راه حل های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک برای چالش های تجاری در AWS

الف. مروری بر محاسبات کوانتومی

تعریف و اصول اولیه محاسبات کوانتومی

محاسبات کوانتومی یک فناوری نوظهور است که از اصول مکانیک کوانتومی برای انجام محاسباتی استفاده می‌کند که برای رایانه‌های کلاسیک غیرممکن است. محاسبات کوانتومی در هسته خود از بیت های کوانتومی یا کیوبیت ها استفاده می کند که اساساً با بیت های کلاسیک تفاوت دارند. در حالی که بیت های کلاسیک می توانند در حالت 0 یا 1 باشند، کیوبیت ها می توانند در برهم نهی هر دو حالت به طور همزمان وجود داشته باشند، به لطف اصول برهم نهی و درهم تنیدگی کوانتومی. این امر به کامپیوترهای کوانتومی اجازه می دهد تا حجم عظیمی از داده ها را به صورت موازی پردازش کنند و این امکان را برای حل مسائل پیچیده بسیار سریعتر از رایانه های کلاسیک فراهم می کند.

مقایسه بین محاسبات کلاسیک و کوانتومی

کامپیوترهای کلاسیک که مبتنی بر سیستم باینری هستند، محاسبات را به صورت متوالی و به دنبال عملیات منطقی انجام می دهند. این رویکرد برای بسیاری از وظایف کارآمد است، اما با مشکلات مربوط به مجموعه داده های بزرگ، بهینه سازی پیچیده یا چالش های رمزنگاری مبارزه می کند. از سوی دیگر، رایانه‌های کوانتومی می‌توانند چندین احتمال را به طور همزمان به دلیل برهم‌نهی ارزیابی کنند و می‌توانند کیوبیت‌ها را برای ایجاد همبستگی بین آنها که توسط سیستم‌های کلاسیک قابل تکرار نیستند، در هم ببندند. با این حال، کامپیوترهای کوانتومی هنوز در سطح جهانی بهتر نیستند. آنها در زمینه‌های خاصی که کامپیوترهای کلاسیک با مشکل مواجه هستند، مانند فاکتورگیری اعداد بزرگ یا شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی کوانتومی، سرآمد هستند.

ب. مفهوم راه حل های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

توضیح راه حل های ترکیبی: بهره گیری از نقاط قوت محاسبات کوانتومی و کلاسیک

راه‌حل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک، نقاط قوت محاسبات کوانتومی و کلاسیک را ترکیب می‌کنند تا مشکلات پیچیده‌تری را به طور کارآمدتر حل کنند. در این سیستم‌ها، رایانه‌های کوانتومی برای کارهایی استفاده می‌شوند که از موازی‌سازی کوانتومی بهره می‌برند، مانند بهینه‌سازی، در حالی که رایانه‌های کلاسیک محاسبات باقی‌مانده را انجام می‌دهند. با تقسیم وظایف بین سیستم‌های کوانتومی و کلاسیک، رویکردهای ترکیبی کارایی و اثربخشی حل مسئله را به حداکثر می‌رسانند. این ترکیب به ویژه برای چالش های تجاری که در آن وظایف خاصی می تواند به طور قابل توجهی توسط پردازش کوانتومی تسریع شود، قدرتمند است.

نمونه هایی از چالش های تجاری که می توانند از رویکردهای ترکیبی کوانتومی-کلاسیک سود ببرند

• مشکلات بهینه سازی: بسیاری از صنایع، مانند لجستیک و امور مالی، با چالش‌های بهینه‌سازی پیچیده‌ای مواجه هستند که در آن الگوریتم‌های سنتی زمان زیادی را برای یافتن راه‌حل‌های تقریباً بهینه نیاز دارند. راه حل های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک می توانند زمان مورد نیاز برای حل این مسائل را به طور چشمگیری کاهش دهند.
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: مدل‌های یادگیری ماشینی پیشرفته‌تر کوانتومی می‌توانند به طور بالقوه منجر به آموزش سریع‌تر و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر شوند، به‌ویژه در سناریوهایی که شامل مجموعه داده‌های بزرگ یا وظایف پیچیده تشخیص الگو هستند.
• رمزنگاری: محاسبات کوانتومی تهدیدی برای رمزنگاری کلاسیک است، اما راه‌حل‌های ترکیبی می‌توانند به توسعه الگوریتم‌های مقاوم در برابر کوانتومی برای ایمن کردن داده‌ها در برابر تهدیدات کوانتومی آینده کمک کنند.

