از دیرباز در علوم پایه ما به دنبال فهم طبیعت بودیم، تبلور اساسی علوم پایه، در مهندسی است جایی که دانش پایه تبدیل به دانش کاربردی شد تا فهم ما از طبیعت را محک بزند و به سعادت بشری کمک کند، در میان تمامی این علوم، مهندسی کنترل با بهرهگیری گسترده از علوم پایه و جهان شمولی بیمانند به ما اجازهی بهرهبرداری هرچه بهتر از طبیعت را داد، و امروز با کنترل کوانتومی ما نهتنها طبیعت را میفهمیم بلکه فعالانه آن را شکل میدهیم. این مقاله به عنوان اولین گام برای معرفی کنترل کوانتومی در جامعهی علمی و صنعتی کشور و به منظور بررسی ابعاد مختلف و جایگاه این حوزه نگارش شده است.
مهندسی کنترل: علمی جهان شمول
مهندسی کنترل، به عنوان یکی از جامعترین و جهانشمولترین شاخههای مهندسی، روح پنهان نظم در سامانههای پیچیده و پویاست. این علم، که چون تاروپودی نامرئی در تمامی حوزههای دانش و فناوری تنیده شده، از مهندسی برق، مکانیک، هوافضا و شیمی گرفته تا اقتصاد، علوم اجتماعی، زیستشناسی و حتی علوم شناختی، نقشی محوری ایفا میکند. هدف غایی مهندسی کنترل، برقراری نظم و پایداری در سامانههای دینامیکی است، زیرا هرگاه نظمی در طبیعت، فناوری یا جامعه مشاهده میشود، بیتردید کنترلی دقیق، هوشمند و هدفمند در پس آن نهفته است. این رشته، با بهرهگیری گسترده از مفاهیم سایر علوم، از ریاضیات و فیزیک تا علوم زیستی و انسانی خود را با هر تغییر پارادایم در دانش و صنعت بازآفرینی کرده و تکامل یافته است. از مدلسازی ریاضی سامانههای دینامیکی تا پیادهسازیهای مکانیکی در انقلاب صنعتی، از سامانههای الکترومکانیکی و الکترونیکی قرن بیستم تا آستانهی انقلاب کوانتومی در قرن بیستویکم، مهندسی کنترل همواره ابزارها و روشهای خود را بازتعریف کرده تا نظم را در پیچیدهترین سامانهها برقرار سازد. در دنیای مهندسی که همواره در جستجوی راههایی برای مدیریت دقیقتر و کارآمدتر فرآیندهای پیچیده است، مهندسی کنترل به عنوان یکی از پایههای اصلی پیشرفتهای صنعتی و علمی شناخته میشود اما با ظهور فناوریهای کوانتومی، این رشته وارد مرحلهای نوین شده است: کنترل سامانههای دینامیکی کوانتومی.
مهندسی کنترل به عنوان یکی از پایههای اصلی پیشرفتهای صنعتی و علمی شناخته میشود اما با ظهور فناوریهای کوانتومی، این رشته وارد مرحلهای نوین شده است: کنترل سامانههای دینامیکی کوانتومی.
این حوزه نه تنها چالشهای کلاسیک کنترل را به سطحی میکروسکوپی و کوانتومی میبرد، بلکه وعدهی تحولی عظیم در کاربردهای مهندسی را میدهد. سامانههایی را تصور کنید که با دقت بینظیری رفتار ذرات زیراتمی را هدایت میکنند، خطاهای عملیاتی را به حداقل میرسانند و امکان پردازش اطلاعاتی را فراهم میآورند که رایانههای کلاسیک هرگز قادر به آن نیستند، یا حتی ماهیت مواد را تغییر میدهند.
سامانههایی را تصور کنید که با دقت بینظیری رفتار ذرات زیراتمی را هدایت میکنند، خطاهای عملیاتی را به حداقل میرسانند و امکان پردازش اطلاعاتی را فراهم میآورند که رایانههای کلاسیک هرگز قادر به آن نیستند، یا حتی ماهیت مواد را تغییر میدهند.
