Original Title: Quantum v.s. Classical Computing: Technologies in Tandem
Source: doi.org/0.5281/zenodo.14717542
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

កុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹម ទល់នឹង កុំព្យូទ័របុរាណ៖ បច្ចេកវិទ្យាក្នុងភាពជាដៃគូ

ចំណងជើងដើម៖ Quantum v.s. Classical Computing: Technologies in Tandem

អ្នកនិពន្ធ៖ Ramona Markoska (Faculty of ICT, UKLO, N.Macedonia), Aleksandar Markoski (Faculty of ICT, UKLO, N.Macedonia)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025 International Journal of Recent Research in Mathematics Computer Science and Information Technology

វិស័យសិក្សា៖ Computer Science

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះស្រាវជ្រាវពីការវិវឌ្ឍស្របគ្នានៃកុំព្យូទ័របុរាណ និងកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹម ដោយផ្តោតលើភាពខ្លាំងរៀងៗខ្លួន និងបញ្ហាប្រឈមក្នុងការអភិវឌ្ឍបច្ចេកវិទ្យាទាំងពីរនេះឱ្យដំណើរការរួមគ្នាក្នុងទម្រង់ជាប្រព័ន្ធកូនកាត់ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ការវិភាគប្រៀបធៀបលើមូលដ្ឋានគ្រឹះគណិតវិទ្យា គំរូប្រតិបត្តិការ និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីក្លែងធ្វើ ដើម្បីវាយតម្លៃសក្តានុពលនៃការរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាទាំងពីរ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Classical Computing
កុំព្យូទ័របុរាណ
មានភាពជាក់លាក់ ស្ថិរភាពខ្ពស់ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរឹងមាំ។ ល្អបំផុតសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធ ទិន្នន័យធំៗ និងការចាត់ចែងកិច្ចការទូទៅ។ ជួបការលំបាកក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាដែលមានអថេរច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ (Exponential scaling) ដោយសារខ្វះសមត្ថភាពគណនាស្របគ្នាកម្រិតខ្ពស់។ ដើរតួនាទីជាមូលដ្ឋានគ្រឹះមិនអាចខ្វះបានសម្រាប់ការរៀបចំទិន្នន័យ (Preprocessing) និងដំណើរការកម្មវិធីក្លែងធ្វើខ្វាន់តឹម (Quantum Simulators)។
Quantum Computing
កុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹម
ប្រើប្រាស់លក្ខណៈពិសេសនៃ Qubit (Superposition និង Entanglement) ដើម្បីគណនាទិន្នន័យស្មុគស្មាញក្នុងល្បឿនលឿនអស្ចារ្យ។ ផ្នែករឹង (Hardware) ងាយរងការរំខាន (Decoherence) មានអត្រាកំហុសខ្ពស់ តម្រូវឱ្យមានបរិយាកាសត្រជាក់ខ្លាំង និងមានតម្លៃថ្លៃកប់ពពកក្នុងការថែទាំ។ ផ្តល់សក្តានុពលផ្លាស់ប្តូរពិភពលោកក្នុងវិស័យគ្រីប (Cryptography) ការធ្វើឱ្យប្រសើរ (Optimization) និងការក្លែងធ្វើម៉ូលេគុល។
Hybrid Quantum-Classical Systems
ប្រព័ន្ធកូនកាត់ខ្វាន់តឹម-បុរាណ
រួមបញ្ចូលភាពខ្លាំងនៃបច្ចេកវិទ្យាទាំងពីរ ដោយឱ្យកុំព្យូទ័របុរាណចាត់ចែងការងារ ខណៈកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹមដោះស្រាយផ្នែកស្មុគស្មាញបំផុតនៃកូដ។ ទាមទារការរៀបចំបណ្តាញស្មុគស្មាញ និងអាចជួបបញ្ហាភាពយឺតយ៉ាវ (Latency) ពេលតភ្ជាប់ទៅកាន់ Hardware ខ្វាន់តឹមពីចម្ងាយ (Cloud)។ ជាដំណោះស្រាយជាក់ស្តែងបំផុតក្នុងយុគសម័យបច្ចុប្បន្ន (NISQ era) ដើម្បីបង្កើតក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់ AI និង Quantum Machine Learning។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអភិវឌ្ឍផ្នែករឹងខ្វាន់តឹមទាមទារការវិនិយោគទុនមហាសាល និងបរិយាកាសពិសោធន៍ពិសេស (Ultra-low temperatures) ប៉ុន្តែការសិក្សាស្រាវជ្រាវតាមរយៈកម្មវិធីក្លែងធ្វើ (Simulators) ត្រូវការត្រឹមតែធនធានកុំព្យូទ័របុរាណកម្រិតខ្ពស់ប៉ុណ្ណោះ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ឯកសារនេះជាការពិនិត្យឡើងវិញលើបច្ចេកវិទ្យា (Literature Review) ដោយផ្តោតលើសមិទ្ធផលរបស់ក្រុមហ៊ុនយក្ស (IBM, Google, Microsoft) និងគំនិតផ្តួចផ្តើមរបស់ប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍ (អាមេរិក អឺរ៉ុប ជប៉ុន)។ វាមិនមានទិន្នន័យជាក់លាក់សម្រាប់ប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍នោះទេ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា នេះបង្ហាញពីគម្លាតបច្ចេកវិទ្យាផ្នែករឹង (Hardware gap) ដែលតម្រូវឱ្យយើងត្រូវពឹងផ្អែកលើដំណោះស្រាយតាមរយៈ Cloud និង Open-source ដើម្បីចូលរួមក្នុងវិស័យនេះ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាការបង្កើតកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹមមិនទាន់អាចទៅរួចនៅកម្ពុជាក៏ដោយ ក៏ការប្រើប្រាស់កម្មវិធីក្លែងធ្វើ (Simulators) និងប្រព័ន្ធកូនកាត់មានអត្ថប្រយោជន៍ខ្ពស់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍធនធានមនុស្ស និងសេដ្ឋកិច្ច។