ج. AWS به عنوان بستری برای راه حل های کوانتومی

مقدمه ای بر خدمات AWS که از محاسبات کوانتومی پشتیبانی می کنند (مثلا آمازون برکت)

خدمات وب آمازون (AWS) یک پلت فرم قدرتمند برای محاسبات کوانتومی از طریق آمازون برکت ارائه می دهد. این سرویس کاملاً مدیریت شده به توسعه دهندگان و محققان اجازه می دهد تا الگوریتم های کوانتومی را بر روی انواع مختلف رایانه ها و شبیه سازهای کوانتومی طراحی، آزمایش و اجرا کنند. آمازون برکت دسترسی به واحدهای پردازش کوانتومی مختلف (QPU) از ارائه دهندگان پیشرو مانند Rigetti، IonQ و D-Wave را به همراه منابع محاسباتی کلاسیک برای تسهیل گردش‌های کاری ترکیبی فراهم می‌کند.

مروری بر ابزارهای AWS برای محاسبات کلاسیک و نحوه ادغام آنها با راه حل های کوانتومی

AWS مجموعه جامعی از ابزارهای محاسباتی کلاسیک مانند نمونه‌های EC2، توابع لامبدا و ذخیره‌سازی S3 را ارائه می‌کند که می‌توانند به طور یکپارچه با راه‌حل‌های کوانتومی در آمازون برکت ادغام شوند. این ادغام اجرای الگوریتم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک را امکان‌پذیر می‌سازد، که در آن محاسبات کوانتومی توسط آمازون برکت مدیریت می‌شود و پس‌پردازش کلاسیک توسط سرویس‌های کلاسیک AWS انجام می‌شود.

چالش های کسب و کار توسط راه حل های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک پرداخته شده است

الف. مشکلات بهینه سازی

بحث در مورد مسائل بهینه سازی در صنایع مختلف (مانند لجستیک، مالی)

مشکلات بهینه سازی در سراسر صنایع، از مدیریت زنجیره تامین و تدارکات گرفته تا بهینه سازی سبد مالی، رایج است. این مشکلات اغلب شامل یافتن بهترین راه حل از تعداد زیادی از امکانات است که می تواند از نظر محاسباتی گران و با استفاده از الگوریتم های کلاسیک به تنهایی زمان بر باشد. به عنوان مثال، در لجستیک، بهینه سازی مسیرهای تحویل برای ناوگان وسایل نقلیه برای به حداقل رساندن زمان سفر و مصرف سوخت یک چالش رایج است. به طور مشابه، در امور مالی، بهینه سازی پرتفوی شامل انتخاب بهترین ترکیب از دارایی ها برای به حداکثر رساندن بازده و در عین حال به حداقل رساندن ریسک است.

چگونه محاسبات کوانتومی می‌تواند راه‌حل‌هایی را در زمان مبارزه روش‌های کلاسیک ارائه دهد

محاسبات کوانتومی می تواند حل این مسائل پیچیده بهینه سازی را با استفاده از الگوریتم هایی مانند الگوریتم بهینه سازی تقریبی کوانتومی (QAOA) و حل ویژه کوانتومی متغیر (VQE) تسریع بخشد. این الگوریتم‌ها از موازی‌سازی کوانتومی برای کاوش چندین راه‌حل به طور همزمان استفاده می‌کنند و به طور بالقوه راه‌حل‌های بهینه یا نزدیک به بهینه را سریع‌تر از روش‌های کلاسیک پیدا می‌کنند. هنگامی که محاسبات کوانتومی در یک چارچوب ترکیبی ادغام می شود، محاسبات کوانتومی می تواند محاسباتی ترین بخش های مشکل را مدیریت کند، در حالی که منابع کلاسیک وظایف ساده تر و پس پردازش را مدیریت می کنند.

