✅ ملزومات ورود به بازار کار رایانش کوانتومی (Quantum Computing)

رایانش کوانتومی وارد فاز کاربردی شده و به‌تدریج در حال تبدیل شدن به یک مسیر شغلی واقعی است، نه صرفاً یک موضوع دانشگاهی. برای ورود حرفه‌ای به این حوزه، فقط علاقه کافی نیست و باید یک مجموعه مشخص از مهارت‌ها را به‌صورت هدفمند یاد گرفت.

در ادامه، نقشه‌ی کامل و واقع‌بینانه‌ی مسیر ورود به شغل‌های کوانتومی آورده شده است:

🔹 1. تحصیلات پایه
رشته‌های اصلی مورد قبول:
• فیزیک
• علوم کامپیوتر
• مهندسی برق

داشتن یکی از این زمینه‌ها برای ورود جدی به این حوزه تقریباً ضروری است.

🔹 2. ریاضیات و مبانی نظری (بخش حیاتی)
• جبر خطی (مهم‌ترین بخش)
• مکانیک کوانتومی
• نظریه احتمال

بدون تسلط به جبر خطی و مفاهیم پایه مکانیک کوانتوم، درک الگوریتم‌های کوانتومی عملاً غیرممکن است.

🔹 3. زبان‌های برنامه‌نویسی
• Python ✅ (اصلی‌ترین زبان)
• C++
• Julia

در عمل، ۹۰٪ پروژه‌های کوانتومی با Python انجام می‌شوند.

🔹 4. فریم‌ورک‌های کوانتومی
• Qiskit (رایج‌ترین)
• Cirq
• PennyLane

برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها روی شبیه‌ساز و سخت‌افزار واقعی ضروری هستند.

🔹 5. الگوریتم‌های مهم کوانتومی
• الگوریتم Shor
• الگوریتم Grover
• VQE
این‌ها حداقل دانشی هستند که هر فرد فعال در این حوزه باید بشناسد.

🔹 6. آشنایی با سخت‌افزار کوانتومی
• ابررسانا
• یون‌های به‌دام‌افتاده
• کیوبیت‌های فوتونیک

بیشتر برای مسیرهای تحقیقاتی و R&D اهمیت دارد.

🔹 7. ابزارهای کاربردی
• IBM Quantum Lab
• QuTiP
• MATLAB

برای شبیه‌سازی و تست الگوریتم‌ها استفاده می‌شوند.

🔹 8. تجربه عملی (بسیار مهم‌تر از مدرک)
• پروژه‌های عملی در GitHub
• چالش‌های کوانتومی Kaggle
• کارآموزی (Internship)

در استخدام، پروژه واقعی از مدرک مهم‌تر است.

🔹 9. دوره‌ها و گواهی‌ها
• IBM Qiskit Global School
• دوره‌های MITx

برای یادگیری خوب‌اند، اما به‌تنهایی تضمین شغل نیستند.


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

*فراخوان پسادکتری مرکز شبکه های ارتباطات کوانتومی دانشگاه علم و صنعت ایران*

مرکز شبکه های ارتباطات کوانتومی دانشگاه علم و صنعت درخواست های برای موقعیت های پسادکتری در زمینه های تحقیقاتی مخابرات کوانتومی (تجربی و تئوری) را می پذیرد.

جذب پسادکتری برای یک دوره یک ساله پس از گذراندن ارزیابی های داخلی، خواهد بود.
از جمله شرایط احراز و جذب پسادکتری، حضور تمام وقت و عدم اشتغال در سایر موسسات می باشد.

داوطلبان واجد شرایط باید درخواست های خود را به آدرس ایمیل info@psi-net.ir ارسال کنند.

مدارک مورد نیاز شامل رزومه فرد (شامل فهرستی از نشریات)، اعلام علایق پژوهشی و نام و اطلاعات تماس سه مرجع دانشگاهی می باشد.

🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

معماری‌های اصلی رایانش کوانتومی

رایانش کوانتومی یک فناوری واحد و یکپارچه نیست؛ بلکه مجموعه‌ای از معماری‌ها و رویکردهای متفاوت است که هر کدام نقاط قوت و چالش‌های خاص خود را دارند. امروز شش مسیر عمده در این حوزه دنبال می‌شود:

1. ابررساناها (Superconducting)
این معماری توسط شرکت‌هایی مانند IBM و Google توسعه یافته است. سرعت بالای اجرای گیت‌ها از مزایای آن است، اما نیاز به دماهای فوق‌العاده پایین و حساسیت شدید به نویز، چالش اصلی محسوب می‌شود.
2. یون‌های به‌دام‌افتاده (Trapped Ion)
با دقت بالا و زمان‌های همدوسی طولانی شناخته می‌شود. هرچند سرعت عملیات کمتر است، اما کیفیت و پایداری محاسبات بسیار چشمگیر است. IonQ و Quantinuum از پیشگامان این مسیر هستند.
3. اسپین‌محور (Spin-based)
بر پایه اسپین الکترون یا هسته کار می‌کند و امید زیادی برای ادغام با فناوری نیمه‌رساناهای موجود دارد. مشکل اصلی، کنترل نویز و نقص‌های مواد است.
4. توپولوژیک (Topological)
هنوز در مرحله آزمایشگاهی است و بر استفاده از شبه‌ذرات عجیب مانند فرمیون‌های ماژورانا تکیه دارد. مزیت بالقوه آن مقاومت ذاتی در برابر دکوهرنس و امکان دستیابی به خطای پایین است. مایکروسافت در این حوزه سرمایه‌گذاری تحقیقاتی دارد.
5. فوتونی (Photonic)
از ذرات نور استفاده می‌کند و در دمای اتاق کار می‌کند. انتقال اطلاعات از طریق فیبر نوری آسان است، اما ساخت سامانه‌های بزرگ و پایدار همچنان دشوار باقی مانده است. شرکت‌هایی مانند Xanadu و PsiQuantum در این مسیر فعال‌اند.
6. اتم‌های خنثی (Neutral Atom)
با استفاده از لیزر، آرایه‌های بزرگ اتمی کنترل می‌شوند. این رویکرد از نظر مقیاس‌پذیری بسیار امیدوارکننده است. Atom Computing و Pasqal از بازیگران اصلی این حوزه هستند.

سه‌ضلعی چالش‌ها

تمام این معماری‌ها در تلاش‌اند تا میان سه عامل کلیدی تعادل برقرار کنند:

• مقیاس‌پذیری: توانایی ساخت میلیون‌ها کیوبیت.
• وفاداری (Fidelity): کاهش نرخ خطا و دستیابی به محاسبات قابل اعتماد.
• سرعت: اجرای الگوریتم‌ها در زمان عملی و کاربردی.


هیچ معماری‌ای تاکنون در هر سه بُعد برتری مطلق ندارد. به همین دلیل، آینده رایانش کوانتومی احتمالاً ترکیبی از این رویکردها خواهد بود؛ هر کدام برای مسائل خاصی بهینه می‌شوند، از شبیه‌سازی فیزیک پیچیده گرفته تا ارتباطات امن کوانتومی و الگوریتم‌های تجاری نزدیک‌مدت.

🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

📣 ستاد توسعه فناوری های نانو و میکرو با همکاری دانشکده فیزیک دانشگاه تبریز و سازمان توسعه همکاری‌‌های علمی و فناورانه بین المللی ذیل برنامه همکاری با متخصصان و فناوران ایرانی خارج از کشور برگزار می‌‌نماید:

🎙 سخنرانی علمی با موضوع «سخت افزارهای کوانتومی فوق کمینه با مدارهای ساده شده»

🎤 سخنران
🎓 آقای دکتر امید فیضی
- دانش‌آموخته دکتری تخصصی فیزیک - ماده چگال از دانشگاه Grenoble Alpes
- پژوهشگر حوزه محاسبات کوانتومی
- رهبر پروژه های حوزه تراشه های الکترونیکی و الگوریتم های کوانتومی در دانشگاه‌های لیموژ و سوربون فرانسه
- محقق محاسبات کوانتومی در دانشگاه RPTU کایزسلاترن آلمان


📆 تاریخ برگزاری: دوشنبه 1 دی ماه سال 1404

⏰ زمان برگزاری: ساعت 10:00 الی 13:00

📍محل برگزاری: سالن سمینار دانشکده فیزیک دانشگاه تبریز

📑 مرکز فناوری‌های کوانتومی دانشگاه شهید بهشتی برگزار می‌کند:

💠 کارگاه: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کوانتومی (QML)