این بررسی برگرفته از منابع معتبر مانند گزارشهای مککینزی در سال ۲۰۲۵، مقالات منتشرشده در مجلات اروپایی فیزیک کوانتومی، کتابهای مرجع مانند «مقدمهای بر کنترل و دینامیک کوانتومی» نوشتهی دومنیکو دالساندرو (ویرایش دوم، ۲۰۲۱)، « اندازه گیری و کنترل کوانتومی» نوشتهی هاوارد ام. ویزمن و جرالد جی. میلبرن (۲۰۰۹)، و بهویژه کتاب «یادگیری و کنترل مقاوم در فناوری کوانتومی» نوشتهی دائوی دونگ و ایان آر. پترسن (۲۰۲۳) است. این کتاب، که نخستین مونوگراف سامانهاتیک در زمینهی کنترل مقاوم و یادگیری برای سامانههای کوانتومی به شمار میرود، رویکردی جامع به طراحی کنترل و الگوریتمها ارائه میدهد و بر مثالهای عملی تأکید دارد. علاوه بر این، پیشرفتهای اخیر مانند تراشهی ویلو گوگل در سال ۲۰۲۴ با ۱۰۵ کیوبیت و کاهش نرخ خطا از طریق کدهای منطقی، و سرمایهگذاریهای جهانی مانند همکاری سافتبانک با کوآنتینوم در سال ۲۰۲۴، نشاندهندهی شتاب این حوزه است. حدود 30 سال از آغاز و توسعهی این شاخه از مهندسی کنترل در غرب می گذرد، در این مدت، مهندسی کنترل در غرب به دو شاخهی اصلی کنترل سامانههای دینامیکی کلاسیک و کنترل سامانههای کوانتومی تقسیم شده و پیشرفتهای چشمگیری در این زمینهها حاصل شده است. این در حالی است که در ایران، آگاهی و شناخت کافی از این حوزههای پیشرفته وجود ندارد و این رشته همچنان در مراحل ابتدایی خود باقی مانده است.
در ایران، تمرکز اصلی تحقیقات و فعالیتهای مهندسی کنترل عمدتاً بر کاربردهای آن در حوزهی رباتیک و مکاترونیک معطوف بوده است. اگرچه توسعهی رباتیک و مکاترونیک از اهمیت و ضرورت بالایی برخوردار است و نقش کلیدی در پیشرفت فناوری ایفا میکند، اما محدود شدن فعالیتهای علمی به این حوزه، ما را از بهرهمندی از ظرفیتهای گستردهی سایر شاخههای مهندسی کنترل محروم کرده است. برای جبران این عقبماندگی و همگام شدن با پیشرفتهای جهانی، لازم است برنامهریزی منسجم و هدفمندی برای توسعهی دانش و پژوهش در زمینههای نوین مهندسی کنترل، از جمله کنترل سامانههای دینامیکی پیشرفته و کوانتومی، صورت گیرد.
برای جبران این عقبماندگی و همگام شدن با پیشرفتهای جهانی، لازم است برنامهریزی منسجم و هدفمندی برای توسعهی دانش و پژوهش در زمینههای نوین مهندسی کنترل، از جمله کنترل سامانههای دینامیکی پیشرفته و کوانتومی، صورت گیرد.
این امر نیازمند تقویت زیرساختهای آموزشی، سرمایهگذاری در تحقیقات بنیادی و کاربردی، و ایجاد ارتباط مؤثر با مراکز علمی بینالمللی است. تنها با چنین رویکردی میتوان جایگاه شایستهای در این حوزهی استراتژیک و آیندهساز به دست آورد. نگارنده به عنوان اولین گام برای معرفی این حوزه در جامعهی علمی و صنعتی کشور این مقاله را برای بررسی ابعاد مختلف و جایگاه این حوزه نگارش کرده که پیش درآمدی بر یک مقالهی تخصصی دیگر است. همچنین پروژهی پایانی دورهی کارشناسی نگارنده نیز در همین حوزه با نام «ارائهی چهارچوب نظری جدید برای کنترل سامانههای دینامیکی کوانتومی نگارش شده است.
تاریخچهی مهندسی کنترل: از آغازهای باستانی تا عصر مدرن
مهندسی کنترل، شاخهای از مهندسی که بر طراحی و بهینهسازی سامانههایی برای حفظ رفتار مطلوب در محیطهای متغیر تمرکز دارد، ریشه در نیازهای بشر برای مدیریت فرآیندها و ابزارها از هزاران سال پیش دارد. این رشته از ابزارهای سادهی مکانیکی در تمدنهای باستانی آغاز شد و با تکامل به الگوریتمهای پیچیده مبتنی بر هوش مصنوعی و فناوری کوانتومی، به یکی از ارکان اصلی انقلابهای صنعتی و علمی تبدیل شده است. تاریخچهی این رشته، نمایانگر پیشرفتهای میانرشتهای در ریاضیات، فیزیک و مهندسی است که هر مرحلهی آن پاسخی به چالشهای فنی و اجتماعی زمان خود بوده و اکنون در آستانهی تحولی کوانتومی قرار دارد. نخستین نمونههای کنترل خودکار به تمدنهای باستانی بازمیگردد. در قرن سوم پیش از میلاد، کتسیبیوس در اسکندریهی مصر، ساعت آبی را اختراع کرد که با بازخورد مکانیکی، جریان آب را تنظیم میکرد و زمان را با دقت نسبی اندازهگیری مینمود. این دستگاه، مفهوم کنترل حلقه بسته را معرفی کرد که پایهی تمام سامانههای خودکار مدرن شد. در قرون وسطی، ساعتهای مکانیکی اروپایی با مکانیزمهای وزنه و فنر، کنترل سرعت را بهبود بخشیدند، اما فاقد بازخورد پیشرفته بودند و عمدتاً برای نمایش زمان در کلیساها استفاده میشدند. در قرن هفدهم، کورنلیوس دربل، دانشمند هلندی، تنظیمکنندهی دمای کوره را با بازخورد حرارتی اختراع کرد که دما را در فرآیندهای صنعتی ثابت نگه میداشت و نمونهای اولیه از کنترل صنعتی بود.
