Kvantarvuti: revolutsioonilised teadmised looduse saladuste kohta!

Kvantarvuti: revolutsioonilised teadmised looduse saladuste kohta!

Technische Universität München, Deutschland - 4. juunil 2025 astusid Müncheni tehnikaülikooli (TUM) teadlased koostöös Princetoni ülikooli ja Google Quantum AI -ga olulise sammu kvantinformaatika valdkonnas. Nende uuringud näitavad, kuidas kvantarvuteid saab kasutada põhiliste füüsiliste protsesside simuleerimiseks. Tavalised superarvutid on looduse põhiliste volituste arvutamisel ja kontrollimisel sageli hämmingus. Kvantarvutite kasutamine avab siin uusi võimalusi.

Need kvantarvutid on võimelised protsesse otse simuleerima, mis teeb sellest kvantinformaatikas oluliseks tööriistaks. Ajakirjas Nature avaldatud uuringu tulemused näitavad SO -ga nimetatud keelpillide käitumist ja loovad seega põhjalikuma ülevaate osakeste füüsikast, kvantmaterjalidest ning ruumi ja aja olemusest.

kvantialgoritmid ja nende rakendused

See näitab, et erinev riistvara, näiteks ülitähtsad kvid või ioonpüünised, pakuvad igaüks teatud rakenduste jaoks konkreetseid eeliseid ja puudusi. Neid tehnoloogiaid saab kasutada näiteks elektrivõrkude optimeerimiseks või keerukate kombinatsiooniprobleemide lahendamiseks. Ettevõtetel, näiteks autotööstuses, on nüüd võimalus ise välja töötada kvantpõhised lahendused, ilma et peaksite tegelema oma kvantiekspertidega.

masinõpe ja kvantarvutus

Veel üks paljutõotav valdkond on masinõppe kvantialgoritmid, mida uurib interdistsiplinaarne meeskond. Need algoritmid pakuvad võimalust andmeid tõhusamalt klassifitseerida, uusi andmeid genereerida ja ületamatu õppimine. Siiski on vaja palju veaga korrigeeritud Qubitsit, mis on praeguste mürarikaste kvantprotsessorite tõttu võimalik piiratud ulatuses.

AI4QT projekt saavutab eesmärgi välja töötada masinõppe algoritmid, tuginedes kvantsensorite erinõuetele. Otsitakse kvantmehaaniliste tingimuste ja masinõppe sümbioosi. Lisaks töötatakse välja protokollid ja raamatukogud kvantriistvara oskuste optimeerimiseks ja masinõppe praktiliste rakenduste veelgi edendamiseks.

Kvantarvutite areng näitab suurt potentsiaali nii fundamentaalsetes uuringutes kui ka praktilistes tööstuslikes rakendustes. Nii kvantmehaaniliste mudelite kallal töötamine kui ka algoritmide kohandamine ja optimeerimine on ülioluline tehnoloogia ühitamiseks tööstuse vajadustega ja edendada seeläbi veelgi teadust.

Teadusuuringute põhjal üksikasjalikuma teabe saamiseks on fraunhofer . Lisateavet kvantarvutuse ja mehaanilise õppimise ühendamise kohta leiate aadressilt QuanTententEchnologien.de