Kuantum Bilgisayarının İlk Gerçek Dünya Kullanım Durumu Var mı?

Kuantum, AI & Fotoniği: Yeni Bir Hesaplama Devrimi

Bilgi işlem ve bilgi teknolojileri aynı anda birkaç teknolojik devrim yaşıyor: AI’nın yükselişi, kuantum bilgisayarının ortaya çıkışı ve klasik silikon bilgisayarının sınırlamalarını aşmak için fotoniğe yöneliş.

Şu ana kadar, bu yeni sektörlerin her biri çoğunlukla izole silolar içinde çalıştı: AI eğitimi ve hesaplaması klasik silikon çiplerde yapılmaktadır, kuantum bilgisayarları ise pratik bir kullanım bulana kadar teknolojilerini geliştirmeye çalışıyor ve fotoniği teknolojisi hâlâ tasarımlar ve uygulamalar üzerinde deneme yapıyor.

Belki şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu alanları birleştirerek yeni olasılıkların ortaya çıkabileceği düşünülebilir. Görünüşe göre kuantum bilgisayarları pratik bir kullanım durumu bulmuş ve faydalı olmadan önce daha fazla geliştirmeye bile ihtiyaç duymayabilir.

Viyana Kuantum Bilim ve Teknoloji Merkezi (VCQ) (Avusturya), Politecnico di Milano (İtalya), Consiglio Nazionale delle Ricerche (IFN-CNR) (İtalya) ve Quantinuum (Birleşik Krallık) şirketindeki araştırmacılar, mevcut kuantum bilgisayarların fotonik bir işlemci kullanarak AI eğitiminde klasik bilgisayarları geride bırakabileceğini bulmuşlardır.

Sonuçlarını Nature Photonics¹ dergisinde, “Fotonik bir işlemci üzerinde deneysel kuantum destekli çekirdek tabanlı makine öğrenimi” başlığıyla yayınladılar.

Neden AI Eğitimi ve Kuantum Bilgisayarları Sınırlara Sahiptir

AI Eğitiminin Yükselen Maliyetleri ve Enerji Talepleri

Son zamanlarda, AI teknolojisi muazzam bir ilerleme kaydetti. Ancak bu, sadece akıl almaz miktarda hesaplama gücü kullanılarak, on milyarlarca dolar değerinde çip ve elektrik tüketilerek mümkün oldu.

Elbette, verimlilikte bazı ilerlemeler sağlanabilir, DeepSeek AI’nin hem hesaplama hem de maliyet açısından ultra düşük maliyetle eğitildiği gösterildiği gibi, Batı rakiplerini bir mertebe kadar geride bırakıyor. Ancak yine de, sonuçta, yazılım iyileştirmeleri AI eğitimini daha az hesaplama ve enerji yoğun hâle getirmede sınırlı kalacaktır.

Kuantum Bilgisayarının Ölçeklenebilirlik ve Gürültü Zorlukları

Bu arada, kuantum bilgisayarı umut verici bir teknoloji, ancak şu ana kadar ölümcül bir kusurdan muzdarip. Kuantum bilgisayarının çalışması için korunması gereken son derece kırılgan madde durumu, hem maliyetli hem de pek ölçeklenebilir olmamasına yol açıyor.

Bu aynı zamanda elde edilen sonuçların “gürültülü” olduğu, düzenli hatalar, gecikmeler ve güvenilmez sonuçlar içerdiği anlamına gelir.

Burada da yenilikler, ya daha küçük kuantum bilgisayarlarından oluşan bir ağ ya da topokonduktör adı verilen yeni bir madde durumunu kullanan, ölçeklenebilirliği sağlayan yeni bir donanım tasarım mimarisi sorunu çözebilir.

Onaylanana kadar, bu durum kuantum bilgisayarının önemini sorguluyor; hâlâ ekonomik açıdan mantıklı bir pratik kullanım durumu arayan bir teknoloji.

AI için Kuantum Destekli Çekirdek Yöntemleri

Kuantum Çekirdekleri Makine Öğrenimine Boyutsal Güç Nasıl Katıyor

Çekirdek yöntemleri, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan araçlardır ve gizli desenleri daha iyi tanımlamak için veri kümesine boyut ekleyen matematiksel bir yöntem kullanır.

Kaynak: MDPI

Bu elbette oldukça karmaşık matematikler içerir ve çoğunlukla bu alanda çalışan sınırlı bir uzman grubu tarafından anlaşılabilir. Nasıl çalıştığını gösteren görsel temsili bu videoda görebilirsiniz:

Ve bu tür karmaşık hesaplamalar, kuantum bilgisayarlarının benzersiz kapasiteleri için mükemmel bir uyum sağlayabilir.