ب. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

کاوش در مدل های یادگیری ماشینی پیشرفته کوانتومی

مدل‌های یادگیری ماشینی اغلب به منابع محاسباتی وسیعی نیاز دارند، به ویژه برای کارهایی مانند یادگیری عمیق، که در آن مدل‌ها باید بر روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش داده شوند. مدل‌های یادگیری ماشینی تقویت‌شده کوانتومی از الگوریتم‌های کوانتومی برای سرعت بخشیدن به بخش‌های خاصی از فرآیند آموزشی، مانند وارونگی ماتریس در رگرسیون خطی یا نمونه‌برداری در مدل‌های تولیدی، استفاده می‌کنند. این پیشرفت‌ها می‌تواند منجر به زمان‌های آموزشی سریع‌تر و مدل‌های بالقوه دقیق‌تر، به‌ویژه برای مجموعه داده‌های پیچیده شود.

مزایای راه حل های ترکیبی در سرعت بخشیدن به فرآیندهای آموزشی و بهبود دقت

در یک رویکرد ترکیبی کوانتومی-کلاسیک، رایانه‌های کوانتومی می‌توانند برای سرعت بخشیدن به زمان‌برترین بخش‌های خط لوله یادگیری ماشین استفاده شوند، در حالی که رایانه‌های کلاسیک پیش‌پردازش داده‌ها، ارزیابی مدل و سایر کارهایی را انجام می‌دهند که از افزایش سرعت کوانتومی بهره نمی‌برند. این تقسیم کار می‌تواند به زمان‌های آموزشی کلی سریع‌تر و دقت مدل بهبود یافته منجر شود، به‌ویژه در مواردی که روش‌های کلاسیک به تنهایی برای یافتن الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ یا پیچیده تلاش می‌کنند.

ج. رمزنگاری و امنیت

تاثیر محاسبات کوانتومی بر رمزنگاری

محاسبات کوانتومی چالش‌ها و فرصت‌هایی را برای رمزنگاری ارائه می‌کند. الگوریتم‌های کوانتومی مانند الگوریتم Shor می‌توانند طرح‌های رمزنگاری پرکاربرد، مانند RSA و ECC را با فاکتورگیری مؤثر اعداد بزرگ یا حل مسائل لگاریتمی گسسته بشکنند. این قابلیت تهدید قابل توجهی برای امنیت ارتباطات و تراکنش های دیجیتال است.

رویکردهای ترکیبی برای افزایش امنیت با استفاده از الگوریتم‌های مقاوم در برابر کوانتومی

برای مقابله با این تهدید، راه‌حل‌های ترکیبی کوانتومی کلاسیک می‌توانند الگوریتم‌های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتومی، مانند رمزنگاری مبتنی بر شبکه یا رمزنگاری مبتنی بر هش را در کنار روش‌های کلاسیک ترکیب کنند. این رویکردهای ترکیبی تضمین می‌کنند که داده‌ها در برابر پیشرفت‌های کوانتومی ایمن باقی می‌مانند و در عین حال از بلوغ و قابلیت اطمینان سیستم‌های کلاسیک استفاده می‌کنند.

خدمات AWS از راه حل های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک پشتیبانی می کند

A. براکت آمازون

مقدمه ای بر آمازون برکت و قابلیت های آن

Amazon Braket سرویس محاسبات کوانتومی کاملاً مدیریت شده AWS است که دسترسی به انواع سخت افزارها و شبیه سازهای کوانتومی را فراهم می کند. Braket به کاربران اجازه می دهد تا بدون توجه به سخت افزار کوانتومی زیربنایی، الگوریتم های کوانتومی را با استفاده از یک رابط ثابت توسعه داده و آزمایش کنند. از چارچوب های برنامه نویسی کوانتومی مختلف، از جمله Cirq، Qiskit، و SDK خود Braket پشتیبانی می کند و توسعه دهندگانی که با این ابزارها آشنا هستند قابل دسترسی است.

دستگاه های کوانتومی و شبیه سازهای پشتیبانی شده

آمازون برکت از دستگاه های کوانتومی از چندین ارائه دهنده پشتیبانی می کند:

• دور می اندازد: دسترسی به پردازنده های کوانتومی مبتنی بر کیوبیت ابررسانا را فراهم می کند.
• IonQ: پردازنده‌های کوانتومی یونی به دام افتاده را ارائه می‌دهد که به دلیل وفاداری بالا و زمان‌های انسجام طولانی شناخته شده‌اند.
• D-Wave: متخصص در آنیل کوانتومی، که به ویژه برای مسائل بهینه سازی موثر است.

