В роботі представлено концептуальну архітектуру та програмну реалізацію інтелектуальної системи, що об’єднує три парадигми: нечітку логіку, експертні системи та квантові алгоритми. За допомогою інструментарію scikit-fuzzy на мові Python реалізовано експертну систему з нечіткою логікою. Вона обробляє неточні вхідні дані і генерує тривалість поливу. Для вибору оптимальної стратегії в умовах невизначеності використовується симуляція квантового алгоритму за допомогою бібліотеки Qiskit від IBM. Інтеграція зазначених підходів дозволяє створити систему прийняття рішень, де нечітка логіка забезпечує гнучкість, експертна система – надійність, а квантові обчислення – оптимізацію стратегії. Представлений приклад демонструє можливості побудови гібридних систем для вирішення багатофакторних завдань у таких галузях, як точне землеробство, автоматизація виробничих процесів та управління ресурсами.
В роботі представлено концептуальну архітектуру та програмну реалізацію інтелектуальної системи, що об’єднує три парадигми: нечітку логіку, експертні системи та квантові алгоритми. За допомогою інструментарію scikit-fuzzy на мові Python реалізовано експертну систему з нечіткою логікою. Вона обробляє неточні вхідні дані і генерує тривалість поливу. Для вибору оптимальної стратегії в умовах невизначеності використовується симуляція квантового алгоритму за допомогою бібліотеки Qiskit від IBM. Інтеграція зазначених підходів дозволяє створити систему прийняття рішень, де нечітка логіка забезпечує гнучкість, експертна система – надійність, а квантові обчислення – оптимізацію стратегії. Представлений приклад демонструє можливості побудови гібридних систем для вирішення багатофакторних завдань у таких галузях, як точне землеробство, автоматизація виробничих процесів та управління ресурсами.
З появою квантових обчислювальних технологій, які мають потенціал здійснювати обчислення з набагато більшою швидкістю, ніж класичні комп'ютери, виникає загроза для існуючих криптографічних систем. Квантові алгоритми, здатні ефективно розв’язувати складні обчислювальні завдання, що лежать в основі безпеки сучасних криптографічних систем. Це означає, що з розвитком квантових комп'ютерів стає можливою компрометація багатьох сучасних шифрів, які сьогодні вважаються безпечними.З огляду на це, постає потреба у створенні нових криптографічних методів та алгоритмів, які б залишались стійкими до квантових атак. Пост-квантова криптографія є новим напрямом у криптографічний науці, який ставить за мету розробку алгоритмів, стійких до атак квантових комп’ютерів. Вона охоплює широкий спектр методів, таких як латичні криптосистеми, криптографія на основі кодів з корекцією помилок та багато інших.Таким чином, розвиток квантових обчислювальних технологій ставить перед криптографією нові виклики, що вимагають перегляду існуючих методів захисту інформації. Постає необхідність адаптації криптографічних систем до нових умов, зокрема через створення алгоритмів, які б залишались надійними навіть в умовах появи квантових комп'ютерів.Тому, актуальність теми дослідження полягає в необхідності захисту інформації в умовах швидкого розвитку квантових обчислювальних систем. Наукова новизна цього дослідження полягає в комплексному аналізі пост-квантових криптосистем та їхній стійкості до нових типів загроз. Дослідження пропонує порівняння ефективності класичних криптографічних методів із пост-квантовими, що дозволяє виявити їхні сильні та слабкі сторони в умовах квантових обчислень. Практична значущість дослідження полягає у можливості використання результатів для впровадження нових стандартів криптографічного захисту інформації. Це є особливо важливим для організацій, що обробляють конфіденційні дані, таких як банки, урядові установи та компанії, які займаються розробкою технологій штучного інтелекту. Ключові слова: квантові обчислення, класичні криптографічні системи, загрози, криптографічні алгоритми, інформаційна безпека, квантові технології.
Протягом останніх кількох років квантові обчислення стають все більш популярним напрямком досліджень. Однією з провідних компаній, що розвиває технології квантових обчислень є IBM. Наприкінці минулого року IBM встановила рекорд найбільшої квантової обчислювальної системи з процесором, який містив 433 кубіта, фундаментальних будівельних блоків квантової обробки інформації, в цьому році – 1000 кубітів. Тепер компанія націлилася на набагато більшу мету: машину на 100 000 кубітів, яку вона прагне створити протягом 10 років.
