sahip olabilir. Genellikle bu görevleri yerine getirmek için geleneksel bilgi işlem kullanılır; ancak bunlardan bazıları ideal bir bilgi işlem çözümü için daha karmaşık hale gelebilir, oysa kuantum yaklaşımı bunu yapabilir. Bu tür sorunları çözmek için kullanılabilecek iki yaygın kuantum yaklaşımı şunlardır: kuantum tavlama ve evrensel kuantum bilgisayarlar. Kuantum tavlama, geleneksel bilgisayarları aşması beklenen gelişmiş bir optimizasyon tekniğidir. Buna karşılık, evrensel kuantum bilgisayarlar her türlü hesaplama problemini çözme yeteneğine sahiptir ve henüz ticari olarak mevcut değildir.
5. Hava Tahmini
Şu anda hava koşullarının geleneksel bilgisayarlar tarafından analiz edilmesi süreci bazen havanın kendisinin değişmesinden daha uzun sürebilir. Ancak bir kuantum bilgisayarın çok büyük miktarda veriyi kısa bir süre içinde çözümleme yeteneği, bilim insanlarının değişen hava modellerini kısa sürede ve mükemmel bir doğrulukla tahmin etmelerine olanak tanıyan hava sistemi modellemesini gerçekten de geliştirebilir. Bu, dünyanın iklim değişikliğine gittiği şu an için gerekli olabilecek bir şeydir.
Hava tahmininde hava basıncı, sıcaklık ve hava yoğunluğu gibi dikkate alınması gereken birçok değişken vardır ve bu da hava durumunun doğru bir şekilde tahmin edilmesini zorlaştırır. Kuantum makine öğreniminin uygulanması örüntü tanımanın geliştirilmesine yardımcı olabilir, bu da bilim insanlarının aşırı hava olaylarını tahmin etmesini kolaylaştıracak ve potansiyel olarak yılda binlerce hayat kurtaracaktır. Kuantum bilgisayarlar sayesinde meteorologlar da daha detaylı iklim modelleri oluşturup analiz edebilecek, bu da iklim değişikliği ve bunu hafifletme yolları hakkında daha fazla bilgi sağlayacaktır.
6. Hesaplamalı Kimya
IBM’e göre, en umut verici kuantum hesaplama uygulamalarından biri, hesaplamalı kimya alanı olacaktır. En küçük bir molekülde bile kuantum durumlarının sayısının son derece fazla olduğuna ve bu nedenle geleneksel bilgi işlem belleğinin bunu işlemesinin zor olduğuna inanılmaktadır. Kuantum bilgisayarların aynı anda hem 1 hem de 0’ın varlığına odaklanabilmesi, molekülleri başarılı bir şekilde haritalandırmak için makineye muazzam bir güç sağlayabilir ve bu da potansiyel olarak farmasötik araştırmalar için fırsatlar yaratır. Kuantum hesaplama yoluyla çözülebilecek kritik sorunlardan bazıları şunlardır: amonyak bazlı gübre oluşturmak için azot fiksasyon sürecini iyileştirmek; oda sıcaklığında süper iletken oluşturmak; daha iyi bir iklim için karbondioksiti ortadan kaldırmak ve katı hal pilleri oluşturmak.
7. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Yapay zeka ve makine öğrenimi şu anda öne çıkan alanlardadır ve bu gelişmekte olan teknolojiler, insan hayatının neredeyse her alanına nüfuz etmiş durumdadır. Her gün gördüğümüz yaygın uygulamalardan bazıları ses, görüntü ve el yazısı tanımadır. Ancak, uygulamaların sayısı arttıkça, geleneksel bilgisayarlar için doğruluk ve hızı eşleştirmek zor bir görev haline gelir. İşte bu noktada kuantum hesaplama, geleneksel bilgisayarların binlerce yılını alabilecek karmaşık problemlerin çok daha kısa sürede işlenmesine yardımcı olabilir.