برکت علاوه بر پردازنده‌های کوانتومی فیزیکی، شبیه‌سازهایی با کارایی بالا نیز ارائه می‌کند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌های کوانتومی را قبل از استقرار آنها بر روی سخت‌افزار واقعی آزمایش و اشکال‌زدایی کنند.

ب. وظایف لامبدا و کوانتومی AWS

نحوه استفاده از AWS Lambda برای مدیریت وظایف کوانتومی

AWS Lambda می تواند برای مدیریت وظایف کوانتومی با خودکار کردن گردش کار بین سرویس های مختلف استفاده شود. به عنوان مثال، توابع لامبدا می توانند اجرای یک کار کوانتومی را در آمازون برکت بر اساس رویدادها یا برنامه های خاص آغاز کنند. آنها همچنین می توانند پس از پردازش نتایج، مانند تجزیه خروجی های کوانتومی و ادغام آنها با خطوط لوله پردازش داده کلاسیک، انجام دهند.

ادغام بین توابع لامبدا و مشاغل کوانتومی

توابع Lambda می توانند به راحتی با Amazon Braket با استفاده از AWS SDK برای Python (Boto3) یا سایر زبان های پشتیبانی شده ادغام شوند. با ایجاد یک تابع Lambda که با Braket API تعامل می کند، توسعه دهندگان می توانند به صورت برنامه نویسی وظایف کوانتومی را ارسال کنند، پیشرفت آنها را نظارت کنند و نتایج را بازیابی کنند. این اتوماسیون جریان های کاری ترکیبی یکپارچه را تسهیل می کند، جایی که محاسبات کوانتومی و کلاسیک به شیوه ای یکپارچه هماهنگ می شوند.

ج. AWS EC2 و یکپارچه سازی محاسباتی کلاسیک

استفاده از EC2 برای محاسبات کلاسیک در گردش های کاری ترکیبی

آمازون EC2 منابع محاسباتی مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند که می‌توان از آنها در ارتباط با وظایف محاسباتی کوانتومی در آمازون برکت استفاده کرد. نمونه‌های EC2 می‌توانند پیش‌پردازش کلاسیک را قبل از محاسبات کوانتومی و همچنین پس‌پردازش را پس از به‌دست‌آمدن نتایج کوانتومی انجام دهند. این محاسبات کلاسیک ممکن است شامل وظایفی مانند آماده سازی داده ها، رمزگذاری مشکل اولیه یا تفسیر خروجی های کوانتومی باشد.

بهترین روش ها برای بهینه سازی نمونه های EC2 برای ادغام کوانتومی-کلاسیک

برای بهینه‌سازی نمونه‌های EC2 برای گردش‌های کاری کوانتومی-کلاسیک ترکیبی:

• انتخاب نمونه: انواع نمونه را بر اساس الزامات محاسباتی وظایف کلاسیک انتخاب کنید. برای محاسبات عددی سنگین، نمونه هایی با منابع CPU یا GPU بالا توصیه می شود.
• انتقال داده: به حداقل رساندن انتقال داده بین سیستم های کوانتومی و کلاسیک برای کاهش تاخیر. برای اطمینان از انتقال سریع و ایمن داده، از خدمات شبکه داخلی AWS، مانند همتاسازی VPC یا Direct Connect استفاده کنید.
• اتوماسیون: از AWS Systems Manager یا اسکریپت های سفارشی برای خودکار کردن راه اندازی و پیکربندی نمونه های EC2 به عنوان بخشی از گردش کار کوانتومی کلاسیک استفاده کنید.

راه اندازی یک محیط کوانتومی-کلاسیک هیبریدی در AWS

الف. پیش نیازها

راه اندازی حساب AWS مورد نیاز

برای شروع، به یک حساب AWS با دسترسی به خدمات لازم نیاز دارید. اطمینان حاصل کنید که حساب شما دارای مجوزهای زیر است:

• دسترسی به آمازون برکت
• دسترسی به آمازون EC2.
• مجوزهای ایجاد و مدیریت نقش ها و خط مشی های IAM.

اگر حساب AWS ندارید، می توانید در اینجا یک حساب ایجاد کنید.