👤 مدرس: جناب آقای دکتر حسین داودی یگانه
رئیس مرکز محاسبات کوانتومی آریا کوانتا

🔻 محورها:
• مبانی ساختاری محاسبات کوانتومی و تفاوت آن با محاسبات کلاسیک
• الگوریتم‌های پایه در یادگیری ماشین کوانتومی
• ابزارهای نرم‌افزاری رایج در QML

🗓 تاریخ: سه‌شنبه ۹ دی‌ماه ۱۴۰۴
⏰ زمان: ۱۵ تا ۱۸
📍 مکان: پژوهشکده لیزر و پلاسما، دانشگاه شهید بهشتی (https://maps.app.goo.gl/BNSuRZD1ogTyAW9r6)

💵 هزینه شرکت در کارگاه: ۵۰۰ هزار تومان
هزینه ناهار: ۲۰۰ هزار تومان

سایت (https://quantumphotonicsbu.com/)
راهنمای ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/wp-content/uploads/2025/12/%D8%B1%D8%A7%D9%87%D9%86%D9%85%D8%A7%DB%8C-%D8%AB%D8%A8%D8%AA-%D9%86%D8%A7%D9%85-2.pdf)
✅لینک ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/workshop/)

🔗 راه‌های ارتباطی:
واتساپ (https://chat.whatsapp.com/JHe4wAmSGtkF9OzG0jlE2M) | تلگرام (https://news.1rj.ru/str/Qste_sbu) | بله (http://ble.ir/join/3FTq5ZjMD5)
ایمیل : iqste.sbu@gmail.com

هوش مصنوعی و آینده‌ی محاسبات کوانتومی


مقاله‌ی تازه در Nature Communications با عنوان «هوش مصنوعی برای محاسبات کوانتومی» نشان می‌دهد که ادغام این دو فناوری می‌تواند مسیر رسیدن به رایانه‌های کوانتومی خطاپذیر را کوتاه‌تر کند.

در این مقاله، پژوهشگران از دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی بین‌المللی توضیح می‌دهند که هوش مصنوعی نه‌تنها در تصحیح خطا بلکه در همه‌ی مراحل توسعه‌ی محاسبات کوانتومی نقش دارد:

• از طراحی و ساخت سخت‌افزار کوانتومی گرفته تا کنترل و بهینه‌سازی دستگاه‌ها،
• از کامپایل و فشرده‌سازی مدارهای کوانتومی تا تحلیل خروجی و کاهش نویز،
• و حتی تولید مدارهای جدید با استفاده از مدل‌های مولد مانند ترنسفورمرها و GPT.


نویسندگان تأکید می‌کنند که هوش مصنوعی جایگزین سخت‌افزار کوانتومی نیست، بلکه ابزاری مکمل است که می‌تواند توسعه را سرعت ببخشد و موانع مقیاس‌پذیری را کاهش دهد.

این مرور چشم‌اندازی ترسیم می‌کند که در آن همکاری میان هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی می‌تواند به تولد نسل جدیدی از ابررایانه‌های کوانتومی خطاپذیر منجر شود؛ سامانه‌هایی که توانایی حل مسائل پیچیده در شیمی، مواد، بهینه‌سازی و صنایع پیشرفته را خواهند داشت.


https://www.nature.com/articles/s41467-025-65836-3.epdf?sharing_token=wM9ZfHtuXTQz-1tuKoDRO9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0Os5af5IFVPWtQnp0kCArtTINPkppmw9zEwcFYAnG6-9UNCNudTVSOi1gw1BuRhQuMKFHlLmWXE1VoCM_2bskKXrw8VcMksTOniOZZqLewLk1PfsRTOjf47YdASZj99X4A%3D


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

Details and Registration:
🌐https://events.iut.ac.ir/e/Quantum2025


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

یلدا آخرین دلبری پاییز هست
درست مثل زنی که موقع رفتن گیسوانش را باز می‌کند

یلدا مبارک


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

این دوره با هدف ایجاد درک عمیق و کاربردی از مفاهیم پایهٔ کوانتوم و اپتیک کوانتومی طراحی شده است؛ دوره‌ای که تئوری های پیچیده کوانتمی را به آزمایشگاه واقعی متصل می‌کند!


