นิตยสาร สสวท. ฉบับที่ 256

ปีที่ 53 ฉบับที่ 256 กันยายน - ตุลาคม 2568 | 9 สรุป ควอนตัมคอมพิวเตอร์คือ เทคโนโลยีที่อาศัยหลักการของฟิสิกส์ ควอนตัมเพื่อสร้างระบบคำ �นวณที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าคอมพิวเตอร์แบบ ดั้งเดิมหลายเท่า ด้วยความสามารถในการอยู่ในหลายสถานะพร้อมกัน (ซูเปอร์โพสิชัน) และการพัวพันของอนุภาค ทำ �ให้คอมพิวเตอร์สามารถ ทำ �งานแบบขนาน และแก้ปัญหาที่ยากมากในเวลาอันสั้น โดยภาพรวม “การประมวลผลภาพควอนตัม” ยังเป็นสาขาวิจัยใหม่ ที่มีความท้าทายสูง ส่วนหนึ่งเพราะเราต้องคิดวิธี “แปลง” ข้อมูลภาพซึ่ง เป็นระบบคลาสสิกให้มาอยู่ในรูปของสถานะควอนตัม (ซึ่งไม่ใช่เรื่องง่าย) และฮาร์ดแวร์ควอนตัมปัจจุบันก็ยังมีขนาดและความแม่นยำ �ไม่พอจะ รองรับการประมวลผลภาพขนาดใหญ่ๆ ได้จริง แต่อย่างน้อยงานวิจัยเหล่านี้ ก็ชี้แนวทางว่าในอนาคต หากเรามีควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่ใหญ่และนิ่งพอ การประมวลผลภาพจำ �นวนมากแบบเรียลไทม์ (เช่น ในระบบรถยนต์ไร้คนขับ หรือการประมวลผลภาพทางการแพทย์) ก็อาจได้รับประโยชน์จาก พลังควอนตัมได้ ภาพเบลอหรือส่วนความถี่สูงสำ �หรับตรวจจับขอบภาพ) เป็นไปได้แบบขนาน รวดเร็วในควอนตัมคอมพิวเตอร์ กล่าวคือ การแปลงและวิเคราะห์ภาพ ด้วย QFT อาจเร็วและแม่นยำ �กว่าวิธีเดิม การรู้จำ �ภาพ (Image Recognition) โมเดล AI ที่ประมวลผลด้วยควอนตัมสามารถจำ �แนกภาพได้ เร็วขึ้น โดยเฉพาะในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การตรวจจับใบหน้า หรือ วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ความทนทานต่อสัญญาณรบกวน ควอนตัมอัลกอริทึมบางชนิดสามารถใช้ในการฟื้นฟูภาพที่ เสียหายจากสัญญาณรบกวนหรือภาพเบลอได้อย่างมีประสิทธิภาพ Arute, F. & Arya, K. & Babbush, R., et al. (2019). Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor. Nature, 574 (7779): 505–510. Bell, J. S. (1964). On the Einstein Podolsky Rosen Paradox. Physics Physique, 1 (3): 195–200. Dirac, P. A. M. (1958). The Principles of Quantum Mechanics. 4 th ed. Oxford University Press. Einstein, A. & Podolsky, B. & Rosen, N. (1935). Can Quantum-Mechanical Description of Physical Reality be Considered Complete?. Physical Review, 47 (10): 777–780. Feynman, R. P. & Leighton, R. B. & Sands, M. (2011). The Feynman Lectures on Physics, 3. Basic Books. Griffiths, D. J. & Schroeter, D. F. (2018). Introduction to Quantum Mechanics. 3 rd ed. Cambridge University Press. Heisenberg, W. (1927). Über den Anschaulichen Inhalt der Quantentheoretischen Kinematik und Mechanik. Zeitschrift für Physik, 43 (3–4): 172–198. McIntyre, D. H. (2022). Quantum Mechanics. Cambridge University Press. Nielsen, M. A. & Chuang, I. L. (2010). Quantum Computation and Quantum Information. 10 th Anniversary ed. Cambridge University Press. Preskill, J. (2018). Quantum Computing in the NISQ era and beyond. Quantum, 2 : 79. Schuld, M. & Sinayskiy, I. & Petruccione, F. (2014). The Quest for a Quantum Neural Network. Quantum Information Processing, 13 (11): 2567–2586. McIntyre, D H. (2022). Quantum Mechanics[M]. Cambridge University Press. Singh, G. & Kaur, M. & Singh, M. (et al). (2022). Implementation of Quantum Support Vector. McIntyre, D H. (2022). Quantum Mechanics[M] . Cambridge University Press. Singh, G. & Kaur, M. & Singh, M. (et al). (2022). Implementation of Quantum Support Vector Machine Algorithm using a Benchmarking Dataset[J]. Indian Journal of Pure & Applied Physics (IJPAP), 60 (5): 35 – 46. M. Schuld. & I. Sinayskiy. & F. Petruccione. (2014). “The Quest for a Quantum Neural Network,” Quantum Information Processing, 13 : 2567–2586 (August 2014). M, Elies. & Fuster, Gil. (2019). “Variational Quantum Classifier”. Barcelona. Q. P. Le. & D. Fangyang, & A. Yoshinori & H. Kaoru. (2009). Flexible Representation of Quantum Images and its Computational Complexity Analysis. Xiao, Han & Kashif Rasul, Kashif & Vollgraf, Roland. (2017). Fashion-Mnist: a novel image dataset for benchmarking machine learning algorithms. arXiv preprint arXiv:1708.07747. บรรณานุกรม ภาพจาก: https://exoswan.com/quantum-computer-visual-guide