İçindekiler
Dergi Arşivi

Kuantum Bilgisayarlar

Ramazan SEYFELİ / Sanayi ve Teknoloji Uzman Yardımcısı (Sanayi Genel Müdürlüğü)

 

İnsanlar tarih boyunca özellikle ticaret konusunda sayısal hesaplamalara yardımcı olacak araçlar aramıştır. Abaküsün kullanılmasıyla bu yolculuk başlamıştır. 1940’lı yıllarda ise ilk dijital bilgisayar kullanılmaya başlanmıştır. İlk yıllarda işlemcilerin hızları 1-20 MHz arasında idi. Şuan standart ev/ofis bilgisayarlarının işlemci hızları GHz ile ölçülmektedir. Ayrıca sadece işlemcilerin hızları değil mimarileri de çok büyük bir değişime uğramıştır ve en basit örnek ise şu anki işlemcilerin çok çekirdekli olmalarıdır bu da problemler eğer birden fazla parçaya ayrılabiliyorsa o zaman çoklu çekirdekler hesaplamaların çok daha hızlı yapılmasına olanak sağlıyor demektir. Ancak son yıllarda teknolojinin hızlı bir şekilde gelişiyor olması, nesnelerin internetinin daha fazla konuşulması, yapay zekâ, makine öğrenimi örneklerini artması ve verilerin artık işlenmesinin çok zaman alması insanları yeni bir teknolojinin kullanımına itmiştir. Bazı noktalarda geleneksel bilgisayarların hatta süper bilgisayarların hesaplama gücü artık yetersiz kalmaya başlamıştır ve başlayacaktır. Bu sebeple kuantum bilgisayarlar konusunda çalışmalar hız kazanmıştır.

Kuantum Bilgisayar Nedir?

Kuantum bilgisayarlar, işleme bilgisine yeni bir yaklaşım getiren inanılmaz derecede güçlü makinelerdir. Kuantum fiziğinin prensiplerini kullanır ve geleneksel bilgisayarların çok ötesinde bir hesaplama gücüne sahiptir.

 Kuantum bilgisayarlarda, bir qubit kuantum bilgisinin birimidir. Bir kuantum sistem klasik bitleri kuantum bitler (qubitler) ile değiştirir. Klasik bitler 0 ya da 1 değerini alabilirken qubitler süperpozisyon yöntemini izler ve aynı anda hem 0 hem de 1 olarak var olabilir yani aynı anda tüm olasılıklara sahiptirler. Bu, kuantum hesaplamanın gücünün anahtar unsurudur ve qubitleri kullanan bir bilgisayarın, klasik bir bilgisayardan daha az enerji kullanarak çok daha büyük miktarda bilgi depolayabileceği anlamına gelmektedir. Qubitlerin bu durumunun sebebi ise kuantum bilgisayarların yukarı spin, aşağı spin veya hem yukarı hem de aşağı spinli durumda olan elektron spinine veri kaydedebilmesidir. Bu yüzden de kuantum bilgisayarların temel veri birimine bit değil qubit denmektedir. 

Kuantum bilgisayarlarda bitler yerine qubitler kullanılarak tek bir veri girişi ile istenen veri çıktısı çok daha hızlı elde edilir. Örneğin; 4 klasik bit ile 16 farklı kombinasyon tek tek denenerek istenen 4 bitlik veri çıktısı elde edilebiliyorken 4 qubit ile bir kuantum bilgisayarın üstlenebileceği hesaplamaların sayısı 2n (n=qubit sayısı) olduğu için 16 farklı kombinasyon aynı anda elde edilmektedir. Bu sayede kuantum bilgisayarlar karmaşık problemleri geleneksel bilgisayarlara göre çok daha hızlı çözmektedirler. Örneğin; gelecekte 5000 qubitlik bir bilgisayar oluşturulursa üstlenebilecek hesaplamaların sayısı  25000 gibi çok büyük bir sayı olacaktır ve çok karmaşık problemlerin altından kalkmak çok daha kolay olacaktır. 