📅 زمان‌بندی دوره:

🔹 یکشنبه ۷ دی- ساعت 13 الی 16
مبانی اپتیک کوانتومی
👤 مدرس:آقای دکتر محمد واحدی
عضو هیئت علمی دانشگاه علم و صنعت ایران
رئیس مرکز پژوهش و فناوری شبکه‌های کوانتومی دانشگاه علم و صنعت
🔹 دوشنبه ۸ دی-ساعت 16 الی 19
تئوری آزمایش‌ها
👤 مدرس: خانم دکتر سحر سهرابی
🔹 سه‌شنبه ۹ و چهارشنبه ۱۰ دی-ساعت 9 الی 16
آزمایشگاه عملی

لینک ثبت‌نام
https://survey.porsline.ir/s/63nzoC0q

🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

Dear all,

We have opening for a PhD (or MSc) position in my group at the University of Electronic Science and Technology of China (UESTC) in the city of Chengdu, China. The position will commence in September 2026.

The research will focus on the theoretical development of quantum machine learning and/or quantum sensing. The position provides an opportunity to contribute to cutting-edge interdisciplinary work in an international and productive environment.

We welcome candidates with a strong background in Computer Science, Electrical Engineering, Physics, or related fields. Prior exposure to quantum information, machine learning, or optimization theory is advantageous but not mandatory.

If you are interested, please send your CV as soon as possible to:
abolfazl.bayat@gmail.com

Yours sincerely,
Abolfazl Bayat

در محاسبات کوانتومی معمولاً تمرکز اصلی روی الگوریتم‌هاست، انگار که مزیت کوانتومی مستقیماً از خود الگوریتم به‌دست می‌آید. اما در عمل، الگوریتم فقط نقطه‌ی شروع است و تفاوت واقعی بسیار دیرتر و در مرحله‌ی اجرا روی سخت‌افزار ظاهر می‌شود.

یک الگوریتم کوانتومی واحد می‌تواند روی دو سیستم واقعی رفتار کاملاً متفاوتی داشته باشد. دلیلش این است که عملکرد نهایی به عواملی مثل نحوه‌ی نگاشت کیوبیت‌ها روی توپولوژی سخت‌افزار، روش تجزیه‌ی گیت‌ها، زمان‌بندی اجرای آن‌ها، و نحوه‌ی اعمال بازخورد کلاسیک و کاهش خطا وابسته است. این جزئیات معمولاً در توصیف تئوریک الگوریتم دیده نمی‌شوند، اما روی دستگاه واقعی تعیین‌کننده‌اند.

روی کاغذ، دو پیاده‌سازی ممکن است کاملاً معادل به‌نظر برسند؛ عمق مشابه، تعداد گیت برابر، و حتی همان خروجی مورد انتظار. اما روی سخت‌افزار نویزی، یکی ممکن است پایدار همگرا شود و دیگری به‌دلیل انباشت خطا عملاً فروبپاشد. این تفاوت مستقیماً از نحوه‌ی کامپایل و زمان‌بندی می‌آید، نه از خود الگوریتم.

به همین دلیل است که محاسبات کوانتومی به‌سرعت در حال تبدیل شدن به یک مسئله‌ی مهندسی سیستم است. سؤال کلیدی دیگر این نیست که «آیا این الگوریتم بهینه است؟»، بلکه این است که «آیا کل زنجیره‌ی اجرا — از الگوریتم و کامپایلر گرفته تا سخت‌افزار و کنترل کلاسیک — می‌تواند به‌صورت قابل‌اعتماد و انتها‌به‌انتها کار کند؟».

با مقیاس‌پذیر شدن سخت‌افزار، برندگان کسانی نخواهند بود که صرفاً الگوریتم‌های زیباتر دارند، بلکه آن‌هایی هستند که لایه‌ی ترجمه بین تئوری و ماشین را بهتر کنترل می‌کنند. مزیت کوانتومی دقیقاً در همین لایه و به‌صورت تدریجی، به یک توان عملی و قابل استفاده تبدیل می‌شود.


🆔 @QuantumProgramming
🆔 http://instagram.com/Quantum.Programming

نشست *پردازش کوانتومی؛ فناوری تحول آفرین قرن بیست و یکم*


*زمان:* چهارشنبه 17 دی ماه ساعت 9 الی 11
*مکان:* پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات- طبقه M- سالن استاد بدیع

لینک ثبت نام:
https://www.itrc.ac.ir/seminars
#آریاکوانتا
#نشست_کوانتومی
#پردازش_کوانتومی
#فناوری
#پژوهشگاه_ارتباطات_و_فناوری_اطلاعات
#مرکز_تحقیقات_مخابرات_ایران
#وزارت_ارتباطات_و_فناوری_اطلاعات
#ITRC
#IEEE