Κβαντικός υπολογιστής: Επαναστατικές ιδέες για τα μυστικά της φύσης!

Κβαντικός υπολογιστής: Επαναστατικές ιδέες για τα μυστικά της φύσης!

Technische Universität München, Deutschland - Στις 4 Ιουνίου 2025, οι επιστήμονες του Τεχνικού Πανεπιστημίου του Μονάχου (TUM) έκαναν ένα σημαντικό βήμα στον τομέα της κβαντικής πληροφορικής σε συνεργασία με το Πανεπιστήμιο του Princeton και το Google Quantum AI. Η έρευνά τους δείχνει πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν οι κβαντικοί υπολογιστές για την προσομοίωση των βασικών φυσικών διαδικασιών. Οι συνηθισμένοι υπερυπολογιστές είναι συχνά συγκλονισμένοι όταν πρόκειται για τον υπολογισμό και τον έλεγχο των θεμελιωδών δυνάμεων της φύσης. Η χρήση των κβαντικών υπολογιστών ανοίγει νέες δυνατότητες εδώ.

Αυτοί οι κβαντικοί υπολογιστές είναι σε θέση να προσομοιώσουν απευθείας τις διαδικασίες, γεγονός που το καθιστά σημαντικό εργαλείο στην κβαντική πληροφορική. Τα αποτελέσματα της μελέτης που δημοσιεύθηκαν στο περιοδικό Nature δείχνουν τη συμπεριφορά των SO -Called Strings και έτσι δημιουργούν τη βάση για βαθύτερες γνώσεις για τη φυσική των σωματιδίων, τα κβαντικά υλικά και τη φύση του χώρου και του χρόνου.

Κβαντικοί αλγόριθμοι και οι εφαρμογές τους

Δείχνει ότι διαφορετικό υλικό, όπως υπερυψωτικά qubits ή παγίδες ιόντων, το καθένα προσφέρει συγκεκριμένα πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα για ορισμένες εφαρμογές. Αυτές οι τεχνολογίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν, για παράδειγμα, για τη βελτιστοποίηση των δικτύων ηλεκτρικής ενέργειας ή για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων συνδυασμού. Οι εταιρείες, όπως στην αυτοκινητοβιομηχανία, έχουν τώρα τη δυνατότητα να αναπτύξουν οι ίδιες τις λύσεις που βασίζονται σε κβαντικά χωρίς να χρειάζεται να ασχοληθούν με τους δικούς τους κβαντικούς εμπειρογνώμονες.

Μηχανική μάθηση και κβαντική υπολογιστική

Μια άλλη υποσχόμενη περιοχή είναι κβαντικοί αλγόριθμοι για μηχανική μάθηση που ερευνάται από μια διεπιστημονική ομάδα. Αυτοί οι αλγόριθμοι προσφέρουν τη δυνατότητα να ταξινομηθούν πιο αποτελεσματικά τα δεδομένα, να δημιουργήσουν νέα δεδομένα και να λειτουργούν ανυπέρβλητη μάθηση. Ωστόσο, απαιτούνται πολλά qubits που έχουν διορθωθεί σφάλματα για το επιθυμητό κβαντικό πλεονέκτημα, το οποίο είναι δυνατό μόνο σε περιορισμένο βαθμό λόγω των σημερινών θορυβώδους κβαντικών επεξεργαστών.

Το έργο AI4QT επιδιώκει τον στόχο της ανάπτυξης αλγορίθμων για μηχανική μάθηση με βάση τις ειδικές απαιτήσεις των κβαντικών αισθητήρων. Η συμβίωση των κβαντικών μηχανικών συνθηκών και της μηχανικής μάθησης αναζητείται. Επιπλέον, αναπτύσσονται πρωτόκολλα και βιβλιοθήκες για να βελτιστοποιήσουν τις δεξιότητες του κβαντικού υλικού και να προωθήσουν περαιτέρω τις πρακτικές εφαρμογές της μηχανικής μάθησης.

Οι εξελίξεις στην κβαντική πληροφορική δείχνουν μεγάλες δυνατότητες, τόσο στη θεμελιώδη έρευνα όσο και στις πρακτικές βιομηχανικές εφαρμογές. Και οι δύο εργάζονται σε κβαντικά μηχανικά μοντέλα, καθώς και στην προσαρμογή και τη βελτιστοποίηση των αλγορίθμων είναι ζωτικής σημασίας για να συμβιβαστούν η τεχνολογία με τις ανάγκες της βιομηχανίας και έτσι να προωθήσουν περαιτέρω την επιστήμη.

Για πιο λεπτομερείς πληροφορίες με βάση την έρευνα, η αναφορά του tum ", "https://www.fraunhofer.de/de/forschung/artikel-2025/kleine-quanten-grosse-feiten /quantencomputing.html"> fraunhofer . Πρόσθετες γνώσεις σχετικά με τη σύνδεση της κβαντικής πληροφορικής και της μηχανικής μάθησης μπορούν να βρεθούν στο quantechnologien.de