نقش ها و سیاست های ضروری IAM برای دسترسی به خدمات کوانتومی

یک نقش IAM با مجوزهای لازم برای تعامل با آمازون برکت و EC2 ایجاد کنید. نقش باید دارای خط مشی های زیر باشد:

• AmazonBraketFullAccess: دسترسی کامل به منابع Braket را فراهم می کند.
• AmazonEC2FullAccess: اجازه دسترسی کامل به منابع EC2 را می دهد.
• CloudWatchLogsFullAccess: قابلیت ثبت و نظارت را برای Braket و EC2 فعال می کند.

ب. استفاده از کنسول مدیریت AWS

راهنمای گام به گام راه اندازی یک محیط براکت آمازون

1. وارد کنسول مدیریت AWS شوید و به سرویس آمازون برکت بروید.
2. با انتخاب دستگاه کوانتومی مناسب (به عنوان مثال، Rigetti یا IonQ) و پیکربندی الگوریتم کوانتومی خود، یک کار کوانتومی جدید ایجاد کنید.
3. یک محیط نوت بوک Jupyter را در آمازون برکت برای توسعه و آزمایش الگوریتم های کوانتومی خود راه اندازی کنید. این نوت بوک به عنوان رابط توسعه شما عمل خواهد کرد.
4. پارامترهای ورودی و مدار کوانتومی را در نوت بوک Jupyter پیکربندی کنید و کار را به دستگاه کوانتومی ارسال کنید.
5. کار را از طریق کنسول نظارت کنید، جایی که می توانید وضعیت، پیشرفت و نتایج را پس از تکمیل محاسبات مشاهده کنید.

پیکربندی یک کار کوانتومی با استفاده از کنسول

1. دستگاه کوانتومی را بر اساس نیازهای مشکل خود انتخاب کنید (به عنوان مثال، از IonQ برای سیستم های یونی به دام افتاده استفاده کنید).
2. الگوریتم یا طراحی مدار را با استفاده از Braket SDK برای ایجاد گیت‌ها و عملیات کوانتومی لازم مشخص کنید.
3. پارامترهای اجرایی مانند تعداد شات (تکرار) و هر پیکربندی اضافی مورد نیاز برای پردازنده کوانتومی را تنظیم کنید.
4. وظیفه را ارسال کنید و اجرای آن را در کنسول نظارت کنید. پس از تکمیل، نتایج را برای تجزیه و تحلیل بیشتر دانلود کنید.

راه اندازی یک نمونه EC2 برای انجام محاسبات کلاسیک

1. به داشبورد EC2 بروید و یک نمونه جدید راه اندازی کنید.
2. نوع نمونه مناسب را بر اساس نیازهای محاسباتی خود انتخاب کنید (به عنوان مثال، c5.large برای محاسبات همه منظوره).
3. نمونه را با تنظیمات ذخیره سازی و شبکه لازم پیکربندی کنید.
4. نرم افزارهای مورد نیاز (مانند پایتون، کتابخانه های پردازش داده) را از طریق ترمینال EC2 یا اسکریپت های داده های کاربر نصب کنید.
5. با استفاده از SSH به نمونه متصل شوید و آن را برای دریافت داده از آمازون برکت برای پردازش کلاسیک آماده کنید.

ج. استفاده از AWS CLI

نصب و پیکربندی AWS CLI

1. با دنبال کردن دستورالعمل‌های اینجا، AWS CLI را نصب کنید.
2. AWS CLI را با اعتبار خود با استفاده از aws configure پیکربندی کنید. کلید دسترسی، کلید مخفی، منطقه و فرمت خروجی AWS خود را وارد کنید.
3. با اجرای aws –version نصب را تأیید کنید.

مراحل خط فرمان برای ایجاد و مدیریت وظایف کوانتومی

• با استفاده از AWS CLI یک کار کوانتومی ایجاد کنید:

aws braket create-quantum-task –device-arn –output-s3-bucket –output-s3-key-prefix –shots 1000 –action-source

• نظارت بر وظیفه کوانتومی:

aws braket get-quantum-task –quantum-task-arn

• پس از اتمام کار، نتایج را بازیابی کنید و آنها را از سطل S3 مشخص شده دانلود کنید:

aws s3 cp s3:////results.json .