У статті розглядається вплив квантових технологій на сучасний економічний розвиток. Для досягнення мети проаналізовано головні напрямки у квантових технологіях, квантовій обчислювальній техніці, квантовій криптографії та зв'язках, які революціонізують обробку даних та створюють нові умови захисту. Розглянуто характеристики квантової економіки як основи подальших технологічних революцій, які глобально реформують окремі галузеві системи та глобальну систему економічного розвитку. У ході дослідження приділяється увага до опису властивостей квантової технології та практичного підходу до застосування, що розпочався з початку XX століття. Результат дослідження рекомендується для подальших наукових розробок при ухваленні інноваційних рішень у квантовій економіці. Висновком дослідження є квантова економіка як початок новітньої епохи технологічного розвитку, що надає перспективи та передбачає прорив реалізації законів природи, дозволяє створити новітні товари, послуги, бізнес-моделі. У висновках пропонується глобальне партнерство, узгоджені дії урядів, бізнесу та наукової спільноти, що набувають ключового значення для створення безпечного квантового майбутнього та сталої економіки. Нові методи вирішення завдань недоступні класичним комп'ютерним технологіям, генерують ресурси в умовах великих даних та квантового обчислення, що характеризуються високим рівнем динамізму та новизни.
В ході виконання дипломної роботи було опановано принцип функціонування квантового комп’ютера, основні засади квантової оптимізації та відповідні математичні моделі. Також було описано принципи формулювання задачі для квантового відпалу за допомогою функції витрат (гамільтоніану). Практична части дипломної роботи включає в себе реалізацію задачі розбиття множини за допомогою PUBO формулювання функції витрат. Код програми написаний мовою Python, що може бути зручним для передачі результату виконання зовнішнім програмам для подальшого використання. Також було зазначено, що не будь-яку оптимізаційну задачу варто вирішувати за допомогою квантового комп’ютера. Іноді доцільно використовувати класичні алгоритми, оскільки їх реалізація, як правило, простіша за квантову, а перевага в швидкості не завжди є суттєвою. Натомість квантову оптимізації слід застосовувати у випадку надважких задач з широким простором пошуку та великою кількістю локальних мінімумів. Окрім цього, ефективність застосування квантової оптимізації сильно залежить від правильного підбору параметрів вирішувача.
Дипломна робота: 75 с., 32 рис., 12 табл., 28 посиланнь, додаток. Об’єктом дослідження є набір даних Iris для задачі багатокласової класифікації. Предметом дослідження є класичні, гібридні варіаційні квантові та квантові ядерні моделі машинного навчання. Метою роботи є порівняння класичних, гібридних варіаційних квантових та квантових ядерних класифікаторів за точністю, ефективністю та практичною застосовністю. У роботі використано методи машинного навчання, квантового машинного навчання, стратифікованої 5-кратної крос-валідації, статистичного аналізу та аналізу виразності квантових схем. Розроблено програмний продукт мовою Python, який реалізує 8 моделей класифікації: Classical-Only NN, BasicRotation, BasicEntangler, StronglyEntangled, Classical RBF-SVM, ZZFeatureMap Kernel, IQP-style Kernel та Amplitude Embed Kernel. Проведено експериментальне порівняння моделей із використанням бібліотек PennyLane, PyTorch та scikit-learn. Встановлено, що квантові та гібридні підходи є перспективними для задач ядрової класифікації, однак їхня ефективність залежить від вибору схеми кодування даних, типу ядра та розміру вибірки. Отримані результати можуть бути використані для подальших досліджень квантового машинного навчання, тестування моделей на складніших наборах даних, реальних квантових процесорах та в умовах квантового шуму.
Одним з основних завдань квантових обчислень є розробка та реалізація алгоритмів і технологій, які використовують квантові властивості матеріалів для вирішення обчислювальних завдань, складних для вирішення традиційними комп’ютерами. Це включає пошук нових квантових алгоритмів, розробку квантового апаратного забезпечення та дослідження можливості застосування квантових обчислень у різних галузях науки й техніки, від криптографії до матеріалознавства [2].