Quantum Computer: Vallankumoukselliset näkemykset luonnon salaisuuksista!
Quantum Computer: Vallankumoukselliset näkemykset luonnon salaisuuksista!
Technische Universität München, Deutschland - Münchenin teknisen yliopiston (Tum) tutkijat olivat 4. kesäkuuta 2025 tärkeän askeleen kvanttitietotekniikan alalla yhteistyössä Princetonin yliopiston ja Google Quantum AI: n kanssa. Heidän tutkimuksensa osoittaa, kuinka kvanttitietokoneita voidaan käyttää fyysisten perusprosessien simuloimiseen. Tavalliset supertietokoneet ovat usein hukkua luonnon perusvoimien laskemisessa ja tarkistamisessa. Kvanttitietokoneiden käyttö avaa täällä uusia mahdollisuuksia.
Nämä kvanttitietokoneet kykenevät simuloimaan suoraan prosesseja, mikä tekee siitä tärkeän työkalun kvanttitietotekniikassa. Nature -lehdessä julkaistun tutkimuksen tulokset osoittavat So -nimellä olevien merkkijonojen käyttäytymisen ja luovat siten perustan syvemmälle näkemykselle hiukkasfysiikkaan, kvanttimateriaaleihin sekä avaruuden ja ajan luonteeseen.
kvanttialgoritmit ja niiden sovellukset
Samanaikaisesti näiden kehityksen kanssa Jeanette Lorenzin johdolla oleva ryhmä työskentelee kvanttitietokoneiden algoritmien mukauttamisessa. Projektisi quast tutkii kuinka käsitellä kvbit -laitteistovirheitä. Kehitetään ohjelmistopino, joka rakentaa ja optimoi kaikki komponentit kvanttitietokoneiden kehittämiseen ja toimintaan. Erityistä huomiota kiinnitetään teollisuuden optimointiongelmiin, joista ei ole täydellisiä ratkaisuja.se osoittaa, että erilaiset laitteistot, kuten superjohtavat kyykky- tai ionilokut, tarjoavat tietyille sovelluksille erityiset edut ja haitat. Näitä tekniikoita voidaan käyttää esimerkiksi sähköverkkojen optimoimiseksi tai monimutkaisten yhdistelmäongelmien ratkaisemiseksi. Yrityksillä, kuten autoteollisuudessa, on nyt mahdollisuus kehittää itse kvanttipohjaisia ratkaisuja joutumatta käsittelemään omia kvantti -asiantuntijoita.
koneoppiminen ja kvanttilaskenta
Toinen lupaava alue ovat koneoppimisen kvanttialgoritmit, joita monitieteinen ryhmä tutkii. Nämä algoritmit tarjoavat mahdollisuuden luokitella tiedot tehokkaammin, luoda uutta tietoa ja käyttää ylitsepääsemättömiä oppimista. Halutun kvanttietuun tarvitaan kuitenkin monia virheen korjattuja qbittejä, mikä on mahdollista vain rajoitetussa määrin nykyisten meluisten kvanttiprosessorien vuoksi.
AI4QT -projekti pyrkii kehittämään koneoppimista varten algoritmeja kvantianturien erityisvaatimusten perusteella. Kvanttimekaanisten tilojen ja koneoppimisen symbioosi. Lisäksi kehitetään protokollat ja kirjastot kvanttiohjelmien taitojen optimoimiseksi ja koneoppimisen käytännön sovellusten edistämiseksi edelleen.
Kvanttilaskentakehitys osoittaa suurta potentiaalia sekä perustutkimuksessa että käytännön teollisuussovelluksissa. Sekä kvanttimekaanisten mallien että algoritmien mukauttaminen ja optimointi ovat ratkaisevan tärkeitä tekniikan sovittamiseksi teollisuuden tarpeisiin ja siten edistämään edelleen tiedettä.
Yksityiskohtaisempia tietoja tutkimuksen perusteella tumbblick-in-fundamentaltent-baßen-der-natur "> tuumu , kun taas kvantifikaanin kentällä ja teollisuusaloissa "https://www.fraunhofer.de/de/forschung/artikel-2025/kleine-quanten-grosse-feiten /quantentencomputing.html"> fraunhofer . Lisätietoja kvanttilaskennan ja mekaanisen oppimisen yhteydestä löytyy Quantentechnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |
Kommentare (0)