خودکارسازی گردش های کاری ترکیبی با استفاده از اسکریپت های CLI

یک اسکریپت ایجاد کنید که ارسال و نظارت بر وظایف کوانتومی را خودکار کند:

#!/bin/

TASK_ARN=$(aws braket create-quantum-task --device-arn  --output-s3-bucket  --output-s3-key-prefix  --shots 1000 --action-source  --query 'quantumTaskArn')

echo "Quantum Task ARN: $TASK_ARN"

STATUS=$(aws braket get-quantum-task --quantum-task-arn $TASK_ARN --query 'status')

echo "Quantum Task Status: $STATUS"

اسکریپت را برنامه ریزی کنید تا در فواصل زمانی خاص با استفاده از cron job یا AWS Lambda اجرا شود تا کل فرآیند را خودکار کند.

مثال عملی: حل یک مسئله بهینه سازی

الف. تعریف مسئله

تعریف یک مشکل بهینه سازی در دنیای واقعی (مثلاً بهینه سازی نمونه کارها)

بیایید یک مسئله بهینه‌سازی پرتفوی را در نظر بگیریم که در آن هدف انتخاب ترکیبی از دارایی‌های مالی است که بازده را به حداکثر می‌رساند و ریسک را به حداقل می‌رساند. این مشکل شامل حل یک مسئله بهینه سازی درجه دوم است که از نظر محاسباتی برای پورتفولیوهای بزرگ بسیار فشرده است.

ب. انتخاب الگوریتم کوانتومی

انتخاب یک الگوریتم کوانتومی مناسب (به عنوان مثال، QAOA – الگوریتم بهینه سازی تقریبی کوانتومی)

برای این مشکل، از الگوریتم بهینه‌سازی تقریبی کوانتومی (QAOA) استفاده خواهیم کرد که برای مسائل بهینه‌سازی ترکیبی مانند بهینه‌سازی پورتفولیو مناسب است. QAOA با یافتن پارامترهای بهینه برای یک مدار کوانتومی که حل مسئله بهینه‌سازی را تقریبی می‌کند، کار می‌کند.

مروری بر عملکرد الگوریتم و تناسب آن برای مسئله

QAOA یک الگوریتم متغیر است که با متناوب بین دو عملگر کوانتومی عمل می‌کند: یک هزینه همیلتونی که مشکل را کد می‌کند و یک همیلتونی مخلوط که فضای راه‌حل را بررسی می‌کند. هدف، یافتن پارامترهایی است که تابع هزینه را به حداقل می‌رساند، که نمونه کارها را بهینه نشان می‌دهد.

ج. اجرای راه حل

مرحله 1: تنظیم Quantum Task در آمازون برکت

1. از طریق کنسول یا CLI به آمازون برکت دسترسی پیدا کنید.
2. یک نوت بوک جدید Jupyter در Braket ایجاد کنید و الگوریتم QAOA را با استفاده از Braket SDK تنظیم کنید:

from braket.circuits import Circuit

from braket.aws import AwsDevice

# Initialize the QAOA circuit

circuit = Circuit().h([0, 1]).cnot([0, 1]).rz(0, theta).rx(1, gamma)

# Choose the quantum device

device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/qpu/ionq")

# Run the circuit

result = device.run(circuit, shots=1000).result()

3. پارامترها (تتا و گاما) را برای بهینه سازی انتخاب نمونه کارها پیکربندی کنید.
4. کار را به دستگاه کوانتومی ارسال کنید و از طریق کنسول Braket یا CLI آن را نظارت کنید.

مرحله 2: پردازش کلاسیک در AWS EC2

1. یک نمونه EC2 را همانطور که قبلا توضیح داده شد راه اندازی کنید.
2. نتایج کار کوانتومی را از S3 به نمونه EC2 منتقل کنید:

aws s3 cp s3:////results.json .

3. نتایج را با استفاده از پایتون یا ابزار پردازش داده دیگری که روی نمونه EC2 نصب شده است، تجزیه و تحلیل کنید:

import json

with open('results.json') as f:

    data = json.load(f)

# Process and interpret the data to determine the optimal portfolio

4. برای اصلاح نمونه کارها، محاسبات کلاسیک اضافی را انجام دهید.

مرحله 3: ترکیب نتایج

نتایج کوانتومی و کلاسیک را با ترکیب پارامترهای مشتق‌شده از کوانتوم با تکنیک‌های بهینه‌سازی کلاسیک، مانند نزول گرادیان، ادغام کنید. تجزیه و تحلیل و تفسیر راه حل نهایی، تعیین تخصیص بهینه دارایی بر اساس رویکرد ترکیبی.

