محاسبات کوانتومی - چارچوب علمی، پیشرفت‌های اخیر و چشم‌اندازهای مهندسی: Quantum computing: My portfolio

محاسبات کوانتومی - چارچوب علمی، پیشرفت‌های اخیر و چشم‌اندازهای مهندسی

Page name:

Rich text content

........................................

این مقاله به صورت جمع‌بندی علمی-فنی نگارش شده و مفاهیم کلیدی در محاسبات کوانتومی، معماری‌های سخت‌افزاری متداول، الگوریتم‌های برتر، چالش‌های خطا و روش‌های تصحیح آن، و چشم‌اندازهای کاربردی را پوشش می‌دهد. در بخش‌های مهم، ارجاع به منابع انگلیسی معتبر گنجانده شده است.

محاسبات کوانتومی

کیوبیت‌ها: فیزیک بنیادی و مدل‌های محاسباتی

واحد پایه اطلاعات کوانتومی کیوبیت است که به طور کلی یک سیستم دوحالتی کوانتومی با فضای حالت دو بعدی را نشان می‌دهد. برخلاف بیت کلاسیک که یا ۰ یا ۱ است، کیوبیت می‌تواند در یک ابرمکان همپوشانی (superposition) از هر دو حالت قرار گیرد و با عملیات‌های هامیلتونی و گیت‌های کوانتومی تغییر وضعیت دهد. توصیف ریاضی کیوبیت معمولا با بردارهای حالت در فضای هیلبرت و اپراتورهای یونیتری انجام می‌شود؛ این مدل ریاضی، پایه نظری الگوریتم‌ها و تحلیل خطا است.

درهم‌تنیدگی و همپوشانی - اصول عملیاتی در الگوریتم‌ها

درهم‌تنیدگی (entanglement) یکی از منابع سرعت‌دهنده محاسبات کوانتومی است؛ مجموعه‌ای از کیوبیت‌ها می‌تواند حالت‌هایی داشته باشد که توصیف وضعیت کلی آنها به صورت جداگانه غیرممکن است. این ویژگی در الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم شور و برخی پروتکل‌های رمزنگاری کوانتومی نقش محوری دارد. علاوه بر درهم‌تنیدگی، مفهوم اندازه‌گیری (measurement) و فروپاشی حالت کوانتومی نیز تعیین‌کننده نحوه استخراج پاسخ از یک مدار کوانتومی است.

Quantum computing

الگوریتم‌های کوانتومی کلیدی و مزیت نظری

چند الگوریتم پایه که فلسفه برتری کوانتومی را نشان می‌دهند عبارت‌اند از:

الگوریتم شور (Shor): برای فاکتورگیری اعداد صحیح که می‌تواند رمزنگاری مبتنی بر RSA را به طور نظری تضعیف کند — الگوریتمی با پیچیدگی چندجمله‌ای نسبت به بهترین الگوریتم‌های کلاسیک معاصر.
الگوریتم گروور (Grover): برای جستجوی نامنظم در فضای N عنصری با سرعت \(\mathcal{O}(\sqrt{N})\) که نسبت به جستجوی خطی کلاسیک بهبود مجذوری می‌دهد.
الگوریتم‌های تقریب‌گر (QAOA، VQE و غیره): که برای مسائل بهینه‌سازی و شبیه‌سازی مولکولی در دوره‌های NISQ طراحی شده‌اند و امیدوارکننده اما هنوز در مراحل پژوهشی‌اند.

معماری‌های سخت‌افزاری: ابررسانا، یون محبوس، اتم‌های خنثی و فوتونیک

چند خانواده اصلی از پیاده‌سازی‌های فیزیکی کیوبیت وجود دارد که هرکدام مزایا و کاستی‌های ویژه‌ای دارند:

