ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਗੇ: ਕੰਪਿਊਟਰ P7 ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਆਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਾਈਪ ਫਲੋਟਿੰਗ ਹਨ, ਹਾਈਪ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ: ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ। ਸਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਨਾਮ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਆਪਣੀ ਤੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਲੜੀ ਦੇ ਇਸ ਅੰਤਮ ਅਧਿਆਏ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੈ।

ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਗੇ, ਸਗੋਂ ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਮੂਰ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ) ਵੀ. ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਚਰਚਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਸਾਡੇ ਪਿਛਲੇ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ, ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਵੱਡੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਗੇ ਜੋ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੀ ਹਨ?

ਹਾਈਪ ਨੂੰ ਪਾਸੇ ਰੱਖ ਕੇ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਿਆਰੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ? ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?

ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ Kurzgesagt YouTube ਟੀਮ ਤੋਂ ਇਸ ਮਜ਼ੇਦਾਰ, ਛੋਟੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਸਾਡੇ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗੇ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕਾਈ ਇੱਕ ਬਿੱਟ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: 1 ਜਾਂ 0, ਚਾਲੂ ਜਾਂ ਬੰਦ, ਹਾਂ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਬਿੱਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਿਆਂ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਚਿੱਪ ਜਿੰਨੀ ਵੱਡੀ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਓਨੇ ਹੀ ਵੱਡੇ ਨੰਬਰ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਜਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਪਹਿਲਾਂ, "ਸੁਪਰਪੋਜੀਸ਼ਨ" ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਿੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਊਬਿਟਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੁਪਰਪੁਜੀਸ਼ਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਿਊਬਿਟ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲਾਂ (1 ਜਾਂ 0) ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਕਿਊਬਿਟ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਜੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ (ਤੇਜ਼) ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਦੂਜਾ, "ਉਲਝਣ" ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕੁਆਂਟਮ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਵਹਾਰ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਕਿਸਮਤ ਨੂੰ ਬੰਨ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਨਾਲ ਜੋ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇ। ਜਦੋਂ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਕਿਊਬਿਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ-ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਦੌੜ

ਇਹ ਸਿਰਲੇਖ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਗਲਤ ਨਾਮ ਹੈ. ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ, ਆਈਬੀਐਮ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾ ਚੁੱਕੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਪ੍ਰਤੀ ਚਿੱਪ ਦੋ ਦਰਜਨ ਕਿਊਬਿਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਯਤਨ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਖੋਜ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਸਲ-ਸੰਭਾਵੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 49 ਤੋਂ 50 ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਾਲਾ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਇਸ ਮੰਤਵ ਲਈ, ਇਸ 50 ਕਿਊਬਿਟ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਦੋ ਸਭ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹਨ।

ਇੱਕ ਕੈਂਪ ਵਿੱਚ, Google ਅਤੇ IBM ਦਾ ਟੀਚਾ ਕਿਊਬਿਟਸ ਨੂੰ ਸੁਪਰਕੰਡਕਟਿੰਗ ਤਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਹਿਣ ਵਾਲੇ ਕਰੰਟਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ -273.15 ਡਿਗਰੀ ਸੈਲਸੀਅਸ, ਜਾਂ ਪੂਰਨ ਜ਼ੀਰੋ ਤੱਕ ਠੰਢੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਰਤਮਾਨ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜਾਂ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ 1 ਜਾਂ 0 ਲਈ ਸਟੈਂਡ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੁਪਰਕੰਡਕਟਿੰਗ ਤਾਰਾਂ ਜਾਂ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਲੀਕਾਨ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ।

ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੀ ਦੂਜੀ ਪਹੁੰਚ, ਇੱਕ ਵੈਕਿਊਮ ਚੈਂਬਰ ਵਿੱਚ ਥਾਂ ਤੇ ਰੱਖੇ ਹੋਏ ਫਸੇ ਹੋਏ ਆਇਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਜ਼ਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਔਸਿਲੇਟਿੰਗ ਚਾਰਜ ਕਿਊਬਿਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਫਿਰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਅਸੀਂ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂਗੇ

ਠੀਕ ਹੈ, ਥਿਊਰੀ ਨੂੰ ਇਕ ਪਾਸੇ ਰੱਖ ਕੇ, ਆਓ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ 'ਤੇ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਈਏ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਲੋਕ ਇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।

ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਅਤੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਉਪਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਰਾਈਡ-ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਐਪਾਂ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Uber, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਕਣ ਅਤੇ ਛੱਡਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਕਿਹੜਾ ਹੈ? ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਦਿੱਗਜਾਂ ਲਈ, ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਤੋਹਫ਼ੇ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਭੀੜ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਅਰਬਾਂ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?