Kuantum Algoritmalar

Kuantum bilgisayarlar geleneksel algoritmaları çalıştırabilse de sonuç, özel kuantum algoritmalarını kullanırken olduğu kadar verimli olmayacaktır. Teori olarak, kuantum algoritmaları yirmi yıldan uzun süredir araştırma konusu olmuştur. Şu anda, Shor ve Grover gibi kuantum bilgisayarlara ayrılmış çeşitli algoritmalar bulunmaktadır. 

Geleneksel bilgisayarlar sıralı olarak çalıştıklarından, çok büyük veya karmaşık sorunların üstesinden gelmek için pratik değildirler. Örneğin, çok büyük sayıları asal çarpanlarına ayırmak için bilinen bir çözüm yoktur; bilgisayarlar sadece deneme yanılma yoluyla tahmin etmek zorundadır ve denemelerin sayısı rakamların sayısına bağlı olarak eksponansiyel şekilde artarak büyür. Geleneksel bilgisayarların aksine, kuantum bilgisayarlar problemlere aynı anda odaklanır; aslında tüm olası çözümleri bir kerede ele alır ve çalışmayanları atar. Bazı problemler için, bir kuantum işlemcisi için çözüm süresi, boyutların sayısına bağlı olarak eksponansiyel olarak değil, doğrusal olarak büyür bu da büyük bir hız avantajı sağlar. Büyük bir sayının asal çarpanlara ayrılması, kuantum yaklaşımıyla (Shor algoritması olarak bilinen belirli bir matematik çözümü) çok kısa sürelerde çözülebilen bir üstel hesaplama problemidir. 

Makine öğrenimi uygulamaları için kritik olanlar da dâhil olmak üzere, yapılandırılmamış aramayı içeren problemleri çözmek için gereken süre, problem büyüklüğü ile eksponansiyel olarak artmaktadır. Grover algoritması gibi kuantum matematik çözümleri, yapılandırılmamış arama için orta seviyede bir hız avantajı (problem büyüklüğünün karekökü ile orantılı olarak) vaat ediyor. Bugün, büyük ölçekli arama ve makine öğrenimi problemleri Nvidia gibi şirketler tarafından üretilen birden fazla çok büyük, özelleştirilmiş grafik işleme birimleri aracılığıyla ele alınmaktadır.

Kuantum Bilgisayarların Değiştireceği Alanlar

Şuan geleneksel bilgisayarlarda yapıldığı gibi, sorunları adım adım yavaşça gidermek yerine, kuantum bilgisayarlar tüm sorunu tek seferde ele almaktadır. Bu, finansal hizmetlerden ulusal güvenliğe kadar her alanda çok büyük gelişmeler için kapıyı açmaktadır. 

Belki de kuantum bilgisayar şirketi D-Wave’in kurucu ortağı Eric Ladizinsky, WIRED 2014 konferansında sıradan bir bilgisayar ve kuantum bilgisayar arasındaki farkları en iyi şekilde açıklamıştır. “Kongre Kütüphanesi'ndeki 50 milyon kitap arasındaki bir kitabın bir sayfasına yazılmış bir X'i bulmak için sadece beş dakikanız olduğunu hayal edin. Bu senaryoda, normal bir bilgisayar olacaksınız ve X'i asla bulamayacaksınız. Ancak, eğer 50 milyon paralel gerçekliğe sahip olsaydınız ve bu gerçekliklerin her birinde farklı bir kitaba bakabilseydiniz (bir kuantum bilgisayar gibi), X'i bulurdunuz. Bir kuantum bilgisayar, işi hızlı yapmak ve kolay hale getirmek için sizi 50 milyon versiyonunuza ayırır.”

-Çevrimiçi Güvenlik 

Kuantum bilgisayarlar, mevcut bilgisayarlardan tamamen farklı ilkeler üzerinde çalışırlar, bu da onları çok büyük asal sayıları bulmak gibi belirli matematik problemlerini çözmek için çok uygun hale getirir. 

