Quantum Computer: Революционен поглед върху тайните на природата!
Quantum Computer: Революционен поглед върху тайните на природата!
Technische Universität München, Deutschland - На 4 юни 2025 г. учени от Техническия университет в Мюнхен (TUM) направиха важна стъпка в областта на квантовата информатика в сътрудничество с Принстънския университет и Google Quantum AI. Техните изследвания показват как квантовите компютри могат да се използват за симулиране на основни физически процеси. Обикновените суперкомпютри често са затрупани, когато става въпрос за изчисляване и проверка на основните сили на природата. Използването на квантовите компютри отваря нови възможности тук.
Тези квантови компютри са в състояние директно да симулират процесите, което го прави важен инструмент в квантовата информатика. Резултатите от изследването, публикувано в списанието Nature, показват поведението на така наречените низове и по този начин създават основата за по -дълбока представа за физиката на частиците, квантовите материали и естеството на пространството и времето.
Квантови алгоритми и техните приложения
Успоредно с тези разработки, екип под ръководството на Jeanette Lorenz работи по алгоритми за адаптиране на квантовите компютри. Вашият проект Quast изследва как да се справите с хардуерните грешки на qbits. Разработен е софтуерен стек, който структурира и оптимизира всички компоненти за разработването и работата на квантовите компютри. Особено внимание се обръща на проблемите с индустриалната оптимизация, за които няма перфектни решения. ; Тези технологии могат да бъдат използвани например за оптимизиране на електрическите мрежи или за решаване на сложни проблеми с комбинацията. Компаниите, като например в автомобилната индустрия, сега имат възможност сами да разработят решения, базирани на квантово, без да се налага да се справят със собствените си квантови експерти.Машинно обучение и квантови изчисления
Друга обещаваща област са квантовите алгоритми за машинно обучение, които се изследват от интердисциплинарен екип. Тези алгоритми предлагат възможността за класифициране на данните по -ефективно, генериране на нови данни и експлоатация на непреодолимо обучение. Въпреки това, за желаното предимство на квантово предимство обаче са необходими много грешки, което е възможно само в ограничена степен поради текущите шумни квантови процесори.
Проектът AI4QT преследва целта за разработване на алгоритми за машинно обучение въз основа на специалните изисквания на квантовите сензори. Търси се симбиоза на квантовите механични условия и машинното обучение. В допълнение, протоколите и библиотеките са разработени за оптимизиране на уменията на квантовия хардуер и допълнително за насърчаване на практическите приложения на машинното обучение.
Развитието в квантовите изчисления показва голям потенциал, както в основните изследвания, така и в практическите индустриални приложения. Както работата върху квантовите механични модели, така и върху адаптирането и оптимизирането на алгоритмите са от решаващо значение за съгласуването на технологията с нуждите на индустрията и по този начин допълнително насърчават науката.
For more detailed information on the basis of research, the reporting of tum , while the developments in the field of quante software and industrial applications at fraunhofer . Допълнителна представа за връзката на квантовите изчисления и механичното обучение може да бъде намерена на QuanteChnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |