Kvantový počítač: Revoluční vhled do tajemství přírody!
Kvantový počítač: Revoluční vhled do tajemství přírody!
Dne 4. června 2025 vědci z technické univerzity v Mnichově (TUM) učinili důležitý krok v oblasti kvantové informatiky ve spolupráci s Princeton University a Google Quantum AI. Jejich výzkum ukazuje, jak lze kvantové počítače použít k simulaci základních fyzických procesů. Obyčejné superpočítače jsou často ohromeny, pokud jde o výpočet a kontrolu základních sil přírody. Použití kvantových počítačů zde otevírá nové možnosti.
Tyto kvantové počítače jsou schopny přímo simulovat procesy, což z něj činí důležitý nástroj v kvantové informatice. Výsledky studie zveřejněné v časopise Nature ukazují chování řetězců s výzvem SO, a tak vytvářejí základ pro hlubší vhled do fyziky částic, kvantové materiály a povahu prostoru a času.
Kvantové algoritmy a jejich aplikace
Souběžně s tímto vývojem pracuje tým pod vedením Jeanette Lorenz na adaptování algoritmů pro kvantové počítače. Váš projekt Quast zkoumá, jak se vypořádat s hardwarovými chybami qubits. Je vyvinut softwarový zásobník, který struktury a optimalizuje všechny komponenty pro vývoj a provoz kvantových počítačů. Zvláštní pozornost je věnována problémům s průmyslovou optimalizací, pro které neexistují žádná dokonalá řešení.Ukazuje, že odlišný hardware, jako jsou super-vodivé qubits nebo iontové pasti, každá nabízí pro určité aplikace specifické výhody a nevýhody. Tyto technologie lze použít například k optimalizaci elektrických sítí nebo k řešení složitých kombinovaných problémů. Společnosti, například v automobilovém průmyslu, mají nyní možnost vyvinout samotné řešení založená na kvantu, aniž by se musely vypořádat se svými vlastními kvantovými odborníky.
Machine Learning a Quantum Computing
Další slibnou oblastí jsou kvantové algoritmy pro strojové učení, které je zkoumáno interdisciplinárním týmem. Tyto algoritmy nabízejí možnost efektivněji klasifikovat data, generovat nová data a provozní nepřekonatelné učení. Pro požadovanou kvantovou výhodu je však nutné mnoho chybových qubitů, což je možné pouze v omezené míře kvůli současným hlučným kvantovým procesorům.
Projekt AI4QT sleduje cíl vývoje algoritmů pro strojové učení na základě zvláštních požadavků kvantových senzorů. Hledá se symbióza kvantových mechanických stavů a strojového učení. Kromě toho jsou vyvinuty protokoly a knihovny pro optimalizaci dovedností kvantového hardwaru a pro další propagaci praktických aplikací strojového učení.
Vývoj v kvantovém výpočtu ukazuje velký potenciál, a to jak v základním výzkumu, tak v praktických průmyslových aplikacích. Jak práce na kvantových mechanických modelech, tak na adaptaci a optimalizaci algoritmů jsou zásadní pro sladění technologie s potřebami průmyslu, a tím dále podporují vědu.
Podrobnější informace o základě výzkumu, hlášení tum , zatímco průmyslový softwaro "https://www.fraunhofer.de/de/forschung/artikel-2025/kleine-quanten-grosse-feiten /quantencomputing.html"> fraunhofer . Další vhled do spojení kvantového výpočtu a mechanického učení lze nalézt na quantentechnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |
Kommentare (0)