Kuantum bilgisayarların yaygın olarak benimsenmesi durumunda çevrimiçi güvenlik için iyi ve kötü taraflar olacaktır. Kötü olan kısım mevcut veri şifreleme teknikleri artık kullanılmayacaktır. Şu anda, çevrimiçi güvenlik yöntemlerinin çoğu, bilgisayarların şifre için büyük sayıları üretmesinden dolayı için “kodu kırmak” için olağanüstü zaman harcandığı gerçeğine güvenmektedir. Asal sayılar kriptografide çok önemli olduğu için, kuantum bilgisayarların, çevrimiçi bilgilerimizi güvende tutan pek çok sistemi çabucak çözmesi olasıdır. Kuantum bilgisayarlar bu bilgileri bilgisayarlarımız, finansal kurumlarımız ve özel bilgilerimizi savunmasız bırakarak hızlı bir şekilde işleyebilecektir. Bu risklerden dolayı, araştırmacılar kuantum hacklemeye karşı dayanıklı teknolojiyi geliştirmeye çalışmaktadırlar. 

İyi olan taraf ise, bir mesajı deşifre etmek için bir anahtar gerektiren ultra güvenli bir iletişim yöntemi olan kuantum anahtar dağıtımı gibi kuantum şifreleme yöntemleri geliştirmek için önemli çalışmalar yapıldığıdır. Kuantum mekaniğinin kendine has özellikleri sayesinde, mesajın kesilmesi durumunda, başka kimse okuyamamaktadır. 

-Büyük Veri

Her gün yaklaşık 4 exabyte veri üretilmektedir. Bu ortalama 400.000 büyük kütüphane ya da 8 milyon dizüstü bilgisayar içeriğine denk. Her günün her dakikasında 4 milyardan fazla küresel internet kullanıcısı mesaj göndererek, fotoğraf ve video çekerek, belge kaydederek, paylaşım yaparak veri merkezlerini beslemeye devam etmektedir. Büyük veri, karmaşıklık ve hacimde, hesaplama kaynaklarından daha hızlı büyümektedir. 

Veri kümelerimizin karmaşıklığı ve boyutu, bilgi işlem kaynaklarımızdan daha hızlı büyümekte ve bu nedenle bilgi işlem yapımıza ciddi bir yük katmaktadır. Günümüzün bilgisayarları bazı problemleri çözmekte zorluk yaşıyor ya da çözemiyorken, aynı problemlerin kuantum hesaplamanın gücü ile saniyeler içinde çözülmesi beklenmektedir. 

Büyük verinin üstesinden gelmek için farklı bir hesaplama yaklaşımına ihtiyaç duyulan ve bilgisayar mimarimizi değiştirmemize sebep olan büyük veri artışının olduğu bir noktada bulunulmaktadır. Yalnızca kapsamının daha büyük olması değil, çözülmeye çalışılan sorunlar da çok farklı. Kuantum bilgisayarlar sıralı problemleri verimli bir şekilde çözmek için daha donanımlıdır. 

Ayrıca, çok farklı veri kümelerinin entegrasyonu nedeniyle kuantum bilgisayarların mevcut olması durumunda büyük atılımlar beklenmektedir. Her ne kadar insan müdahalesi olmadan bunun olması zor olsa da, insanların katılımı, bilgisayarların gelecekte verileri nasıl entegre edeceğini öğrenmesine yardımcı olacaktır. Dolayısıyla, kendilerine bağlı benzersiz bir şemaya sahip farklı ham veri kaynakları varsa ve bir araştırma ekibi bunları karşılaştırmak istiyorsa, bir bilgisayar verileri karşılaştırmadan önce şemalar arasındaki ilişkiyi anlamak zorundadır. Bunu başarmak için, yapay zekâda en büyük zorluklardan biri olan doğal dilin semantiklerinin analizinde atılımlar gerçekleşmelidir. Ancak, insanlar gelecekleri için sistemi eğiten girdiler verebilir.

-Yapay Zekâ

Yapay zekâ, özellikle makine öğrenimi, öğrenme için büyük veri setlerine dayanır, fakat aynı zamanda öğrenme sürecini eksponansiyel şekilde hızlandırmak için kuantum hesaplamadan yararlanır. 