ابررسانا (superconducting qubits): مانند مدارهای جوزفسون که توسط گوگل و آی‌بی‌ام به طور گسترده استفاده می‌شوند؛ سرعت پالس‌ها بالاست اما حساسیت به نویز و نیاز به خنک‌سازی شدید از چالش‌هاست.
یون‌های محبوس (trapped ions): پایداری کوهرنت بالاتری دارند و گیت‌هایی با دقت بسیار خوب نشان داده‌اند؛ اما مقیاس‌پذیری کنترل و سرهم‌بندی بزرگ‌تر مسائل مهندسی هستند.
اتم‌های خنثی و آرایه‌های اتمی (neutral-atom arrays): پلتفرمی نوظهور با قابلیت‌های منطقی جذاب برای ایجاد شبکه‌های بزرگ از کیوبیت‌ها و اخیرا موفقیت‌های مهمی در «magic state distillation» گزارش شده است.
فوتونیک و کیوبیت‌های نوری: مناسب برای ارتباطات کوانتومی و بعضی معماری‌های محاسباتی، اما تولید و تعامل فوتون‌ها به صورت مقیاس‌پذیر چالش‌برانگیز است.

دوران NISQ: محدودیت‌ها، فرصت‌ها و تعریف «مزیت کوانتومی»

عبارت NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) برای توصیف مرحله فعلی فناوری به کار می‌رود: ماشین‌هایی با ده‌ها تا چند صد کیوبیت که هنوز خطاها و فرسایش کوهرنت قابل‌توجهی دارند. در این دوره پژوهش‌ها روی شناسایی برنامه‌هایی هستند که حتی با ماشین‌های ناپایدار هم ممکن است «مزیت» عملی نسبت به کلاسیک نشان دهند. ادعاهای اولیه مزیت (مانند گزارش ۲۰۱۹ گوگل) درباره مسائل بسیار خاصی مطرح شد و در پی آن ادامه بحث و مقایسه با سوپرکامپیوترهای کلاسیک شکل گرفت؛ در نتیجه تحقیقات اخیر، بحث‌ها و بازتقدیرهایی درباره دامنه واقعی مزیت کوانتومی ادامه دارد.

Quantum computing

توضیح فنی کوتاه: «مزیت کوانتومی» به معنای توانایی حل یک مسئله خاص سریع‌تر یا با منابع کمتر نسبت به بهترین الگوریتم شناخته‌شده کلاسیک است. این ادعا باید با معیارهای شفاف و مجموعه ورودی/عمق مدار مشخص سنجیده شود.

تصحیح خطا (Quantum Error Correction) و مسیر به کیوبیت منطقی (logical qubit)

یکی از موانع اصلی برای محاسبات کوانتومی مفید، نرخ خطای بالای گیت‌ها و اندازه‌گیری‌هاست. راه‌حل در مفهوم «کیوبیت منطقی» است؛ با رمزگذاری یک کیوبیت منطقی روی چندین کیوبیت فیزیکی و اعمال کدهای تصحیح خطای کوانتومی می‌توان نرخ خطا را به طور نمایی کاهش داد، اما این فرایند نیازمند آستانه خطای پایین و منابع محاسباتی زیاد است. در سال‌های اخیر پیشرفت‌های مهمی در نشان‌دادن امکان‌پذیری روش‌های نوین QEC و نزدیک‌شدن به آستانه‌های عملی گزارش شده است.

پیشرفت‌های عملی اخیر: تراشه‌های جدید و «magic state»

اخیرا شرکت‌ها و مراکز پژوهشی چند پیشرفت فنی مهم اعلام کرده‌اند: گوگل از تراشه جدیدی (Willow) با طراحی‌هایی برای کاهش خطا و افزایش مقیاس‌پذیری گزارش داده است؛ از سوی دیگر پژوهش‌هایی در زمینه «magic state distillation» و اجرای آن روی کیوبیت‌های منطقی که برای اعمال گیت‌های غیرکلیفوردی ضروری است. تحولات راهبردی به وجود آورده‌اند که مسیر دستیابی به محاسبات فراگیرتر را کوتاه‌تر می‌کنند.

پشته نرم‌افزاری: فریم‌ورک‌ها، شبیه‌سازها و ابزارهای توسعه

برای نوشتن و آزمایش مدارهای کوانتومی فریم‌ورک‌هایی مانند Qiskit (IBM)، Cirq (Google)، و کتابخانه‌های متنوع دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزارها امکان طراحی مدار، شبیه‌سازی کلاسیک، اجرای روی سخت‌افزار واقعی و تحلیل نتایج را فراهم می‌کنند و برای توسعه الگوریتم‌ها و آموزش نیروهای انسانی حیاتی‌اند.

