Kuantum Hesaplama Nedir? Ne İşe Yarar?

Kuantum mekaniği yasalarının yardımıyla, kuantum hesaplama adı verilen ve hızla gelişen bir teknoloji, geleneksel bilgisayarların üstesinden gelmesi çok zor olan sorunları çözmektedir. Bu makalade ayrıca, kuantum sonrası kriptografi ve qubit gibi terimlere değindik.

Kuantum Hesaplama Nedir? Ne İşe Yarar?

Karmaşık problemlere geleneksel bilgisayarlardan daha hızlı yanıt verebilmek için kuantum hesaplama, bilgisayar bilimi, fizik ve matematik unsurlarını birleştiren multidisipliner bir alandır. Donanım ve uygulama oluşturma üzerine yapılan araştırmaların her ikisi de bu konuya dahildir. Kuantum bilgisayarlar, süperpozisyon ve kuantum girişim gibi kuantum mekaniksel olgulardan yararlanarak bazı problem türlerini klasik bilgisayarlardan daha hızlı bir şekilde çözebilmektedir.

Makine öğrenimi (ML), optimizasyon ve fiziksel sistem simülasyonu, kuantum bilgisayarların bu tür bir hız artışı sunabileceği birkaç alandır. Gelecekteki kullanım alanları arasında kimyasal sistem simülasyonu veya finansta portföy optimizasyonu yer alabilir. Böylece şu anda piyasadaki en güçlü süper bilgisayarların bile kapasitesinin ötesinde olan sorunlar çözülebilir.

Kuantum Sonrası Kriptografinin Amacı Nedir?

Bu terim, Twitter, banka hesapları ve hükümet binaları için şifrelerin yanı sıra nükleer veya kimyasal laboratuvarlara erişim kodları da dahil olmak üzere tüm kişisel bilgilerimizi korumaya devam ederken kuantum hesaplamayı mümkün kılacak büyüyen bir teknik grubunu ifade eder. Sırlara sahip olma ve bunları koruma kapasitesi olmadan, şu anda bildiğimiz dünya aniden sona erecektir.

Kuantum Sonrası Kriptografi için Potansiyel Stratejiler

Kuantum sonrası kriptografi için umut vaat eden bazı açık anahtar algoritmaları şunlardır:

Lattice Tabanlı Kriptografi

Özellikle NTRU kafes tabanlı kriptografiyi takip etmek önemlidir çünkü kapsamlı testlerden geçmiştir ve şimdiye kadar yıllarca süren şifre kırma girişimlerine dayanmıştır. Bu nedenle Avrupa Komisyonu tarafından finanse edilen Kuantum Sonrası Kriptografi Araştırma Grubu, kuantum sonrası kriptografinin potansiyel bir standardı olarak araştırılması için NTRU lattice tabanlı kriptografiyi teşvik etmektedir.

Hash Tabanlı Kriptografi

Hash tabanlı kriptografik algoritmalar göründüklerinden daha az eğlencelidir ve 1970’lerden beri kullanılmaktadır. Bununla birlikte, sayısal dijital imzalardan temel farklılıkları, kuantum sonrası kriptografi savaşında onlara bazı avantajlar sağlayabilir. Lamport veya Merkle imzaları gibi evrimlerin kuantum sonrası gelecekte bir rol oynamayacağını söyleyen temel bir şey yoktur, ancak şu anda sorgulama için lattice tabanlı kriptografi gibi şeylerden daha az desteklenmektedirler.

Kod Tabanlı Kriptografi

Avrupa Komisyonu ayrıca sıklıkla hata düzeltme kodlarına dayanan kod tabanlı şifreleme tekniklerini de desteklemektedir. İronik bir şekilde, 40 yılı aşkın bir süredir, rastgele kodlar kullanılmasına rağmen bir yöntem olan McEliece imzasının şifresini kırma girişimleri başarısızlıkla sonuçlanmıştır. Araştırmacıların McEliece imzasını daha fazla yapı ekleyerek güçlendirme ve stabilize etme girişimleri onu sürekli olarak daha zayıf hale getirmiştir, bu da kullanılabilir rastgeleliğin bu alanda bir rol oynayabileceği ihtimalini ortaya çıkarmaktadır.

Qubit Nedir?

Kuantum parçacıkları, kuantum bitleri ya da qubit’ler için temsil görevi görür. Bir kuantum bilgisayarın işlem gücü, qubit’lerin kontrol cihazları tarafından manipüle edilmesine dayanır. Geleneksel bir bilgisayardaki bitin karşılığı kuantum bilgisayarındaki qubit’tir. Geleneksel bir bilgisayarın işlemcisi tamamen bitleri manipüle ederek çalışır. Buna benzer şekilde, kuantum işlemci de tüm görevlerini tamamlamak için qubit’leri işler.

Kuantum Hesaplamanın Finans Sektörü için Faydaları

Grover ve Shor tarafından geliştirilen algoritmalar portföy optimizasyonu için kullanılabilir. Portföy optimizasyonunun amacı, riski azaltırken getiriyi en üst düzeye çıkarmak için doğru yatırım karışımını bulmaktır. Teknoloji, daha hızlı ve daha doğru hesaplamaların yanı sıra çevresel, sosyal ve yönetişim faktörleri gibi daha geniş bir yelpazedeki konuları dikkate alan daha esnek optimizasyon taktiklerini mümkün kılabilir.