comag

Bilgisayarlarda Kuantum Devri

15 yıl öncesine falan gidin interneti ilk kullanmaya başladığınız yıllara mesela. Bağlantı hızınız ne kadardı?
10 MHz değil mi
Şimdi ki internet bağlantı hızınız ne kadar?
Yada durun gelin 15 yıl geriden günümüze değilde 15 yıl sonrasına gidelim.

Sizlere saniyede 3 katrilyon kayan noktalı işlem yapabilen bir bilgisayardan bahsedeceğim


Hayal etmesi bile güzel olabilir.
Bilim kurgu filmlerinden öteye gitmeyeceğini düşündüğümüz bilgisayarlar, artık hayal değil.

   Nature dergisinde konu ile alakalı olarak Avusturyalı bilim adamları tarafından bunun mümkün hale geldiğini belirmişler. Dergiden edindiğimiz bilgilere göre İlk kez dünyamızda ham halde bulunan bir materyaldeki qubite veri yazıp okuyabildiler.

   Kuantum bilgisayarlar sıradan bilgisayarlardan ayıran bir çok özelliği var ama biz daha çok temel farklılıklar üzerinde duracağız.


1: İki sistemin bilgi işleme ünitelerini gözlemlemesi.

   Günümde şuan sizlerinde bu makalemi okumanıza sağlayan bilgisayarlar bitlerden oluşan bir hafızaya sahiplerdir. Her bit 1 veya 0 değerleri alabilir. Kuantum bilgisayarları ise kuantum mekanizmasına dayalı olarak çalışıyor.
   Bizim kullandığımız bilgisayarlardan farklı olarak süperpozisyon ve karmaşık bir şekilde kuantum ilkelerini kullanıyorlar. Elimizin altında ki bilgisayarlar gibi Bit değerlerine göre değilde, qubit adı verilen bir seri kullanıyorlar.

   Masaüstü bilgisayar genellikle aynı anda çok az hesaplama işlemi gerçekleştirebilirken, qubitin kendine özgü özellikleri, kuantum bilgisayarı milyonlarca hesaplama işlemini tek seferde gerçekleştirilmesini mümkün kılıyor. Örneğin, tek bir 250 qubitlik durum, evrendeki parçacıklardan daha fazla bilgi bit içeriyor. Kuantum bilgisayarın bu özelliklerin en çok, veri şifreleme alanında yaygın etkileri olacağı öngörülüyor. Hassas bilgilerin kodlanması ve kodlarının çözülmesi gibi işlemlerde kuantum bilgisayarlar çok büyük rakamları faktörlerine ayırabilecek.


Not: 30-qubitlik bir kuantum bilgisayarının işlem gücü, 10 tera-flop (saniyede 10 katrilyon kayan noktalı işlem yapabiliyor).


2: Mantıksal işlemler.



   Bizdeki bilgisayarlar ikili mantık üzerine göre çalışıyor. Bir örnek verecek olursak, And kapısı gibi mantıksal kapıları kullanımı esnasında girdi olarak 2 bit alınır ve çıktı olarak ise sadece bir bir elde edilir. Kuantum bilgisayarlarda ise olay biraz daha farklıdır.
   Girdi olarak 1 veya daha fazla qubit alırken çıktıda ise bir yada daha fazla qubit elde edilir, veya üretir diyelim. Böylesi bir kuantum mantık kapısının klasik bir sistemde hiç bir benzeri bulunmamaktadır. Kuantum mantık kapılarının bu genişletilmiş yelpazesinden faydalanıldığında kuantum bilgisayarları ile muhteşem bir bilgi işleme gücü başarılabilir.

3: Durum öğrenmek.

. Kuantum fiziğine göre eğer iki atomdan oluşan bir ikiliye dışarıdan bir güç uygularsanız, atomlar “dolaşık durum”a girebilir. Bu şu demektir, atomlardan biri hangi yönde dönüyorsa ve polarize olmuşsa diğeri tam olarak zıt duruma girmiş demektir.


   Bizlerde ki bilgisayarlarda istediğimiz zaman bilgisayarlarımızda bitlerin hangi durumda olduğunu tam olarak görebiliyorken. Kuantum bilgisayarlarda bunu teorik olarak bilmek imkansız gibi bir şey. Kuantum bilgisayarını oluşturan gubitlerde hangi çakışma halinin saklı tutulduğunu tam olarak belirleyemeyiz.