انقلاب صنعتی در قرن هجدهم نقطهی عطفی در مهندسی کنترل بود. در سال ۱۷۸۸، جیمز وات، مخترع اسکاتلندی، گاورنر توپکدار را به موتور بخار افزود.
انقلاب صنعتی در قرن هجدهم نقطهی عطفی در مهندسی کنترل بود. در سال ۱۷۸۸، جیمز وات، مخترع اسکاتلندی، گاورنر توپکدار را به موتور بخار افزود.
این دستگاه با استفاده از نیروی گریز از مرکز، دریچههای بخار را تنظیم میکرد تا سرعت موتور را در برابر تغییرات بار ثابت نگه دارد، بهرهوری را افزایش داد و مفهوم بازخورد منفی را بنیان نهاد؛ ایدهای که قلب تپندهی سامانههای خودکار شد. در همین دوره، اتومانهای مکانیکی قرن هجدهم، مانند عروسکهای رقصان، نمونههایی از کنترل حلقه باز بودند که وظایف تکراری را بدون بازخورد انجام میدادند و در سرگرمی و نمایش کاربرد داشتند. این نوآوریها، اتوماسیون را از خیال به واقعیت نزدیک کردند.
در قرن نوزدهم، مهندسی کنترل با پیشرفتهای ریاضی و صنعتی گسترش یافت. در سال ۱۸۶۸، جیمز کلرک ماکسول، فیزیکدان برجسته، با تحلیل ریاضی گاورنرها، معادلات دیفرانسیل را برای بررسی پایداری سامانههای کنترل معرفی کرد.
در سال ۱۸۶۸، جیمز کلرک ماکسول، فیزیکدان برجسته، با تحلیل ریاضی گاورنرها، معادلات دیفرانسیل را برای بررسی پایداری سامانههای کنترل معرفی کرد.
این کار، که در انجمن سلطنتی بریتانیا منتشر شد، نشان داد چگونه نوسانات میتوانند سامانه را ناپایدار کنند و نظریهی کنترل را از رویکرد تجربی به علمی ریاضی و نظری تبدیل نمود. سپس از آن زمام تا کنون با توسعهی روشهای ریاضی برای تحلیل سامانههای دینامیکی، نظریهی کنترل از تک تک آنها بهرهبرداری کرده و میکند. از انواع روشهای تحلیلی غیرخطی، روشهای عددی و فرمالیسم فضای حالت و غیره. در سال ۱۸۸۵، آل باتز ترموستات دمپر فلپر را برای کنترل دمای ساختمانها توسعه داد که با بازخورد حرارتی، دریچهها را تنظیم میکرد و کاربردهای خانگی کنترل را گسترش داد. در همین زمان، دستگاه بافندگی ژوزف ماری ژاکارد (۱۸۰۱) با استفاده از کارتهای پانچ، الگوهای بافت را کنترل کرد و کنترل برنامهپذیر را به تولید انبوه معرفی نمود. این نوآوریها، پایداری را در گاورنرهای تجاری بهبود بخشیدند و تکنیکهای گرافیکی برای طراحی حالت پایدار توسعه یافتند.
اوایل قرن بیستم، مهندسی کنترل وارد عصر طلایی شد. در دههی ۱۹۲۰، نیکولای مینورسکی، ریاضیدان روسی-آمریکایی، در نیروی دریایی ایالات متحده، کنترل خودکار هدایت کشتیها را با سروانهای هیدرولیکی توسعه داد و در سال ۱۹۲۲، تحلیل ریاضی بازخورد را ارائه کرد که جهتگیری کشتی را در برابر امواج حفظ میکرد. در آزمایشگاههای بل، هارالد بلک در سال ۱۹۲۷ تقویتکنندهی بازخورد منفی را اختراع کرد که دقت سیگنالهای تلفنی را افزایش داد و پایهی ارتباطات مدرن شد. در دههی ۱۹۳۰، هنری نایکوییست و هندریک بوده روشهای تحلیل فرکانسی را توسعه دادند که معیارهای پایداری را برای سامانههای پیچیده فراهم کرد و کنترل کلاسیک را شکل داد.