کاربردهای بالقوه و سناریوهای واقعی

در صورت تحقق محاسبات کوانتومی مقاوم به خطا، کاربردهای دیرپا شامل:

شبیه‌سازی کوانتومی مولکولی و شیمی محاسباتی (برای طراحی دارو و مواد جدید)،
حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی در لجستیک و طراحی شبکه‌ها،
تجزیه و تحلیل مسائل رمزنگاری و مکانیزم‌های مقاوم سازی امنیت اطلاعات،
کاربردهای یادگیری ماشین کوانتومی در دسته‌ای از مسائل که ساختار کوانتومی می‌تواند سودمند باشد.

لازم است توجه شود بسیاری از این وعده‌ها هنوز وابسته به توسعه کیوبیت‌های منطقی با نرخ خطای بسیار پایین و امکانات مهندسی برای مقیاس‌پذیری هستند.

موانع مهندسی و نقاط شکست احتمالی

نقاط مهمی که باید برطرف شوند شامل کاهش نرخ خطا، خنک‌سازی و مدیریت انرژی برای سیستم‌های ابررسانا، کانال‌های کنترل دقیق برای آرایه‌های یون و اتم، و توسعه پروتکل‌های مقاوم در برابر خطای عملیاتی‌اند. همچنین نیاز به نرم‌افزارهای همگام با معماری و استانداردسازی روش‌های اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد وجود دارد.

نتیجه‌گیری: چشم‌انداز 5-10 ساله

حوزه محاسبات کوانتومی

حوزه محاسبات کوانتومی اکنون در نقطه‌ای است که پیشرفت‌های نظری و آزمایشگاهی ترکیب می‌شوند. در سال‌های اخیر ما شاهد گسترش سریع نتایج در حوزه تصحیح خطا، نزدیکی به آستانه‌های عملی، و تراشه‌های بهتر بوده‌ایم؛ با این حال، گذار از موفقیت‌های آزمایشی خاص به سامانه‌های کاربردی فراگیر نیازمند کار متمرکز در هر دو حوزه سخت‌افزار و نرم‌افزار است. پیش‌بینی واقع‌بینانه این است که در دهه پیش‌رو شاهد نمونه‌های قابل‌لمس‌تری از کاربردهای تخصصی باشیم، اما تحقق کامل وعده‌های بلندپروازانه محاسبات کوانتومی به زمان و سرمایه‌گذاری فنی بیشتری نیاز دارد.

منابع:

https://www.ibm.com/think/topics/quantum-computing

https://didbansant.ir/%d9%85%d8%ad%d8%a7%d8%b3%d8%a8%d8%a7%d8%aa-%da%a9%d9%88%d8%a7%d9%86%d8%aa%d9%88%d9%85%db%8c-%da%86%db%8c%d8%b3%d8%aa%d8%9f/

https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-quantum-computing
https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing

Allow comments on this page

Make comments public

HTML Editor

[{:section_type=>"rich_text", :content=>"<p>........................................</p>\n<p> </p>\n<p>این مقاله به صورت جمع‌بندی علمی-فنی نگارش شده و مفاهیم کلیدی در محاسبات کوانتومی، معماری‌های سخت‌افزاری متداول، الگوریتم‌های برتر، چالش‌های خطا و روش‌های تصحیح آن، و چشم‌اندازهای کاربردی را پوشش می‌دهد. در بخش‌های مهم، ارجاع به منابع انگلیسی معتبر گنجانده شده است.</p>\n<p><img class=\"alignnone size-full\" src=\"https://cdn.mos.cms.futurecdn.net/c4HszRdoBKDepwtFVFhrwV.jpg\" alt=\"محاسبات کوانتومی\" width=\"1600\" height=\"900\"></p>\n<h2>کیوبیت‌ها: فیزیک بنیادی و مدل‌های محاسباتی</h2>\n<p>واحد پایه اطلاعات کوانتومی کیوبیت است که به طور کلی یک سیستم دوحالتی کوانتومی با فضای حالت دو بعدی را نشان می‌دهد. برخلاف بیت کلاسیک که یا ۰ یا ۱ است، کیوبیت می‌تواند در یک ابرمکان همپوشانی (superposition) از هر دو حالت قرار گیرد و با عملیات‌های هامیلتونی و گیت‌های کوانتومی تغییر وضعیت دهد. توصیف ریاضی کیوبیت معمولا با بردارهای حالت در فضای هیلبرت و اپراتورهای یونیتری انجام می‌شود؛ این مدل ریاضی، پایه نظری الگوریتم‌ها و تحلیل خطا است.</p>\n<h2>درهم‌تنیدگی و همپوشانی - اصول عملیاتی در الگوریتم‌ها</h2>\n<p>درهم‌تنیدگی (entanglement) یکی از منابع سرعت‌دهنده محاسبات کوانتومی است؛ مجموعه‌ای از کیوبیت‌ها می‌تواند حالت‌هایی داشته باشد که توصیف وضعیت کلی آنها به صورت جداگانه غیرممکن است. این ویژگی در الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم شور و برخی پروتکل‌های رمزنگاری کوانتومی نقش محوری دارد. علاوه بر درهم‌تنیدگی، مفهوم اندازه‌گیری (measurement) و فروپاشی حالت کوانتومی نیز تعیین‌کننده نحوه استخراج پاسخ از یک مدار کوانتومی است.</p>\n<p><img class=\"alignnone size-full\" src=\"https://www.formfactor.com/wp-content/uploads/ff-blog-quantum-computing-04192024.jpg\" alt=\"Quantum computing\" width=\"720\" height=\"720\"></p>\n<h2>الگوریتم‌های کوانتومی کلیدی و مزیت نظری</h2>\n<p>چند الگوریتم پایه که فلسفه برتری کوانتومی را نشان می‌دهند عبارت‌اند از:</p>\n<ul>\n<li>\n<strong>الگوریتم شور (Shor):</strong> برای فاکتورگیری اعداد صحیح که می‌تواند رمزنگاری مبتنی بر RSA را به طور نظری تضعیف کند — الگوریتمی با پیچیدگی چندجمله‌ای نسبت به بهترین الگوریتم‌های کلاسیک معاصر.</li>\n<li>\n<strong>الگوریتم گروور (Grover):</strong> برای جستجوی نامنظم در فضای N عنصری با سرعت \\(\\mathcal{O}(\\sqrt{N})\\) که نسبت به جستجوی خطی کلاسیک بهبود مجذوری می‌دهد.</li>\n<li>\n<strong>الگوریتم‌های تقریب‌گر (QAOA، VQE و غیره):</strong> که برای مسائل بهینه‌سازی و شبیه‌سازی مولکولی در دوره‌های NISQ طراحی شده‌اند و امیدوارکننده اما هنوز در مراحل پژوهشی‌اند.</li>\n</ul>\n<h2>معماری‌های سخت‌افزاری: ابررسانا، یون محبوس، اتم‌های خنثی و فوتونیک</h2>\n<p>چند خانواده اصلی از پیاده‌سازی‌های فیزیکی کیوبیت وجود دارد که هرکدام مزایا و کاستی‌های ویژه‌ای دارند:</p>\n<ul>\n<li>\n<strong>ابررسانا (superconducting qubits):</strong> مانند مدارهای جوزفسون که توسط گوگل و آی‌بی‌ام به طور گسترده استفاده می‌شوند؛ سرعت پالس‌ها بالاست اما حساسیت به نویز و نیاز به خنک‌سازی شدید از چالش‌هاست.