កម្ពុជាអាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីបដិវត្តន៍ខ្វាន់តឹមនេះបាន តាមរយៈការវិនិយោគលើការអភិវឌ្ឍផ្នែកទន់ (Quantum Software) ការសរសេរក្បួនដោះស្រាយ និងការបណ្តុះបណ្តាលធនធានមនុស្ស ដោយមិនចាំបាច់ចំណាយធនធានលើការបង្កើតផ្នែករឹងឡើយ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. កសាងមូលដ្ឋានគ្រឹះគណិតវិទ្យា និងរូបវិទ្យា: ចាប់ផ្តើមសិក្សាឱ្យបានស្ទាត់ជំនាញលើមុខវិជ្ជាពិជគណិតលីនេអ៊ែរ (Linear Algebra), ចំនួនកុំផ្លិច (Complex Numbers), និងទ្រឹស្តីមូលដ្ឋាននៃយន្តសាស្ត្រកង់ទិច (Quantum Mechanics) ដែលជាគ្រឹះនៃការសរសេរកូដខ្វាន់តឹម។
  2. រៀនសរសេរកូដ និងប្រើប្រាស់កម្មវិធីក្លែងធ្វើ (Simulators): ពង្រឹងជំនាញសរសេរកូដ Python រួចដំឡើងនិងអនុវត្តជាមួយបណ្ណាល័យកូដខ្វាន់តឹមដូចជា Qiskit របស់ IBM ឬ Cirq របស់ Google ដើម្បីសាកល្បងបង្កើតសៀគ្វីខ្វាន់តឹមនៅលើម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័របុរាណរបស់អ្នក។
  3. អនុវត្តផ្ទាល់លើប្រព័ន្ធ Cloud: បង្កើតគណនីប្រើប្រាស់ដោយឥតគិតថ្លៃនៅលើ IBM Quantum Experience ដើម្បីសាកល្បងដំណើរការកូដដែលអ្នកបានសរសេរនៅលើម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹមពិតប្រាកដ ឬកម្មវិធីក្លែងធ្វើកម្រិតខ្ពស់តាមរយៈ Cloud។
  4. អភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធកូនកាត់ (Hybrid Machine Learning): សិក្សាពីការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងក្បួនដោះស្រាយបុរាណនិងខ្វាន់តឹម ដោយប្រើប្រាស់ TensorFlow QuantumPennyLane ដើម្បីបង្កើតទម្រង់ Machine Learning ដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ។
  5. ផ្តោតលើដំណោះស្រាយសម្រាប់បញ្ហាជាក់ស្តែង (Use-cases): ប្រើប្រាស់ចំណេះដឹងដែលទទួលបានដើម្បីបង្កើតគម្រោងស្រាវជ្រាវខ្នាតតូច ដូចជាការធ្វើឱ្យប្រសើរ (Optimization) លើផ្លូវដឹកជញ្ជូន ឬការស្រាវជ្រាវលើប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ (Cryptography) ដែលមានប្រយោជន៍ដល់វិស័យឧស្សាហកម្មនៅកម្ពុជា។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Qubit ឯកតាតូចបំផុតនៃទិន្នន័យក្នុងកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹម ដែលខុសពីកុំព្យូទ័របុរាណ (Bit មានត្រឹម 0 ឬ 1) ដោយវាអាចតំណាងឱ្យលេខ 0 លេខ 1 ឬទាំង 0 និង 1 ក្នុងពេលតែមួយ ដែលធ្វើឱ្យវាមានសមត្ថភាពគណនាទិន្នន័យបានច្រេីនសន្ធឹកសន្ធាប់ក្នុងពេលតែមួយ។ ដូចជាកាក់ដែលកំពុងបង្វិលនៅលើតុ ដែលយើងមិនទាន់ដឹងច្បាស់ថាវាជាក្បាល (1) ឬកន្ទុយ (0) ឡើយ រហូតទាល់តែវាឈប់វិល។
Superposition លក្ខណៈរូបវិទ្យាកង់ទិចដែលអនុញ្ញាតឱ្យ Qubit ស្ថិតក្នុងស្ថានភាពច្រើនដំណាលគ្នា មុនពេលវាត្រូវបានវាស់វែង (Measurement) ដែលជាកត្តាជំរុញឱ្យកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹមអាចដំណើរការផ្លូវរាប់លានក្នុងពេលតែមួយដើម្បីរកចម្លើយ។ ដូចជាមនុស្សម្នាក់ដែលអាចអានសៀវភៅ ១០០ទំព័រក្នុងពេលតែមួយ ជំនួសឱ្យការអានម្ដងមួយទំព័រៗ។