جنگ جهانی دوم شتابدهندهی بزرگی بود. نیاز به کنترل دقیق رادارها، بمبافکنها و سامانههای آتش موشکی، سروو مکانیزم های مکانیکی-الکتریکی را پیشرفته کرد. در نیروی دریایی بریتانیا و ایالات متحده، سامانههایی برای پایداری توپخانه های کشتی در برابر غلتش و حرکات کشتیها طراحی شد. نوربرت وینر در سال ۱۹۴۸ با انتشار کتاب «سایبرنتیک یا کنترل و ارتباط در حیوان و ماشین»، نظریهی اطلاعات و کنترل را یکپارچه کرد، مفهوم نویز را معرفی نمود و سایبرنتیک را به عنوان علمی میانرشتهای بنیان نهاد که کاربردهای آن به بیولوژی و اقتصاد گسترش یافت.
پس از جنگ، مهندسی کنترل وارد عصر مدرن شد. در دههی ۱۹۵۰، رودلف کالمن نظریهی کنترل بهینه را با اصل حداکثر پونتریاگین توسعه داد که برای بهینهسازی مسیرهای پروازی موشکها استفاده شد و فیلتر کالمن را برای تخمین حالت در سامانههای نویزی معرفی کرد. در دههی ۱۹۶۰، دیوید لوب مفاهیم مشاهدهپذیری و کنترلپذیری را ارائه کرد که تحلیل سامانههای چندمتغیره و غیرخطی را ممکن ساخت. ورود لولههای خلاء و ترانزیستورها، کنترل الکترونیکی را در صنایع فرآیندی مانند پالایش نفت تقویت کرد. در دههی ۱۹۷۰، ریزپردازندهها کنترل دیجیتال را جایگزین آنالوگ کردند و کنترل تطبیقی و مقاوم برای مقابله با عدم قطعیتها ظهور یافت. در دههی ۱۹۸۰، کنترل پیشبین (پیشبینی مدل) برای صنایع شیمیایی توسعه یافت که بهینهسازی بلندمدت را با تحلیلهای فرکانسی ممکن کرد. در دههی ۱۹۹۰، کنترل غیرخطی و فازی با روشهای لیاپانوف برای پایداری سامانههای پیچیده پیشرفت کرد. با ورود هزارهی جدید، ادغام با هوش مصنوعی شتاب گرفت و کنترل پیشبین با یادگیری ماشین ترکیب شد تا سامانههای خودترمیم شونده و یا بهتر بگوییم، خود تنظیم ایجاد شود. در دههی ۲۰۱۰، سامانههای سایبر-فیزیکی، اینترنت اشیاء و شبکههای هوشمند ظهور کردند و مهندسی کنترل در خودروهای خودران، رباتیک پیشرفته و زیستپزشکی (مانند پروتزهای هوشمند) کاربرد یافت. امروزه، با ادغام با فناوری کوانتومی، مهندسی کنترل آمادهی انقلابی است که ابزارهای کلاسیک را با پدیدههای کوانتومی ترکیب میکند تا دقت، سرعت و پایداری را به سطحی بیسابقه برساند.
امروزه، با ادغام با فناوری کوانتومی، مهندسی کنترل آمادهی انقلابی است که ابزارهای کلاسیک را با پدیدههای کوانتومی ترکیب میکند تا دقت، سرعت و پایداری را به سطحی بیسابقه برساند.
پیشبینی میشود بازار کنترل هوشمند تا سال ۲۰۳۰ به بیش از ۱۰۰ میلیارد دلار برسد، با کاربردهایی از شبکههای انرژی تا محاسبات کوانتومی.
مفاهیم اولیه: پلی از کلاسیک به کوانتوم
برای درک مهندسی کنترل کوانتومی، ابتدا باید مفاهیم پایهای مکانیک کوانتومی را بررسی کنیم، که رفتار ماده در مقیاس اتمی و زیراتمی را توصیف میکند. برخلاف فیزیک کلاسیک، جایی که ذرات مسیرهای قطعی دارند، در مکانیک کوانتومی، حالات سامانهها با احتمالات توصیف میشوند. این مفاهیم، که در دهههای اولیهی قرن بیستم توسط دانشمندانی مانند ورنر هایزنبرگ، اروین شرودینگر و ماکس برن توسعه یافتند، پایهی کنترل کوانتومی را تشکیل میدهند و پلی از کنترل کلاسیک به کوانتومی میزنند.