</li>\n<li>\n<strong>یون‌های محبوس (trapped ions):</strong> پایداری کوهرنت بالاتری دارند و گیت‌هایی با دقت بسیار خوب نشان داده‌اند؛ اما مقیاس‌پذیری کنترل و سرهم‌بندی بزرگ‌تر مسائل مهندسی هستند.</li>\n<li>\n<strong>اتم‌های خنثی و آرایه‌های اتمی (neutral-atom arrays):</strong> پلتفرمی نوظهور با قابلیت‌های منطقی جذاب برای ایجاد شبکه‌های بزرگ از کیوبیت‌ها و اخیرا موفقیت‌های مهمی در «magic state distillation» گزارش شده است.</li>\n<li>\n<strong>فوتونیک و کیوبیت‌های نوری:</strong> مناسب برای ارتباطات کوانتومی و بعضی معماری‌های محاسباتی، اما تولید و تعامل فوتون‌ها به صورت مقیاس‌پذیر چالش‌برانگیز است.</li>\n</ul>\n<h2>دوران NISQ: محدودیت‌ها، فرصت‌ها و تعریف «مزیت کوانتومی»</h2>\n<p>عبارت NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) برای توصیف مرحله فعلی فناوری به کار می‌رود: ماشین‌هایی با ده‌ها تا چند صد کیوبیت که هنوز خطاها و فرسایش کوهرنت قابل‌توجهی دارند. در این دوره پژوهش‌ها روی شناسایی برنامه‌هایی هستند که حتی با ماشین‌های ناپایدار هم ممکن است «مزیت» عملی نسبت به کلاسیک نشان دهند. ادعاهای اولیه مزیت (مانند گزارش ۲۰۱۹ گوگل) درباره مسائل بسیار خاصی مطرح شد و در پی آن ادامه بحث و مقایسه با سوپرکامپیوترهای کلاسیک شکل گرفت؛ در نتیجه تحقیقات اخیر، بحث‌ها و بازتقدیرهایی درباره دامنه واقعی مزیت کوانتومی ادامه دارد.</p>\n<p><img class=\"alignnone size-full\" src=\"https://media.barchart.com/contributors-admin/common-images/images/Tech%20(Ecommerce%2C%20Social%20Media%2C%20etc.)/Quantum%20Computing/Image%20by%20Funtap%20via%20Shutterstock.jpg\" alt=\"Quantum computing\" width=\"1600\" height=\"810\"></p>\n<div class=\"note\">\n<strong>توضیح فنی کوتاه:</strong> «مزیت کوانتومی» به معنای توانایی حل یک مسئله خاص سریع‌تر یا با منابع کمتر نسبت به بهترین الگوریتم شناخته‌شده کلاسیک است. این ادعا باید با معیارهای شفاف و مجموعه ورودی/عمق مدار مشخص سنجیده شود.</div>\n<h2>تصحیح خطا (Quantum Error Correction) و مسیر به کیوبیت منطقی (logical qubit)</h2>\n<p>یکی از موانع اصلی برای محاسبات کوانتومی مفید، نرخ خطای بالای گیت‌ها و اندازه‌گیری‌هاست. راه‌حل در مفهوم «کیوبیت منطقی» است؛ با رمزگذاری یک کیوبیت منطقی روی چندین کیوبیت فیزیکی و اعمال کدهای تصحیح خطای کوانتومی می‌توان نرخ خطا را به طور نمایی کاهش داد، اما این فرایند نیازمند آستانه خطای پایین و منابع محاسباتی زیاد است. در سال‌های اخیر پیشرفت‌های مهمی در نشان‌دادن امکان‌پذیری روش‌های نوین QEC و نزدیک‌شدن به آستانه‌های عملی گزارش شده است.</p>\n<h2>پیشرفت‌های عملی اخیر: تراشه‌های جدید و «magic state»</h2>\n<p>اخیرا شرکت‌ها و مراکز پژوهشی چند پیشرفت فنی مهم اعلام کرده‌اند: گوگل از تراشه جدیدی (Willow) با طراحی‌هایی برای کاهش خطا و افزایش مقیاس‌پذیری گزارش داده است؛ از سوی دیگر پژوهش‌هایی در زمینه «magic state distillation» و اجرای آن روی کیوبیت‌های منطقی که برای اعمال گیت‌های غیرکلیفوردی ضروری است. تحولات راهبردی به وجود آورده‌اند که مسیر دستیابی به محاسبات فراگیرتر را کوتاه‌تر می‌کنند.</p>\n<h2>پشته نرم‌افزاری: فریم‌ورک‌ها، شبیه‌سازها و ابزارهای توسعه</h2>\n<p>برای نوشتن و آزمایش مدارهای کوانتومی فریم‌ورک‌هایی مانند Qiskit (IBM)، Cirq (Google)، و کتابخانه‌های متنوع دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرند. این ابزارها امکان طراحی مدار، شبیه‌سازی کلاسیک، اجرای روی سخت‌افزار واقعی و تحلیل نتایج را فراهم می‌کنند و برای توسعه الگوریتم‌ها و آموزش نیروهای انسانی حیاتی‌اند.