   Yani, bilgisayarın herhangi bir andaki hali hakkında sadece kısmi bir bilgiye sahip olabiliriz. Böylelikle, kuantum bilgisayarları için algoritma tasarlamak, bir taraftan kuantum mantık işlemlerinin ve hallerinin geniş yelpazesinden faydalanmaya çalışırken diğer taraftan bilgisayarın içindeki bilgiye erişim kısıtlılığı arasındaki hassas dengeyi tutturma uğraşı anlamına gelecektir

   Kuantum bilgisayarlarda açıkçası neler yapacağımızı konusunda net bir bilgi yok ama ancak edindiğim bilgilere göre kuantum bilgisayarlarında çalışacak bir takım algoritmalar geliştirildiği.
Şöyle bir düşünün aklınıza gelebilecek en büyük tam sayıyı. (yalnız asal çarpanlarına ayıracaksınız)

Düşündünüzmü.

   O Halde şimdi bunu asal çarpanlarına ayırın. Ayırmak imkansız
İnternet ortamındaki kamuya açık bilgiler bunun yanı sıra internet sayfaları kriptolu mesajlar dosyalar vs vs bunların hepsi asal çarpanlardan oluşan tam sayı anahtarlarla korunmaktadır. İnternet işlemlerinde yukarıda bahsi geçen varsayımlara dayanarak geliştirilen RSA şifreleme algoritması kullanılmaktadır.

   Şimdi tekrar kuantum bilgisayarlara dönelim. Bizim bu şifre kırılmaz dediğimiz dosyalar vs vs bunlar kuantum bilgisayarlarla çok rahat ve çok basit yaklaşık 19 yıl önce Peter Shor kuantum bilgisayarlar için geliştirdiği tam sayıları asal çarpanlara ayırma algoritmasını göstermişti. Ancak Peter Shor yapamadığı şey fiziksel kuantum bilgisayar.

   Şuan hali hazırda ama işleyişi yerine oturmamış bir kuantum bilgisayar var bu kuantum mekaniği yasalarına uyumlu, 7-gübitlik bilgisayar ile Shorun asal çarpanlarına ayırma algoritmasının çalıştığını biliyoruz. Sadece 24 atomluk (C11H5F5O2Fe ) molekülden oluşan bu kuantum bilgisayarı ile 15i çarpanlarına ayırabilmekteyiz(şuan için)

   Kuantum bilgisayarlar konusunda çalışma yapan IBM-Almaden araştırma merkezi 5-qubitlik kuantum bilgisayarı geliştirdi.

Çalışma Mantığı?

   Florin molekülünün çekirdeğindeki 5 atomu kullanan bu bilgisayar radyo dalgaları ile programlanabilmekte ve nükleer magnetik rezonans ile okunabilmektedir. Dr. Isaac Chuang’ın liderliğinde IBM ekibi kriptolojide kullanılan matematikte bilinen “derece-bulma” problemini kuantum bilgisayar yardımı ile bir adımda çözmektedir. Bu bir fonksiyonun kendini ne kadar zamanda bir tekrar ettiği ile alakalı bir problemdir ve geleneksel bilgisayarlar bu problemi sayılmayacak kadar fazla adımda çözmekle karşı karşıyadır.



// İki kriyojenik soğutma sistemi. Burada bir qubit çip var

   Şu da D-Wave Firmsının geliştirdiği Quantum Bilgisayar


Şu da onun dışı, kasası ya da nasıl derseniz:



Quantum Bilgisayarlar Öğrenebilir

   Bilgisayarlara sürekli yeni bir şeyler öğretmek ve öğrendikçe tecrübe kazanmalarını sağlamak, makine öğrenimi olarak bilinir. Bu, yapay zeka alanının bir alt dalıdır. Yazdığımız kodların büyük bir çoğunluğu statiktir ve bu yeni veriler göz önüne alındığında, sürekli aynı hesaplamalar gerçekleşecektir ve hep aynı hatalar ortaya çıkacaktır. Makina öğrenimini kullanarak, kendi kodu üzerinde düzenlemeler yapabilen ve bu sayede veri parçalarını kontrol altında tutmak için daha önce hiç görülmemiş yeni yöntemleri öğrenebilen programlar tasarlayabiliriz.