مفهوم کلیدی اول، برهمنهی[1] است: یک سامانهی کوانتومی میتواند همزمان در چندین حالت باشد. برای مثال، یک الکترون نه تنها در یک مکان، بلکه در ترکیبی از موقعیتها وجود دارد تا زمانی که اندازهگیری شود. این ویژگی، پتانسیل محاسباتی عظیمی ایجاد میکند، زیرا سامانه میتواند محاسبات موازی انجام دهد و مسائل پیچیده را به صورت همزمان حل کند، چیزی که در کنترل کلاسیک با پردازشهای متوالی ممکن نیست. مفهوم دوم، درهمتنیدگی[2] است: دو یا چند ذره میتوانند چنان به هم وابسته باشند که حالت یکی بلافاصله بر دیگری تأثیر بگذارد، حتی در فواصل دور. این پدیده، که آلبرت اینشتین آن را عمل شبحوار از راه دور نامید، پایهی ارتباطات کوانتومی و محاسبات توزیعشده است و امکان انتقال اطلاعات با سرعت فراتر از کلاسیک را فراهم میآورد، اما چالش کنترل را با وابستگیهای غیرمحلی افزایش میدهد. سوم، اصل عدم قطعیت هایزنبرگ است که بیان میکند: نمیتوان موقعیت و تکانهی یک ذره را همزمان با دقت کامل دانست؛ این عدم قطعیت ذاتی، چالش کنترل را افزایش میدهد، زیرا سامانهها ذاتاً غیرقطعی هستند و نیاز به رویکردهای احتمالی دارند، برخلاف قطعیت نسبی سامانههای کلاسیک. البته نکته قابل توجه به خصوص در مکانیک کوانتومی تفاوت تعابیر نیز هست، به عنوان مثال اگر از تعبیر بوهمی مکانیک کوانتوم استفاده کنیم دیگر اصل عدم قطعیت مطرح نیست. در مقالات آتی به این موضوع خواهیم پرداخت.
در مهندسی کنترل، این مفاهیم با ایدههای کلاسیک مانند بازخورد[3] ادغام میشوند. در سامانههای کلاسیک، کنترلکننده ورودیها را بر اساس خروجیها تنظیم میکند تا خطا را به صفر برساند، اما در کوانتومی، کنترل بر اعمال پالسهای الکترومغناطیسی یا میدان های خارجی دیگر تمرکز دارد که حالات کوانتومی را تغییر میدهد. سامانههای بسته کوانتومی (بدون تعامل با محیط) با معادلهی شرودینگر توصیف میشوند، که تکامل حالت را به صورت قطعی اما موجی پیشبینی میکند و پایداری را با حفظ برهمنهی تضمین مینماید. اما سامانههای باز (با تعامل محیطی) با معادلات لیندبلاد مدلسازی میشوند، که اثرات نویز و از دست رفتن همدوسی را در نظر میگیرد، پدیدهای که حالات کوانتومی را به حالات کلاسیک تبدیل میکند و بزرگترین چالش کنترل است، زیرا نویز محیطی همدوسی را در مقیاس میکروثانیه از بین میبرد. علاوه بر این، مفهوم کیوبیت (بیت کوانتومی) به عنوان واحد پایهی اطلاعات کوانتومی، جایگزین بیت کلاسیک ( صفر و یک) میشود و امکان ذخیرهسازی اطلاعات در برهمنهادگی را فراهم میکند، اما نیاز به کنترل دقیق برای حفظ درهمتنیدگی دارد.
مفاهیم پیشرفتهتر شامل همدوسی[4] است، که مدت زمان حفظ برهمنهادگی را توصیف میکند و در کنترل کوانتومی، هدف اصلی است؛ و اندازهگیری کوانتومی، که با فروپاشی موج، حالت را قطعی میکند و بازخورد را ممکن میسازد، اما نویز اندازهگیری را معرفی مینماید. این مفاهیم، پلی از کنترل کلاسیک به کوانتومی میزنند: جایی که پایداری کلاسیک با حفظ همدوسی کوانتومی جایگزین میشود، و بهینهسازی کلاسیک با جستجوی میدانهای خارجی برای هدایت تکامل کوانتومی تکامل مییابد. درک این پایهها ضروری است، زیرا بدون آن، روشهای پیشرفته کنترل کوانتومی قابل فهم نخواهد بود. پیشرفتهای اخیر، مانند حسگرهای کوانتومی ناسا در فضا در سال ۲۰۲۴، نشاندهنده کاربرد عملی این مفاهیم است.
مهندسی کنترل کوانتومی: روشها و رویکردها
کنترل کوانتومی بر طراحی میدانهای خارجی (مانند لیزرها یا پالسهای مایکروویو) به عنوان تلاش یا دستور کنترلی[5] تمرکز دارد که تکامل سامانههای کوانتومی را هدایت کنند. روشهای اصلی به دو دستهی باز (بدون بازخورد فوری) و بسته (با بازخورد) تقسیم میشوند، اما پیشرفتهای اخیر، به ویژه در کتاب «یادگیری و کنترل مقاوم در فناوری کوانتومی» نوشتهی دونگ و پترسن (۲۰۲۳)، بر ادغام یادگیری ماشین و رویکردهای مقاوم تأکید دارد. این کتاب، با بررسی الگوریتمها، روشهای متنوعی را برای سامانههای کوانتومی معرفی میکند و بر مثالهای عملی تکیه دارد. علاوه بر این، روشهای جدید مانند کنترل یادگیری تقویتی از نمایش[6] (RLfD) در سال ۲۰۲۵، زمان آموزش مدل ها را کاهش میدهد.