Makine öğrenimini geliştirmek için kritik öneme sahip olan bilgi işleme, kuantum hesaplama için idealdir. Kuantum bilgisayarlar, yapay zekâ makinelerinin performanslarının iyileştirilmesi için gereken geri bildirimi sağlamak için büyük miktarda veriyi analiz edebilir. Kuantum bilgisayarlar, geleneksel bilgisayarlardan çok daha verimli geri bildirim sağlamak için verileri analiz edebilir ve bu nedenle yapay zekâ makineleri için öğrenme eğrisi kısalır. Tıpkı insanlarda olduğu gibi, kuantum bilgisayarlardan elde edilen bilgilerle desteklenen yapay zekâ makineleri deneyimlerden ve kendi hatalarını düzelterek öğrenebilirler. Kuantum bilgisayarlar yapay zekânın daha fazla sektöre yayılmasına yardımcı olacak ve teknolojinin çok hızlı bir şekilde daha sezgisel olmasına yardımcı olacaktır. 

-İlaç Geliştirme ve Kimya 

Etkili bir ilacın geliştirilmesi amacıyla kimyagerler, ilaçların belirli koşulları veya hastalıkları iyileştirip iyileştirmediğini görmek için, moleküller, proteinler ve kimyasallar arasındaki etkileşimleri değerlendirmek zorundadırlar. Analiz edilen olağanüstü miktardaki kombinasyonlar nedeniyle, bu zaman ve emek yoğundur. Kuantum bilgisayarlar aynı anda birden çok molekülü, proteini ve kimyasalları inceleyebildiğinden, kimyagerlerin uygun ilaç seçeneklerini daha hızlı belirleyebilmelerini mümkün kılmaktadır. Kuantum hesaplama, bir kişinin genlerinin bugün kullandığımız yöntemlere göre çok daha hızlı sıralanmasına, analiz edilmesine ve kişiselleştirilmiş ilaç gelişimini sağlar. 

Araştırmacılar, geleneksel süper bilgisayarların pek de iyi olmadığı bir görev olan karmaşık kimyasal reaksiyonları modellemek için kuantum bilgisayar kullanma ihtimalinden söz etmektedirler. Temmuz 2016'da, Google mühendisleri, bir hidrojen molekülünü ilk kez simüle etmek için bir kuantum cihaz kullandılar ve onlardan sonra IBM, daha karmaşık moleküllerin davranışlarını modellemeyi başardı. Araştırmacılar, eninde sonunda tıpta kullanılmak üzere tamamen yeni moleküller tasarlamak için kuantum simülasyonları kullanabileceklerini umuyorlar. Ancak kuantum kimyagerler için belki de en önemli şey, Haber-Bosch sürecini - hala nispeten verimsiz olan yapay olarak amonyak üretmenin bir yolu - modellemektir. Araştırmacılar, bu reaksiyonun içinde neler olup bittiğini öğrenmek için kuantum mekaniğini kullanabilirlerse, süreci daha verimli hale getirmek için yeni yollar bulabileceklerini umuyorlar.

-Hava Durumu ve İklim Değişikliği Tahminlerinin İyileştirilmesi

Karmaşık araçlarla bile, hava tahminleri bir tahmin oyunu olarak kalmaktadır. Kuantum bilgisayarlar tüm verileri bir kerede analiz edebildiğinden, meteoroloji uzmanları, insanların hayatlarını kurtarmak, ızdırapları ve oluşabilecek para kaybını önlemek için kötü havanın ne zaman insanları vuracağı konusunda daha iyi bir fikre sahip olacaklardır. Birleşik Krallık'ın ulusal hava durumu servisi olan UK Met Office, tahminlerin iyileştirilmesine yardımcı olmak için kuantum hesaplama teknolojisine çoktan yatırım yapmış durumda. İklimi nasıl etkilediğimize dair daha fazla bilgi edinebiliriz, çünkü kuantum bilgisayarlar daha iyi iklim modelleri oluşturmamıza yardımcı olacaktır. İşlerin beklenen şekilde nasıl değişeceğini ne kadar erken bilirsek, iklim değişikliği ve etkisine o kadar iyi hazırlıklı oluruz ve cevap veririz. 