</p>\n<h2>کاربردهای بالقوه و سناریوهای واقعی</h2>\n<p>در صورت تحقق محاسبات کوانتومی مقاوم به خطا، کاربردهای دیرپا شامل:</p>\n<ul>\n<li>شبیه‌سازی کوانتومی مولکولی و شیمی محاسباتی (برای طراحی دارو و مواد جدید)،</li>\n<li>حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی در لجستیک و طراحی شبکه‌ها،</li>\n<li>تجزیه و تحلیل مسائل رمزنگاری و مکانیزم‌های مقاوم سازی امنیت اطلاعات،</li>\n<li>کاربردهای یادگیری ماشین کوانتومی در دسته‌ای از مسائل که ساختار کوانتومی می‌تواند سودمند باشد.</li>\n</ul>\n<p>لازم است توجه شود بسیاری از این وعده‌ها هنوز وابسته به توسعه کیوبیت‌های منطقی با نرخ خطای بسیار پایین و امکانات مهندسی برای مقیاس‌پذیری هستند.</p>\n<h2>موانع مهندسی و نقاط شکست احتمالی</h2>\n<p>نقاط مهمی که باید برطرف شوند شامل کاهش نرخ خطا، خنک‌سازی و مدیریت انرژی برای سیستم‌های ابررسانا، کانال‌های کنترل دقیق برای آرایه‌های یون و اتم، و توسعه پروتکل‌های مقاوم در برابر خطای عملیاتی‌اند. همچنین نیاز به نرم‌افزارهای همگام با معماری و استانداردسازی روش‌های اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد وجود دارد.</p>\n<h2>نتیجه‌گیری: چشم‌انداز 5-10 ساله</h2>\n<p><img class=\"alignnone size-full\" src=\"https://www.innovationnewsnetwork.com/wp-content/uploads/2025/01/shutterstock_2245101567-696x464.jpg\" alt=\"حوزه محاسبات کوانتومی\" width=\"696\" height=\"464\"></p>\n<p>حوزه محاسبات کوانتومی اکنون در نقطه‌ای است که پیشرفت‌های نظری و آزمایشگاهی ترکیب می‌شوند. در سال‌های اخیر ما شاهد گسترش سریع نتایج در حوزه تصحیح خطا، نزدیکی به آستانه‌های عملی، و تراشه‌های بهتر بوده‌ایم؛ با این حال، گذار از موفقیت‌های آزمایشی خاص به سامانه‌های کاربردی فراگیر نیازمند کار متمرکز در هر دو حوزه سخت‌افزار و نرم‌افزار است. پیش‌بینی واقع‌بینانه این است که در دهه پیش‌رو شاهد نمونه‌های قابل‌لمس‌تری از کاربردهای تخصصی باشیم، اما تحقق کامل وعده‌های بلندپروازانه محاسبات کوانتومی به زمان و سرمایه‌گذاری فنی بیشتری نیاز دارد.</p>\n<p>منابع:</p>\n<p><a href=\"https://www.ibm.com/think/topics/quantum-computing\" target=\"_blank\">https://www.ibm.com/think/topics/quantum-computing</a></p>\n<p><a href=\"https://didbansant.ir/%d9%85%d8%ad%d8%a7%d8%b3%d8%a8%d8%a7%d8%aa-%da%a9%d9%88%d8%a7%d9%86%d8%aa%d9%88%d9%85%db%8c-%da%86%db%8c%d8%b3%d8%aa%d8%9f/\" target=\"_blank\">https://didbansant.ir/%d9%85%d8%ad%d8%a7%d8%b3%d8%a8%d8%a7%d8%aa-%da%a9%d9%88%d8%a7%d9%86%d8%aa%d9%88%d9%85%db%8c-%da%86%db%8c%d8%b3%d8%aa%d8%9f/</a></p>\n<p><a href=\"https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-quantum-computing\" target=\"_blank\">https://azure.microsoft.com/en-us/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-quantum-computing</a><br><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing\" target=\"_blank\">https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing</a></p>"}]

Rich text content

Page comments

No comments

My portfolio