در روشهای باز، کنترل بدون بازخورد فوری اعمال میشود. یکی از رویکردهای کلیدی، کنترل بهینه است، که از اصل حداکثر پونتریاگین[7] (PMP) برای یافتن مسیر بهینه استفاده میکند. این روش، برای سامانههای بسته مفید است، جایی که میدانهای کنترل به گونهای بهینه میشوند که هدف کنترلی با کمترین انرژی محقق شود و اثرات نویز را به حداقل برساند. روش دیگری، کنترل مبتنی بر لیاپانوف است، که از توابع انرژی برای تضمین پایداری استفاده میکند؛ این رویکرد در سامانههای باز مفید است، زیرا اثرات محیط را با شرایط پایداری سازگار میسازد و ناپایداریهای ناشی از نویز را مهار میکند، و در کاربردهای مانند حفظ همدوسی کیوبیتها موفقیتآمیز بوده است.
روشهای عددی نیز نقش حیاتی دارند. الگوریتم صعود گرادیان پالس مهندسیشده[8] (GRAPE)، که در مقالهای در مجلهی فیزیک شیمیایی (۲۰۲۴) توصیف شده، گرادیان هدف را نسبت به پارامترهای پالس محاسبه میکند و به صورت تکراری بهینهسازی مینماید. این روش، برای کنترل دقیق کیوبیتها در محاسبات کوانتومی ایدهآل است و خطاهای تجمعی را در دروازههای کوانتومی کاهش میدهد. روش کروتوف، مشابه الگوریتم صعود گرادیان پالس مهندسیشده اما با بهروزرسانی متوالی، برای کنترلهای ناهممتمرکز مناسب است و در آزمایشهای نقاط کوانتومی موفقیتآمیز بوده، جایی که انتقال حالتهای کوانتومی با دقت بالا محقق میشود و زمان محاسبه را برای سامانههای بزرگ کاهش میدهد.
در کنترل بسته، بازخورد از اندازهگیریهای کوانتومی استفاده میشود. مدل پیشبین کنترل، که بازخورد را با پیشبینیهای مدل ادغام میکند، برای مقابله با نویز مفید است و در سامانههای باز، اثرات از دست رفتن همدوسی را جبران میکند. گزارش مککینزی (۲۰۲۵) پیشرفتهای ۲۰۲۴ در تصحیح خطا را برجسته میکند، مانند تراشهی ویلو گوگل با ۱۰۵ کیوبیت فیزیکی، که نرخ خطا را با کدهای منطقی به زیر ۰.۱ درصد کاهش داد و امکان مقیاسپذیری به ۱۰۰۰ کیوبیت را فراهم آورد. روشهای مقاوم، مانند بهینهسازی مقاوم، پارامترها را برای تحمل عدم قطعیتها تنظیم میکنند و در برابر اختلالات محیطی پایدار میمانند، با استفاده از خطیسازی یا گسترشهای پرتورباتیو.
کتاب دونگ و پترسن (۲۰۲۳) بر روشهای یادگیریمحور تمرکز ویژهای کرده است. کنترل یادگیری مبتنی بر نمونهبرداری، برای کنترل و طبقهبندی مجموعههای کوانتومی ناهمگن استفاده میشود؛ در این رویکرد، دادههای نمونهبرداریشده از سامانههای کوانتومی برای آموزش الگوریتمهای یادگیری ماشین به کار میرود، که امکان شناسایی و هدایت حالات پیچیده را فراهم میکند. برای مثال، در طبقهبندی ذرات کوانتومی ناهمگن، این روش با جمعآوری دادههای اندازهگیریشده، مدلهایی میسازد که رفتار سامانه را پیشبینی و کنترل میکنند و دقت را تا ۹۵ درصد افزایش میدهد. علاوه بر این، کنترل مود لغزشی[9] (SMC)، که یکی از روشهای کنترل غیرخطی کلاسیک است، برای سامانههای کوانتومی تعمیم داده شده؛ این روش، با ایجاد یک سطح لغزشی در فضای حالت، سامانه را به سمت هدف هدایت میکند و در برابر نویزهای کوانتومی مقاوم است. در کاربردهای عملی، کنترل لغزشی برای حفظ همدوسی در کیوبیتهای ابررسانا استفاده میشود و با اندازهگیریهای دورهای و کنترل واحد، حالتهای لغزشی (مانند زیرفضاهای حالت) را تعریف میکند. در سال ۲۰۲۵، متا-یادگیری برای کنترل مقاوم دروازههای کوانتومی، با حلقهی خارجی متا-یادگیری، قوام سامانهی دینامیکی کوانتومی را در برابر تغییرات محیطی افزایش داد.
مزایای فناورانه: دقت، سرعت و پایداری نوین
کنترل کوانتومی مزایای فناورانهی منحصربهفردی ارائه میدهد که باعث ساخت ادوات و سامانههای دقیقتر و سریعتر و حتی ساخت مواد با ماهیت جدید میشود.