-Trafik Kontrolü

Havada veya yerde olsun, kuantum bilgisayarlar trafik kontrolünü kolaylaştırmaya yardımcı olacaktır. Verimli zamanlamaya olanak tanıyan ve trafik sıkışıklığını azaltan optimum rotalar eşzamanlı olarak hızlı bir şekilde hesaplanabilecektir. Benzer nedenlerle, kuantum bilgisayarlar tedarik zincirlerini, hava trafik kontrolünü, filo operasyonlarını ve teslimatları optimize etmek için çok güçlüdür.

Kuantum Bilgisayarların Geleneksel Bilgisayarlara Kıyasla Sahip Olduğu Avantajlar 

Kuantum bilgisayarlar atomları ve atom altı parçacıkları fiziksel sistemleri olarak kullanırlar ve hesaplamada bitler yerine qubitler kullanıldığı için çok daha fazla bilgi daha hızlı şekilde işlenir. Bir kuantum bilgisayar, geleneksel bir süper bilgisayarın binlerce veya milyonlarca yıl sürecek hesaplamalarını saniyeler içinde çözebilir. Mevcut süper bilgisayarlar, 20 qubit veya daha azına sahip bir kuantum bilgisayar kadar iyi performans gösterebilir, fakat 50 qubit itibariyle kuantum bilgisayarlar üstünlük kazanacaktır. 

Kuantum bilgisayarların ilk pratik uygulamalarından biri kriptografi olacaktır. Kuantum kriptografi veya daha doğru bir şekilde kuantum anahtar dağılımı, iki uzak nokta arasında bir şifreleme anahtarının dağıtımı için bir dizi protokol olup kuantum fiziği yasaları yoluyla iletimin güvenliğini sağlar. İletişimde yeni bir dönem vaat eden kuantum kriptografinin potansiyeli şimdiden ortaya çıkmıştır. Son zamanlarda Çinli araştırmacılar, kuantum anahtar dağılımının ilk uygulamasını, kuantum dolaşıklığı sayesinde, 1200 km'nin üzerinde bir mesafeden hacklenemez şekilde kodlanmış bir mesaj ileterek gerçekleştirdiler. 

Kuantum işlemciler, tasarımları sayesinde güç tüketimini 100 ile 1000 arasında bir oranda önemli bir ölçüde azaltmaları mümkün olabilecektir.

Kuantum Bilgisayar Teknolojisinde Şu Anki Durum  

Bu teknoloji için büyük oyuncular masada yer almaktadır. IBM 2017’nin sonlarında 50 qubitlik kuantum bilgisayarı ve Intel yakın bir zamanda 49 qubitlik bir yonga duyurdu. Intel ayrıca silikondan kuantum çipleri üretmenin bir yolunu bulduğunu açıkladı ve bu da mevcut üretim yöntemlerini kullanarak çip üretmeyi daha kolay hale getirdi. IBM ve Intel sadece 2 ay sonra, Google tarafından 72-qubit işlemci olan Bristlecone yongasıyla yarışın dışarısında bırakıldılar. Microsoft, MIT, Yale ve Oxford gibi diğer büyük teknoloji şirketleri ve araştırma enstitüleri de bu alanda aktif olarak yer almaktadır. 

Kuantum hesaplama hiçbir şekilde iki atlık bir yarış değildir. Kaliforniyalı startup Rigetti, sadece qubit sayısından ziyade kendi sistemlerinin istikrarına odaklanmaktadırlar ve insanların gerçekten kullanabileceği bir kuantum bilgisayar oluşturan ilk şirket olabilirler. Vancouver merkezli bir şirket olan D-Wave, pek çok araştırmacının D-Wave sistemlerini gerçek kuantum bilgisayar olarak kabul etmiyor olmalarına rağmen, 2000 qubitlik sistem oluşturmuştur.

Kuantum Bilgisayarların Geleceği

Kuantum matematiği kullanan algoritmalar, arama, kriptografi ve makine öğrenimi gibi alanlarda veri yoğun uygulamaları büyük ölçüde hızlandırarak değerlerin kilidini açabilir. Gelecekte, kuantum kuzenlerini yardım için çağıran klasik bilgisayarlardan oluşan hibrid sistemler, günümüzde zor olan sorunları çözecektir.

