Computadora cuántica: ¡ideas revolucionarias sobre los secretos de la naturaleza!

Computadora cuántica: ¡ideas revolucionarias sobre los secretos de la naturaleza!

Technische Universität München, Deutschland - El 4 de junio de 2025, los científicos de la Universidad Técnica de Munich (TUM) dieron un paso importante en el campo de la informática cuántica en cooperación con la Universidad de Princeton y Google Quantum AI. Su investigación muestra cómo se pueden usar computadoras cuánticas para simular procesos físicos básicos. Las supercomputadoras ordinarias a menudo se ven abrumadas cuando se trata de calcular y verificar los poderes fundamentales de la naturaleza. El uso de computadoras cuánticas abre nuevas posibilidades aquí.

Estas computadoras cuánticas pueden simular procesos directamente, lo que lo convierte en una herramienta importante en la informática cuántica. Los resultados del estudio publicado en la revista Nature muestran el comportamiento de las cuerdas llamadas y, por lo tanto, crean la base de ideas más profundas sobre la física de partículas, los materiales cuánticos y la naturaleza del espacio y el tiempo.

algoritmos cuánticos y sus aplicaciones

Muestra que diferentes hardware, como qubits o trampas de iones súper conductores, cada uno ofrece ventajas y desventajas específicas para ciertas aplicaciones. Estas tecnologías se pueden usar, por ejemplo, para optimizar las redes de electricidad o para resolver problemas de combinación complejos. Las empresas, como en la industria automotriz, ahora tienen la opción de desarrollar soluciones basadas en cuántica sin tener que lidiar con sus propios expertos cuánticos.

Aprendizaje automático y computación cuántica

Otra área prometedora son los algoritmos cuánticos para el aprendizaje automático que son investigados por un equipo interdisciplinario. Estos algoritmos ofrecen la posibilidad de clasificar los datos de manera más eficiente, generar nuevos datos y operar aprendizaje insuperable. Sin embargo, se requieren muchos qubits corregidos por error para la ventaja cuántica deseada, que solo es posible en un grado limitado debido a los procesadores cuánticos ruidosos actuales.

El proyecto AI4QT persigue el objetivo de desarrollar algoritmos para el aprendizaje automático en función de los requisitos especiales de los sensores cuánticos. Se busca una simbiosis de las condiciones mecánicas cuánticas y el aprendizaje automático. Además, los protocolos y las bibliotecas se desarrollan para optimizar las habilidades del hardware cuántico y para promover aún más las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático.

Los desarrollos en la computación cuántica muestran un gran potencial, tanto en investigación fundamental como en aplicaciones industriales prácticas. Tanto trabajar en modelos mecánicos cuánticos como en la adaptación y optimización de algoritmos son cruciales para conciliar la tecnología con las necesidades de la industria y, por lo tanto, promueven aún más la ciencia.

Para obtener información más detallada sobre la base de la investigación, el informe de , mientras que los desarrollos en el campo de los software de cuantos en el software de cuantos. "https://www.fraunhofer.de/de/forschung/artikel-2025/kleine-quanten-grosse-feiten /quantencomputing.html"> fraunhofer . Se pueden encontrar ideas adicionales sobre la conexión de la computación cuántica y el aprendizaje mecánico en Quantentechnologien.de