نظارت و مدیریت گردش کار ترکیبی

الف. نظارت بر وظایف کوانتومی

استفاده از Amazon CloudWatch برای نظارت بر وظایف کوانتومی

گزارش‌های CloudWatch را برای وظایف کوانتومی خود در آمازون برکت فعال کنید تا وضعیت و عملکرد آنها را نظارت کنید. هشدارها و اعلان‌ها را بر اساس معیارهای اجرای کار، مانند مدت زمان و میزان خطا، تنظیم کنید تا از پاسخ به موقع به هر مشکلی اطمینان حاصل کنید.

ب. مقیاس بندی منابع محاسباتی کلاسیک

مقیاس بندی خودکار نمونه های EC2 بر اساس نیازهای بار کاری

گروه های مقیاس خودکار را برای نمونه های EC2 خود پیکربندی کنید تا به صورت پویا تعداد نمونه ها را بر اساس حجم کار تنظیم کنید. از معیارهای CloudWatch برای راه‌اندازی رویدادهای مقیاس‌بندی استفاده کنید، و تضمین می‌کند که در زمان‌های اوج مصرف بدون خرج کردن، قدرت محاسباتی کافی دارید.

ج. مدیریت اتوماسیون گردش کار

استفاده از توابع مرحله ای AWS برای هماهنگ کردن گردش های کاری ترکیبی

یک گردش کار تابع Step را تعریف کنید که اجرای وظایف کوانتومی، محاسبات کلاسیک و انتقال داده بین سرویس ها را هماهنگ می کند. مدیریت خطا و تلاش مجدد را در تابع Step بگنجانید تا از اجرای قوی حتی در مواجهه با خرابی های گاه به گاه اطمینان حاصل کنید.

نمونه ای از خودکارسازی فرآیندهای کوانتومی-کلاسیک

یک تابع Step ایجاد کنید که با ارسال کار کوانتومی شروع می‌شود، منتظر تکمیل آن می‌ماند، سپس یک نمونه EC2 را برای انجام پردازش کلاسیک فعال می‌کند و در نهایت نتایج را برای تجزیه و تحلیل بیشتر در S3 ذخیره می‌کند.

بهترین روش ها و ملاحظات

الف. مدیریت هزینه

درک پیامدهای هزینه محاسبات ترکیبی کوانتومی کلاسیک در AWS

استفاده از منابع کوانتومی و کلاسیک را از نزدیک نظارت کنید تا از هزینه های غیرمنتظره جلوگیری کنید. محاسبات کوانتومی هنوز یک منبع گران قیمت است، بنابراین استفاده بهینه از آن ضروری است. از ابزارهای بهینه سازی هزینه مانند AWS Cost Explorer و Budgets برای پیگیری و مدیریت هزینه های خود استفاده کنید.

نکاتی برای بهینه سازی هزینه ها در حین اجرای وظایف کوانتومی

• ابتدا شبیه سازی ها را اجرا کنید: قبل از اجرا بر روی سخت افزار کوانتومی واقعی، از شبیه سازها برای اعتبارسنجی الگوریتم های خود استفاده کنید.
• وظایف دسته ای: برای کاهش سربار و به حداکثر رساندن استفاده از منابع، چندین کار کوانتومی را با هم اجرا کنید.

ب. ملاحظات امنیتی

بهترین روش ها برای ایمن سازی داده های کوانتومی و محاسبات کلاسیک

• از رمزگذاری استفاده کنید: رمزگذاری تمام داده ها در حالت استراحت و در حال انتقال، به خصوص هنگام انتقال بین سیستم های کوانتومی و کلاسیک.
• بهترین شیوه های IAM را اعمال کنید: هنگام تنظیم مجوزها برای منابع کوانتومی و کلاسیک از اصل حداقل امتیاز استفاده کنید.

پیاده سازی رمزگذاری و کانال های ارتباطی امن

• از سرویس مدیریت کلید AWS (KMS) برای مدیریت کلیدهای رمزگذاری داده های خود استفاده کنید.
• TLS را برای ارتباط ایمن بین اجزای مختلف گردش کار ترکیبی خود فعال کنید.