Kuantum bilgisayar pazarının üç kuşak boyunca gelişmesi beklenmektedir. İlk olarak, 2018'den 2028'e, mühendisler, düşük karmaşıklık simülasyonları gibi uygulamalar için tasarlanan evrensel olmayan kuantum bilgisayarlar geliştirilecektir. Bu bilgisayarların çoğunun gelişimi önümüzdeki birkaç yıl içerisinde gerçekleşecek ve ikinci nesil gelene kadar kullanımda olacaktır. 

İkinci nesil (2028–2039) kuantum bilgisayarların 50 mantıksal qubite kadar ölçeklendikleri ve klasik hesaplama üzerinden “kuantum üstünlüğü”ne sahip oldukları, yani spesifik uygulamalarda belirli algoritmaları daha hızlı gerçekleştirebilecekleri dönem olacaktır. Bu ikinci nesil kuantum bilgisayarlar, moleküler simülasyon, Ar-Ge ve yazılım geliştirme gibi sorunlara odaklanacaktır. Bu dönemde, kullanılabilir uygulamalar piyasaya çıkacak ve önemli bir değer yaratacaktır. Aynı zamanda, kuantum bilgi işleme bir alan olarak daha da gelişecek ve şirketler kuantum simülasyon yöntemlerine daha aşina olacaklardır. 

Üçüncü kuşakta (2031–2042) kuantum bilgisayarlar, klasik yöntemlere göre önemli avantajlarla, simülasyon, arama ve optimizasyonda ticari kullanım için gelişmiş simülasyonlar gerçekleştirmek için gerekli ölçeğe ulaşacaklardır. Moore Kanununun ölçeklendirilmesi ve kuantum hesaplamanın belirli uygulamalarda ikili hesaplamanın üstesinden geldiği eşikler nedeniyle, ikinci ve üçüncü kuşaklar arasında ciddi bir çakışma vardır. Genel bir yörünge olarak, yaklaşık 2030'dan sonra kuantum hesaplamada on yıl süren istikrarlı bir ilerlemenin ardından önemli bir ivme beklenmektedir.

Sonuç

Kuantum bilgisayarlar, dijitalleşmenin hızlı bir şekilde artması ile beraber ortaya çıkacak büyük sorunların çözümü için büyük önem teşkil etmektedir. Çünkü geleneksel bilgisayarların hesaplama gücü, dijitalleşmenin hızı karşısında şimdiden yetersiz kalmaya başlamıştır. Şuan büyük firmaların bu teknolojinin geliştirilmesi konusunda büyük bir yarış içerisinde olması, teknolojinin piyasada daha erken kullanılabilir hale geleceğinin bir göstergesidir. Ayrıca kuantum bilgisayarların diğer işletmelere ve hatta tüketicilere daha iyi kararlar verebilmelerini sağlayan gücü, diğer şirketleri de bu teknolojiye yatırım yapmaya ikna etmek için gerekli olan unsur olacaktır.

 

 Kaynakça

1. https://www.research.ibm.com/ibm-q/learn/what-is-quantum-computing/

2. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/09/05/how-quantum-computers-will-revolutionize-artificial-intelligence-machine-learning-and-big-data/#455a1265609b

3. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/07/10/6-practical-examples-of-how-quantum-computing-will-change-our-world/#6e9f8aab80c1

4. https://www.accenture.com/t00010101T000000__w__/br-pt/_acnmedia/PDF-45/Accenture-Innovating-Quantum-Computing-Novo.pdf

5. https://towardsdatascience.com/quantum-machine-learning-90628c5804fe

6. https://edgylabs.com/11-facts-help-explain-quantum-computers

7. http://www.wired.co.uk/article/quantum-computing-explained

8. https://www.bcg.com/publications/2018/coming-quantum-leap-computing.aspx

9. https://www.accenture.com/t00010101T000000__w__/br-pt/_acnmedia/PDF-45/Accenture-Innovating-Quantum-Computing-Novo.pdf

10. http://www.nea.com/blog/quantum-computing-time-for-venture-capitalists-to-put-chips-on-the-table