Fotonik İşlemciler AI için Kuantum Çekirdekleriyle Buluşuyor

Bu deneyde, veri setini kuantum bilgisayarının işleyebileceği bir duruma kodlamak için borosilikat cam substrat üzerine femtosaniye lazer yazımıyla oluşturulmuş entegre bir fotonik işlemci kullanıldı.

Kaynak: Nature Photonics

Bu şekilde, kuantum girişimi gösteren çekirdekler hesaplama için kullanıldı ve klasik yöntemlerle karşılaştırıldı.

Kaynak: Nature Photonics

Deneysel Sonuçlar: Kuantum vs. Klasik Çekirdekler

Bilim insanları, 40 ile 100 veri noktasına kadar değişen dört farklı veri seti boyutunu test etti; burada kuantum çekirdeği (mavi) klasik çekirdek (turuncu) ile karşılaştırıldı.

Kaynak: Nature Photonics

Her iki deneyde de kuantum çekirdeği, klasik hesaplama çekirdeğinden daha iyi performans gösterdi.

“Belirli görevlerde algoritmamızın klasik muadiliyle kıyaslandığında daha az hata yaptığını bulduk.”

Philip Walther – Viyana Üniversitesi Profesörü.

Gerçek Dünya Kuantum AI Eğitimine Doğru Sonraki Adımlar

Demo'dan Üretime Geçiş: Kuantum AI Eğitimi

Bu deney, bugün mevcut olan kuantum bilgisayarların, sinir ağı eğitiminde yaygın olarak kullanılan görevlerde klasik bilgisayarları geride bırakabileceğini gösterdi.

Bu büyük bir gelişme çünkü şimdiye kadar, bu tür bir uygulama için yalnızca daha güvenilir bir kuantum bilgisayarının kullanılabileceği varsayılmıştı. Şimdi bu durumun deneysel olarak doğru olmadığı kanıtlandığına göre, bir sonraki adım bu teknolojiyle gerçek hayatta AI eğitimi yapmak için sınırlı bir deneme yürütmek olacak.

Bunun için, kuantum mimarilerinden ilham alan yeni algoritmalar tasarlanabilir ve daha iyi performanslara ulaşabilir.

“Bu, mevcut kuantum bilgisayarların, en son teknoloji seviyesinin ötesine geçmeye gerek kalmadan iyi performans gösterebileceğini ima ediyor.”

Zhenghao Yin – Viyana Üniversitesi Doktora Öğrencisi.

Kuantum-Fotonik AI Enerji Kullanımını Nasıl Azaltıyor

Fotonik platformlar, çok daha düşük enerji tüketimiyle aynı ya da daha üstün bir hesaplama çıktısı sağlayabilir. Enerji, AI endüstrisinin giderek dar boğazı haline geldikçe, bu durum kuantum-fotonik bilgisayar keşfinin özellikle önemli olmasını sağlayabilir.

“Bu, makine öğrenimi algoritmalarının çok yüksek enerji talepleri nedeniyle uygulanamaz hale gelmesi nedeniyle gelecekte kritik bir öneme sahip olabilir.”

Iris Agresti – Viyana Üniversitesi Doktora Öğrencisi.

 Tuzaklı İyon vs. Süperiletken Kuantum Teknolojisi: Sonraki Adım Ne Olacak?

Bu, kuantum bilgisayar endüstrisinin yönü için önemli sonuçlar doğurabilir.

Şu ana kadar, alan, yüksek güvenilirliğe sahip ancak cihaz başına düşük kuantum hesaplama kapasitesine (kübite) sahip tuzaklı iyon teknolojisi ile, şu ana kadar çok gürültülü ancak büyük bir kübit hacmine ölçeklenme olasılığı daha yüksek olan süperiletkenli daha karmaşık tasarımlar arasında bölünmüştür.

Araştırma, Quantinuum ile çok yakın bir ortaklık içinde yürütüldü; makaledeki 12 bilim insanından 4’ü bu şirkette çalışıyor. Tuzaklı iyon teknolojisi uzmanı olarak, Quantinuum’un bilgisayarlarının düşük kübit sayısının zaten ilgili bir iş durumunu gerçekleştirebileceği bir senaryo araması mantıklı.

Eğer bu doğru çıkarsa, şirket AI endüstrisine hesaplama kapasitesi sağlayan kilit bir sağlayıcı haline gelebilir, belki Nvidia’nın (NVDA ) başarılarının en az bir kısmını taklit edebilir.

Kuantum Bilgisayarına Yatırım

Honeywell / Quantinuum

Quantinuum, Honeywell Quantum Solutions ve Cambridge Quantum’in birleşmesinin sonucudur.