ج. بهینه سازی عملکرد

تکنیک هایی برای بهینه سازی عملکرد راه حل های کوانتومی-کلاسیک

• بهینه سازی مدارهای کوانتومی: برای کاهش زمان اجرا، تعداد کیوبیت ها و گیت ها را در الگوریتم های کوانتومی خود ساده و به حداقل برسانید.
• کارهای کلاسیک را موازی کنید: از محاسبات چند رشته ای یا توزیع شده در نمونه های EC2 برای سرعت بخشیدن به پردازش کلاسیک استفاده کنید.

متعادل کردن حجم کار کوانتومی و کلاسیک به طور موثر

• وظایف خود را نمایه کنید: از پروفایل عملکرد برای تعیین اینکه کدام بخش از جریان کاری شما بیشترین سود را از شتاب کوانتومی می برد، استفاده کنید.
• تخصیص پویا: توزیع وظایف بین سیستم های کوانتومی و کلاسیک را بر اساس عملکرد فعلی و در دسترس بودن منابع تنظیم کنید.

آینده محاسبات ترکیبی کوانتومی کلاسیک در AWS

الف. روندهای نوظهور

مروری بر روندهای نوظهور در محاسبات کوانتومی

• یادگیری ماشین کوانتومی: افزایش علاقه به استفاده از محاسبات کوانتومی برای تسریع وظایف یادگیری ماشین.
• رمزنگاری کوانتومی: توسعه الگوریتم های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتومی برای ایمن سازی ارتباطات در دوران پسا کوانتومی.

خدمات و ویژگی های بالقوه آینده AWS برای راه حل های هیبریدی

• شبکه کوانتومی: AWS ممکن است خدماتی را برای ارتباطات و شبکه ایمن کوانتومی توسعه دهد.
• شبیه سازهای کوانتومی پیشرفته: بهبود در ابزارهای شبیه سازی برای مدل سازی بهتر و آزمایش الگوریتم های کوانتومی قبل از استقرار آنها بر روی سخت افزار.

ب. پذیرش صنعت

مطالعات موردی شرکت‌هایی که رویکردهای ترکیبی کوانتومی-کلاسیک را اتخاذ می‌کنند

• لجستیک: شرکت هایی مانند فولکس واگن با محاسبات کوانتومی برای بهینه سازی جریان ترافیک آزمایش کرده اند.
• امور مالی: موسسات مالی در حال بررسی محاسبات کوانتومی برای بهینه سازی سبد و مدیریت ریسک هستند.

پیش‌بینی‌ها برای تأثیر گسترده‌تر صنعت

• افزایش پذیرش: همانطور که سخت افزار کوانتومی در دسترس تر و قدرتمندتر می شود، صنایع بیشتری راه حل های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک را بررسی خواهند کرد.
• مدل های جدید کسب و کار: قابلیت‌های منحصر به فرد محاسبات کوانتومی می‌تواند به مدل‌ها و خدمات تجاری کاملاً جدیدی منجر شود، به ویژه در زمینه‌هایی مانند بهینه‌سازی، هوش مصنوعی و رمزنگاری.

نتیجه گیری

خلاصه نکات کلیدی

• راه‌حل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک، نقاط قوت محاسبات کوانتومی و کلاسیک را برای مقابله با چالش‌های تجاری پیچیده ترکیب می‌کنند.
• AWS یک پلتفرم قوی با خدماتی مانند Amazon Braket، EC2، و Lambda برای پشتیبانی از توسعه و استقرار این راه‌حل‌های ترکیبی ارائه می‌کند.
• پیاده سازی عملی شامل تنظیم وظایف کوانتومی، مدیریت محاسبات کلاسیک و خودکارسازی گردش کار با استفاده از خدمات AWS است.

آینده محاسبات در ادغام فناوری های کوانتومی و کلاسیک نهفته است. با استفاده از قابلیت‌های منحصر به فرد محاسبات کوانتومی در کنار قدرت تثبیت شده سیستم‌های کلاسیک، کسب‌وکارها می‌توانند فرصت‌های جدید را باز کنند و مشکلاتی را که قبلاً غیرقابل حل بودند، حل کنند. توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها تشویق می‌شوند تا خدمات کوانتومی AWS را بررسی کنند و شروع به آزمایش راه‌حل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک کنند. سفر به محاسبات کوانتومی تازه شروع شده است و کسانی که زودتر شروع می‌کنند، موقعیت خوبی برای رهبری در این زمینه نوظهور خواهند داشت.