   Bir quantum bilgisayarın, kendi kendine bir şeyleri öğrenmesini nasıl sağlayabiliriz, örneğin sistemin bizim istediğimiz nesneleri tanımasını mı istiyoruz? Bu görev için bir enerji programı yazmak oldukça zor olacaktır. Hatta ayrıntısını bilmediğimiz, sistemin tanıması gereken özünü bilmediğimiz nesneleri nasıl yakalayabileceğimiz bir quantum derleyici kullansak bile...Neyseki bu sorunun bir çözümü var. Gelen verilere ait yeni parçaların yanıtlanması aşamasında quantum bilgisayarın bir modu olarak kendi enerji programını harekete geçirebiliyor. Bu sayede makine karşılaştığı nesne türü hakkında iyi bir tahminde bulunabilir, daha önce hiç bir oturumda görmemiş olsa bile…

   Quantum bilgisayarlardaki problemleri çözebilirsek ve gerçek dünyaya uyarlayabilirsek Bilimsel keşiflere büyük katkıları olacaktır.



Kendi Kendini Programlayabilen Bir Bilgisayar

Sistemin kendi enerji programını harekete geçirebilmesi aşamasında, sisteme, öğrenmesi için gösterebildiğiniz kadar çok kavram örneğini gösterin. Aşağıdaki resimde sisteme farklı meyve türlerine ait farklı resimler öğretilmeye çalışılıyor.

   Burada bir elma, ahududu ve kavuna ait birçok farklı örneğini gösteriyoruz. Sayısal bir gösterim de olabilir. Aynı anda sisteme nesnelerin doğru karşılıklarını veriyoruz. Burada sistem enerji programını bulmalı ki, bir görüntü sisteme gösterildiğinde her defasında doğru etiketleri alsın. Eğer birden çok örneği yanlış algılarsa, sistem algoritması varolan enerji programını değiştirmesi gerektiğini bilir.



Resim: Kendi enerji programını yazması için imkan sağlanarak bir quantum chip eğitiliyor. Sistem bu enerji programını, size gösterilecek olan tüm örnekleri doğru bir şekilde etikleyene kadar kendi kendine yapılandırır. Bu işleme aynı zamanda, “training (eğitim)” veya “learning” “öğrenim” aşaması da denir.

   Sistem, önce kendine rastgele bir enerji programı seçer. Başta etiketlemelerin çoğunu yanlış alır, ama bu önemli değildir, Biz ona örnekleri göstermeye devam ettiğimiz sürece ve her defasında enerji programını geliştirmesine, ayarlamasına izin verdiğimizde daha fazla etiketi doğru algılayacak. Son aşamada öğrenme işlemi gerçekleşecek.

   Makine öğrenim terminolojisinde buna denetimli öğrenme algoritması denir; çünkü biz bilgisayara görüntü örneklerini gösteriyoruz ve etiketlerden hangisi öğrenmesi için doğru, bunu söylüyoruz. Sistem tarafından desteklenen başka öğrenme algoritmaları da var, hatta etiketlenmiş verilerin kullanımı mümkün olmadığında bile kullanılabilecekler var.




Resim: Öğrenme aşamasında, sistem kendine iyi bir enerji programı bulduktan sonra şimdi bir gerçek dünya sorununu çözmek için görünmeyen örnekleri etiketleyebilir. Bu da test aşaması olarak bilinir.

Şüphe, Bir Özelliktir

Quantum bilgisayarlar hakkında bilinmesi gereken diğer bir ilginç nokta ise olasılıktır, şöyle ki bu da birden fazla cevabın döndüğü anlamına geliyor. Bunlardan bazıları size neye baktığımız veya bakmadığımızın cevabı olabilir. Bu bahsettiğimiz şeyler, ilk başta pek anlamlı gelmeyebilir. Şunu düşünün, siz hep aynı soruyu soruyorsunuz ama bilgisayar size farklı yanıtlar veriyor. Quantum bilgisayarda bu birden fazla yanıtın dönmesi, bize bilgisayarın güvenlik düzeyi hakkında önemli veriler sağlayabilir.

   Yukarıdaki elma örneğini kullanırsak, bilgisayara bir görüntü verip, bunu etiketlemek için 100 defa aynı görüntüyü sorarsak ve her seferinde bunun elma olduğunu söylersek, bilgisayar artık bunun elma olduğu konusunda şüpheye düşmez; ancak 50 defa elma, 50 defa ahududu yanıtı dönerse, bilgisayar sizin ona gösterdiğiniz görüntü hakkında şüpheye düşecektir, ardından siz elma ve ahududu resimlerini bir arada gösterdiğinizde, bunları mükemmel bir şekilde doğrulayacaktır. Bu belirsizlik, kompleks karar yapıları ve dünyayla ilgili bir şeyler öğrenen sistemler tasarladığınızda, çok güçlü olabilir




Bu sayfa hakkında yorum ekle:
İsmin:
Mesajınız:
comag.tr.gg
=> Sen de ücretsiz bir internet sitesi kurmak ister misin? O zaman burayı tıkla! <=