ਇਹਨਾਂ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕਾਰਨਾਮਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਪਰ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਪਸੀਨਾ ਵਹਾਏ ਬਿਨਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਪਹਾੜ ਵਿੱਚੋਂ ਟੁਕੜੇ ਕਰੇਗਾ।

ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਜਲਵਾਯੂ ਮਾਡਲਿੰਗ ਉਪਰੋਕਤ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਮੌਸਮ ਚੈਨਲ ਦੇ ਕਈ ਵਾਰ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਉਹ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਖਰਾਬ ਮੌਸਮ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ)। ਪਰ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲ, ਮੌਸਮ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮੌਸਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਜਲਵਾਯੂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਜਲਵਾਯੂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦਵਾਈ. ਤੁਹਾਡੇ ਡੀਐਨਏ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਲੱਖਣ ਮਾਈਕ੍ਰੋਬਾਇਓਮ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨਾ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਸਰੀਰ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡੀਐਨਏ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਬਾਇਓਮ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ-ਪਰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਿਗ ਫਾਰਮਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਵੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਗੇ ਕਿ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਅਣੂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀਮਤਾਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਪੁਲਾੜ ਖੋਜ. ਅੱਜ (ਅਤੇ ਕੱਲ) ਦੀਆਂ ਸਪੇਸ ਟੈਲੀਸਕੋਪਾਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜੋਤਿਸ਼-ਵਿਗਿਆਨਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਖਰਬਾਂ ਗਲੈਕਸੀਆਂ, ਤਾਰਿਆਂ, ਗ੍ਰਹਿਆਂ ਅਤੇ ਗ੍ਰਹਿਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਫ਼ਸੋਸ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਹੈ। ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ 2030 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੱਕ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੈਂਕੜੇ ਤੋਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਨਵੇਂ ਗ੍ਰਹਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਗਿਆਨ. ਉਪਰੋਕਤ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਕੱਚੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਜੋ ਇਹ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਰਸਾਇਣਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੰਜਣ ਅਤੇ ਬੇਸ਼ੱਕ ਕ੍ਰਿਸਮਸ ਦੇ ਕੂਲਰ ਖਿਡੌਣੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ. ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ (ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ) ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਘੱਟ ਡਾਟਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ, ਅਕਸਰ ਕੁਝ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਖੇਤਰ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੁਧਾਰੀ ਗਈ ਕੁਦਰਤੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ AI ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਫਿਊਚਰ ਆਫ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ।

ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ. ਅਫ਼ਸੋਸ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖੁਫੀਆ ਏਜੰਸੀਆਂ ਘਬਰਾ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਸਾਰੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਜਿਹੇ ਪਾਸਵਰਡ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਧੁਨਿਕ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਾਲ ਲਵੇਗੀ; ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕੁੰਜੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਰਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬੈਂਕਿੰਗ, ਸੰਚਾਰ, ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਖੁਦ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਓਹ, ਅਤੇ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਮੁੱਖ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਬਿਟਕੋਇਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਭੁੱਲ ਜਾਓ।) ਜੇਕਰ ਇਹ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਹੋਣਗੇ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਅਸੀਂ ਕੁਆਂਟਮ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ, ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪੂਰੀ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਗਤੀ

ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ. ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਅਤੇ ਇਸ ਲੜੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤਣਾਅਪੂਰਨ ਨੋਟ 'ਤੇ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦੋ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨੇੜੇ-ਸੰਪੂਰਣ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨਗੇ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਕਾਈਪ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਨਣ ਯੋਗ ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਇਮਪਲਾਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰਾਹੀਂ। .

20 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਾ ਹੁਣ ਵਪਾਰਕ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ ਰਹੇਗੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੋਲਦਾ ਹੈ, ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਵਪਾਰਕ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਣਗੇ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਪਿਆਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਕੈਂਟੋਨੀਜ਼ ਬੋਲਣ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਕੰਪਿਊਟਰ ਸੀਰੀਜ਼ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਭਰ ਰਹੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ: ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦਾ ਭਵਿੱਖ P1

ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦਾ ਭਵਿੱਖ P2

ਡਿਜੀਟਲ ਸਟੋਰੇਜ ਕ੍ਰਾਂਤੀ: ਕੰਪਿਊਟਰ P3 ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਮਾਈਕ੍ਰੋਚਿਪਸ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੁਨਰ-ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਮੂਰ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨ: ਕੰਪਿਊਟਰ P4 ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਕੰਪਿਊਟਰ P5 ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਦੇਸ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਿਉਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦਾ ਭਵਿੱਖ P6