Entanglement បាតុភូតកង់ទិចដែល Qubit ពីរឬច្រើនមានទំនាក់ទំនងគ្នាទៅវិញទៅមកយ៉ាងស្អិតរមួត ទោះបីជាពួកវានៅឆ្ងាយពីគ្នាប៉ុណ្ណាក៏ដោយ។ បើស្ថានភាពនៃ Qubit មួយប្រែប្រួល វានឹងធ្វើឱ្យ Qubit មួយទៀតប្រែប្រួលភ្លាមៗ ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការសរសេរកូដខ្វាន់តឹម។ ដូចជាកូនភ្លោះវេទមន្តពីរនាក់ បើទោះជានៅម្នាក់មួយប្រទេស ក៏នៅពេលម្នាក់យំ ម្នាក់ទៀតក៏ស្រក់ទឹកភ្នែកភ្លាមៗក្នុងពេលតែមួយដែរ។
Quantum Simulators កម្មវិធីកុំព្យូទ័របុរាណ (ដូចជា Qiskit Aer ឬ Cirq) ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីត្រាប់តាម ឬក្លែងធ្វើបរិស្ថានរបស់កុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹម ដើម្បីឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវអាចសាកល្បងកូដដោយមិនចាំបាច់មានម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹមពិតប្រាកដ។ ដូចជាការលេងហ្គេមបើកយន្តហោះ (Flight Simulator) ដើម្បីហាត់រៀននិងតេស្តជំនាញ មុននឹងទៅបើកយន្តហោះពិតប្រាកដអញ្ចឹងដែរ។
Decoherence ការបាត់បង់លក្ខណៈខ្វាន់តឹម (Superposition ឬ Entanglement) របស់ Qubit ដោយសារការរំខានពីមជ្ឈដ្ឋានខាងក្រៅ ដូចជាកម្ដៅ រលកម៉ាញេទិក ឬកាំរស្មី ដែលបណ្ដាលឱ្យមានកំហុសក្នុងការគណនា (Errors)។ ដូចជាការព្យាយាមរក្សាលំនឹងកាក់ដែលកំពុងវិលឱ្យបានយូរ តែត្រូវខ្យល់ផ្លុំប៉ះធ្វើឱ្យវារលំនិងបាត់បង់ល្បឿន។
Hybrid quantum-classical systems ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រកូនកាត់ដែលរួមបញ្ចូលភាពខ្លាំងនៃម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័របុរាណ (សម្រាប់ការគ្រប់គ្រង និងចាត់ចែងទិន្នន័យ) ជាមួយម៉ាស៊ីនខ្វាន់តឹម (សម្រាប់ការដោះស្រាយសមីការគណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញខ្លាំង) ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលលឿនបំផុត។ ដូចជាការធ្វើការងារជាក្រុម ដែលមានអ្នកចាត់ចែងការងារទូទៅម្នាក់ (កុំព្យូទ័របុរាណ) និងអ្នកជំនាញពិសេសម្នាក់សម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាលំបាកៗ (កុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹម)។
Quantum gates ប្រតិបត្តិការតក្កវិជ្ជាមូលដ្ឋាននៅក្នុងសៀគ្វីខ្វាន់តឹម (ឧ. Hadamard, CNOT) ដែលតំណាងដោយម៉ាទ្រីសយូនីតារី (Unitary matrices) ប្រើសម្រាប់ផ្លាស់ប្តូរស្ថានភាពរបស់ Qubit ឱ្យទៅជា Superposition ឬ Entanglement។ ដូចជាកុងតាក់វេទមន្តដែលអាចបង្វែរ ឬបញ្ជូលថាមពលអគ្គិសនីដើម្បីបំប្លែងទិន្នន័យនៅក្នុងម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រ។
Linear Algebra សាខាមួយនៃគណិតវិទ្យាដែលសិក្សាពីវ៉ិចទ័រ (Vectors) និងម៉ាទ្រីស (Matrices) ដែលជាគ្រឹះដ៏សំខាន់បំផុតក្នុងការសរសេរកូដ និងគណនាការផ្លាស់ប្តូរស្ថានភាពកង់ទិចនៅក្នុងកុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹម។ ដូចជាភាសាគណិតវិទ្យាម្យ៉ាងដែលប្រាប់កុំព្យូទ័រខ្វាន់តឹមពីរបៀបផ្លាស់ទី និងផ្លាស់ប្តូរទម្រង់ទិន្នន័យនៅក្នុងលំហ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