نخست، دقت فوقالعاده: برهمنهی اجازه میدهد سامانهها چندین حالت را همزمان کاوش کنند، که محاسبات را نمایی سریعتر میسازد و حساسیت حسگرها را به سطح اتمی میرساند، جایی که نویز کلاسیک مانع است. برای مثال، در حسگرها، کنترل کوانتومی دقت را افزایش میدهد و روشهای یادگیریمحور مانند نمونهبرداری، دقت طبقهبندی را بهبود میبخشد. این دقت، در کاربردهای مانند ساعتهای اتمی، اندازهگیریهای نانویی را ممکن میسازد که در کلاسیک غیرممکن است.
دوم، سرعت پردازش: در محاسبات کوانتومی، الگوریتمهای کنترلشده میتوانند مسائل بهینهسازی را در ثانیه حل کنند، در حالی که رایانههای کلاسیک سالها زمان میبرند. گزارش CSIS (۲۰۲۵) نشان میدهد که کیوبیتهای منطقی با کنترل پیشرفته، خطاها را ۹۰ درصد کاهش میدهند، و هزینهی تصحیح را پایین میآورند، با استفاده از تونلینگ کوانتومی برای عبور از موانع انرژی بدون مصرف اضافی.
سوم، پایداری در برابر نویز: روشهای مقاوم، مانند سرکوب خطای دینامیکی و کنترل مقاوم همدوسی را طولانیتر میکنند و زمان همدوسی را از میکروثانیه به میلیثانیه افزایش میدهند. پیشرفتهای ۲۰۲۴، مانند کدهای بررسی زوجیت کمتراکم[10] (LDPC) در IBM، اتلاف انرژی را ده برابر کاهش داد و پایداری را در محیطهای نویزی تضمین کرد. علاوه بر این، کنترل کوانتومی انرژی کمتری مصرف میکند، زیرا از پدیدههای طبیعی کوانتومی بهره میبرد، و امکان مقیاسپذیری را فراهم میآورد، از چند کیوبیت به میلیونها با مصرف انرژی ۵۰ درصد کمتر از کلاسیک. کنترل لغزشی، با تحمل اختلالات، پایداری را در محیطهای نویزی تضمین میکند، و رویکردهای یادگیری، با تطبیق خودکار، کارایی را در شرایط متغیر حفظ میکنند، و نسبت به کنترل کلاسیک، قوام را ۳۰ درصد افزایش میدهند.
کاربردهای مهندسی: از محاسبات تا حسگری و ارتباطات
کاربردهای مهندسی کنترل کوانتومی گسترده و متنوع است و از آزمایشگاههای تحقیقاتی به صنایع واقعی نفوذ کرده، با پتانسیل تحول در حوزههای کلیدی. در محاسبات کوانتومی، کنترل برای اجرای دروازههای منطقی (مانند دروازه هادامارد) ضروری است؛ تراشههای IBM با ۱۰۰۰ کیوبیت منطقی، مسائل شیمی کوانتومی را حل میکنند، جایی که کنترل بهینه و یادگیریمحور، دقت دروازهها را به ۹۹.۹ درصد میرساند و الگوریتمهای شُر را برای فاکتورگیری اعداد بزرگ اجرا میکند. در حسگری، کنترل کیوبیتهای ابررسانا برای اندازهگیری میدانهای مغناطیسی با دقت اتمی استفاده میشود، که در پزشکی (تصویربرداری MRI پیشرفته با رزولوشن نانویی برای تشخیص زودهنگام سرطان) و ژئوفیزیک (اکتشاف منابع معدنی با حساسیت ۱۰۰ برابری) کاربرد دارد. روشهای مقاوم، مانند کنترل مقاوم نویزهای محیطی را در حسگرهای کوانتومی جبران میکنند و در ناسا، حسگرهای فوقسرد فضایی را در سال ۲۰۲۴ ممکن ساختند.
در ارتباطات، کنترل درهمتنیدگی برای توزیع کلید کوانتومی[11] (QKD) استفاده میشود، که امنیت غیرقابل نفوذ فراهم میکند؛ شبکههای کوانتومی اروپا در ۲۰۲۵، با کنترل بسته و تحملپذیر خطا، نرخ خطا را به زیر ۰.۱ درصد رساندند و امکان ارتباطات امن جهانی را برای بانکداری و دیپلماسی ایجاد کردند. در مهندسی مواد، کنترل کوانتومی برای شبیهسازی مولکولهای پیچیده در کشف داروها استفاده میشود، جایی که الگوریتمهای کنترلشده با یادگیری ماشین، واکنشهای شیمیایی را پیشبینی میکنند و زمان توسعهی دارو را از سالها به ماهها کاهش میدهند، با کاربرد در درمان آلزایمر. کنترل لغزشی در این زمینه، برای هدایت پالسهای لیزری در سنتز مواد نانویی کاربرد دارد و بازدهی را ۴۰ درصد افزایش میدهد.
