Amazon Braket

Amazon Braket; altyapı kurup yönetmeye, birden fazla kuantum donanımı sağlayıcısı ile erişim anlaşması sağlamaya ve farklı ortamları entegre etmeye yönelik kod yazmaya gerek kalmadan tek bir ortamda kuantum algoritmaları oluşturmanıza, test etmenize ve çalıştırmanıza olanak tanır. Amazon Braket; olası uygulamaları keşfetmek, sonuçlarınızı görselleştirmek ve kuantum algoritmalarını optimize etmek için kullanabileceğiniz tam olarak yönetilen Jupyter not defterleri sağlar. Önceden yüklenmiş geliştirici araçları, örnek algoritmalar ve öğreticilerle hızla kullanmaya başlamanızı kolaylaştıran not defterleri arasından dilediğinizi seçebilirsiniz.

Amazon Braket, süper iletken kübitler ile iyon tuzakları üzerinde oluşturulmuş kuantum tavlayıcılarını ve geçit tabanlı sistemleri içeren çok çeşitli donanım türlerine erişmenize olanak sağlar. Amazon Braket'in platformlar arası geliştirici araçları, birden fazla sayıda geliştirme ortamını öğrenme ihtiyacını ortadan kaldıran tutarlı bir deneyim sunar. Bu özellik, uygulamalarınıza en uygun kuantum bilgi işlem teknolojisini keşfetmenizi kolaylaştırır.

Amazon Braket sayesinde kuantum işlemleri ile optimizasyonu ve klasik bilgisayarlarda çalışan diğer işlemleri bir araya getiren hibrit kuantum algoritmaları oluşturup çalıştırabilirsiniz. Hibrit algoritmalar, günümüzün kuantum bilgi işlem sistemlerinin yapısında bulunan hataların etkisini azaltmaya yönelik yinelemeli bir yaklaşım kullanır. Amazon Braket not defterleri, hibrit algoritmaları kullanmaya başlamayı kolaylaştıran açık kaynak kitaplığı PennyLane ile önceden yapılandırılmış olarak gelir.

Amazon Braket, kuantum bilgi işlemi bir AWS Cloud hizmeti olarak sunduğu için kuruluşunuzun bulut konusundaki en iyi uygulamalarını hayata geçirebilir ve aynı konsoldan esnek işlem ve makine öğrenimi özelliklerinden de faydalanabilirsiniz. AWS güvenlik ve yönetim hizmetleri için sunulan yerel destek; erişim denetimini, veri korumasını, işlemlerin izlenmesini ve denetimi kolaylaştırır.

Amazon Quantum Solutions Lab, sizi gerek AWS gerekse teknoloji ve danışmanlık hizmetleri çözüm ortaklarımız bünyesinde görev yapan kuantum bilgi işlem uzmanlarıyla buluşturan, iş birliğine dayalı bir araştırma ve danışmanlık hizmetleri programıdır. İçerdiği görevlendirmeler kuruluşunuzun ihtiyaçlarına özel olarak tasarlanmıştır ve şirket içi uzmanlık geliştirip yeni kuantum uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırmanıza yardımcı olur.

Fizik ve kimyadaki kuantum sistemlerinin simülasyonu, birçok yaklaştırma yöntemi geliştirilmiş olsa da klasik bilgisayarlar için hala çok zordur. Ancak, kuantum bilgisayarlarının benzersiz özellikleri ve kuantum mekanik durumların yerel olarak işlenebilmesi, moleküllerin elektronik yapısının açıklanması gibi önemli sorunların verimli bir şekilde çözülebilmesi olasılığını sağlıyor. Kuantum sistemlerinin simülasyonu; yeni malzeme ve katalizörlerin tasarımı, ilaç keşfi ve yüksek sıcaklık süper iletkenlerinin incelenmesi dahil birçok farklı alanda faydalı olacaktır.

Telekomünikasyon, tedarik zinciri lojistiği ve finansal hizmetler gibi birçok farklı sektörde optimizasyon problemleri oldukça yaygındır. Bir grup alternatif arasından en uygun yaklaşımın bulunması, olası kombinasyonların sayısı arttıkça karmaşıklık derecesi de arttığından klasik bilgisayarlar için son derece zor olabilir. Kuantum bilgi işlem kullanılarak bu problemlerin büyük bir çoğunluğu çözülebilir. Örneğin, doğrusal programlama algoritmaları ve Monte Carlo yöntemlerinin hızlandırılması sayesinde kombinatoryal optimizasyon alanında çözümler elde edilebilir. Gelecekteki hata düzeltimli kuantum bilgisayarları, kanıtlanabilir ölçüde daha hızlı olacaklardır. Öte yandan, yakın gelecekte cihazlar zaten avantaj sunabilen buluşsal algoritmaları çalıştırmak amacıyla kullanılabilir.

Makine öğrenimi, sistemlerin verilerden bilgi edinmesi, modelleri tespit etmesi ve otonom bir şekilde karar alması için yöntemler sağlar. Ölçeklenebilir hata düzeltimli kuantum bilgisayarları ile öneri sistemleri ve sınıflandırmaya yönelik destek vektör makineleri gibi makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan araçların çoğu iyileştirilebilir. Kuantum bilgi işlemin ayrıca daha zengin bir öğrenim modelleri sınıfı sunma potansiyeli de vardır.