Honeywell, şirketin çoğunluk hissedarı olarak kalmaktadır (muhtemelen %52 sahiplik) 5 milyar dolar değerleme ile bir fon toplama turundan sonra. Kurucu Ilyas Khan’ın şirketin yaklaşık %20’sine sahip olduğu bildiriliyor. Diğer hissedarlar arasında JSR Corporation, Mitsui, Amgen (AMGN ), IBM ve JP Morgan bulunmaktadır.

Gelecekte Quantinuum’un potansiyel bir halka arzı, muhtemelen daha büyük bir kurumsal yeniden yapılandırmanın parçası olarak, 20 milyar dolar kadar değerli olması ve 2026 ile 2027 arasında gerçekleşebileceği tahmin edilmektedir.

Kuantum bilgisayar, Honeywell’ın işinin merkezinde yer almıyor; daha çok uzay, otomasyon ve özel kimyasallar & malzemeler ürünlerine odaklanıyor.

Bu alanların her biri, özellikle hesaplamalı kimya ve kuantum siber güvenlikten faydalanabilir, bu da Honeywell’a rakiplerine karşı bir avantaj sağlayabilir.

Şirketin şu anki ana modeli, %99,895 iki-kübit kapı doğruluğuna sahip, tuzaklı iyon 56 kübit çipi H2’dir.

Şirket, mümkün olduğunca çok kübit eklemekten ziyade çok az hata ile yüksek kaliteli hesaplama peşinde giderek, sözde “hata toleranslı kuantum bilgisayar” yaratmıştır.

Bu yaklaşım şirket tarafından “Daha iyi kübitler, daha iyi sonuçlar” olarak adlandırılıyor; benzer sayıda kübit, 100‑1.000 kat daha güvenilir sonuçlar elde ediyor.

Kaynak: Quantinuum

Bu özellikle savunma şirketi Thales (HO.PA -0.96%) halihazırda Quantinuum ile iş birliği yapıyor ve ayrıca uluslararası bankasl HSBC ve JP Morgan.

Quantinuum ayrıca, ilaç, malzeme bilimi, kimyasallar, enerji ve uzay uygulamaları için kullanılabilen kendi özel kuantum hesaplamalı kimyası InQuanto sunmaktadır.

Diğer birçok kuantum bilgisayar şirketi gibi, Quantinuum Helios’u sunar, bir “donanım‑servis‑olarak”, kullanıcıların sistemi kendileri yönetma karmaşıklığıyla uğraşmadan kuantum bilgisayarından faydalanmalarını sağlar.

Quantinuum, Kasım 2024’te Alman Infineon ile bir ortaklık imzaladı, Avrupa’nın en büyük yarı iletken üreticisi. Infineon, entegre fotonik ve kontrol elektronik teknolojisini getirerek bir sonraki nesil tuzaklı iyon kuantum bilgisayarlarının oluşturulmasına yardımcı olacak.

Entegre fotonikler pratik kullanım durumlarına yaklaştıkça, bu ortaklığın Quantinuum’un geleceği için ne kadar önemli olabileceği artık netleşiyor. Bu noktada, şirketin bir sonraki adımının dünyanın ilk AI odaklı fotonik-kuantum çipini piyasaya sürmek gibi göründüğü anlaşılıyor.

Önümüzdeki aylarda, Quantinuum devam eden iş birliklerinden elde edilen sonuçları paylaşacak ve Üretken AI’daki kuantum odaklı ilerlemelerin çığır açıcı potansiyelini sergileyecek.

Yenilikçi Gen QAI yeteneği, ilaç dağıtımı için Metalik Organik Çerçevelerin (MOF) kullanımını geliştirecek ve hızlandıracak, daha verimli ve kişiselleştirilmiş tedavi seçeneklerine giden yolu açacak; detaylar Helios’un lansmanında açıklanacak.

Quantinuum, Büyük Ticari Potansiyele Sahip Üretken Kuantum AI Atılımını Duyurdu

Bu yayındaki duyuru, Quantinuum’da gerçekleşen AI‑kuantum bilgisayar bağlantısının hızlı ilerlemesiyle ilgili bir dizi haberin parçasıdır.

Daha fazla devam eden kullanım durumu, şirketin gelecekteki değerini büyük ölçüde artırabilir ve dolayısıyla Honeywell’ın bu alandaki konumu ve yatırımcıların elde edebileceği potansiyel kâr da artabilir.

En Son Honeywell / Quantinuum (HON) Hisse Senedi Haberleri ve Gelişmeler

Referans Çalışma

^{1. Yin, Z., Agresti, I., de Felice, G. et al. Experimental quantum-enhanced kernel-based machine learning on a photonic processor. Nature Photonics. (2025). https://doi.org/10.1038/s41566-025-01682-5}