در رباتیک، کنترل برای ناوبری دقیق در محیطهای نویزی استفاده میشود، مانند رباتهای زیرآبی که از حسگرهای کوانتومی برای نقشهبرداری دقیق بهره میبرند و در محیط های بدون GPS، دقت را بهبود میبخشند. در انرژی، کنترل بهینه برای بهینهسازی سلولهای خورشیدی کوانتومی به کار میرود، که بازدهی را تا ۴۰ درصد افزایش میدهد و شبیهسازیهای کوانتومی برای مواد پایدار را ممکن میسازد. در کنترل مولکولی فوقسریع، روشهای نمونهبرداری یادگیریمحور، ارتعاشات مولکولی را هدایت میکنند و در شیمی کوانتومی، واکنشهای انتخابی را ممکن میسازند، با کاربرد در کاتالیزورهای صنعتی. گزارش مکنزی (۲۰۲۵) پیشبینی میکند بازار این کاربردها تا ۲۰۳۵ به ۴۵ میلیارد دلار برسد، با تمرکز بر ادغام در صنایع خودروسازی (خودروهای خودران کوانتومی با ناوبری دقیق)، مالی (بهینهسازی پرتفوی با محاسبات کوانتومی و امنیت توزیع کلید کوانتومی)، و هوافضا (کنترل دقیق ماهوارهها با حسگری کوانتومی).
علاوه بر این، در آمادهسازی حالت کوانتومی، کنترل مقاوم برای انتقال دقیق جمعیت کیوبیتی استفاده میشود، و در ساخت دروازههای کوانتومی، الگوریتمهای بهینهسازی پالسهای کوانتومی و یادگیری تقویتی عمیق[12] (DRL)، خطاهای تجمعی را کاهش میدهند و مقیاسپذیری به ۲۰۰ کیوبیت منطقی را تا ۲۰۲۸ ممکن میسازند. در شبکههای کوانتومی، کنترل برای توزیع کلید و حسگری توزیعشده کاربرد دارد، و در سال ۲۰۲۵، کنفرانس بین المللی محاسبات و ارتباطات کوانتومی بر کاربردهای محاسباتی توزیعشده تمرکز دارد. این کاربردها، که در کتاب دونگ و پترسن (۲۰۲۳) با مثالهای تجربی توصیف شده، نشاندهندهی پتانسیل صنعتی این حوزه هستند و تا سال ۲۰۳۵، بازار حسگری کوانتومی را به ۲۰ میلیارد دلار میرسانند.
چشمانداز آینده: چالشها و افقهای نو
دنیای میکروسکوپی جهان بنیادی فیزیک است و با ورود مهندسی کنترل به این حوزه ما قادر خواهیم بود با اعمال کنترل در سطح میکروسکوپی سامانههای ماکروسکوپی را نیز کنترل کنیم. یک کنترل بنیادی به نحوی که شاید بتوان ماهیت مواد را نیز تغییر داد و این همان شکل دادن به طبیعت است.
دنیای میکروسکوپی جهان بنیادی فیزیک است و با ورود مهندسی کنترل به این حوزه ما قادر خواهیم بود با اعمال کنترل در سطح میکروسکوپی سامانههای ماکروسکوپی را نیز کنترل کنیم. یک کنترل بنیادی به نحوی که شاید بتوان ماهیت مواد را نیز تغییر داد و این همان شکل دادن به طبیعت است.
مهندسی کنترل کوانتومی، با وجود پیشرفتها، با چالشهای اساسی روبرو است که نیاز به نوآوریهای میانرشتهای دارد. مقیاسپذیری کیوبیتها، با نیاز به میلیونها کیوبیت برای کاربردهای عملی، بزرگترین مانع است؛ هر کیوبیت نیاز به ۱۰۰ کیوبیت فیزیکی برای تصحیح خطا دارد. مدیریت نویز و همدوسی، با زمانهای کوتاه در سامانههای بزرگ، همچنان چالشبرانگیز است و نیاز به الگوریتمهای یادگیری پیشرفته برای مقابله با آن وجود دارد. پیچیدگی محاسباتی در کنترل سامانههای با ابعاد بالا، و هزینههای سرمایش کرایوژنیک، موانع مهندسی هستند؛ برای مثال، سیمکشی میلیونها کیوبیت، گرمای بیش از حد تولید میکند. علاوه بر این، عدم قطعیت در مدلهای دینامیکی و اثرات غیرمارکوفیان، مقاوم را کاهش میدهد.
[1] Superposition
[2] Entanglement
[3] Feedback
[4] Coherence
[5] Control Effort
[6] Reinforcement Learning from Demonstration
[7] Pontryagin’s Maximum Principle
[8] Gradient Ascent Pulse Engineering
[9] Sliding Mode Control
[10] Low-Density Parity-Check Codes
[11] Quantum Key Distribution
[12] Deep Reinforcement Learning
یک پاسخ
مقاله کامل و جامعی است، خدا قوت