Kvantno računalo: Revolucionarni uvid u tajne prirode!
Kvantno računalo: Revolucionarni uvid u tajne prirode!
Technische Universität München, Deutschland - 4. lipnja 2025. znanstvenici s Tehničkog sveučilišta u Münchenu (TUM) poduzeli su važan korak u području kvantne informatike u suradnji s Universityom Princeton i Google Quantum AI. Njihova istraživanja pokazuju kako se kvantna računala mogu koristiti za simulaciju osnovnih fizičkih procesa. Obična superračunala često su preplavljena kada je u pitanju izračunavanje i provjera temeljnih sila prirode. Upotreba kvantnih računala ovdje otvara nove mogućnosti.
Ova kvantna računala mogu izravno simulirati procese, što ga čini važnim alatom u kvantnoj informatici. Rezultati studije objavljene u časopisu Nature pokazuju ponašanje tako prikupljenih nizova i na taj način stvaraju osnovu za dublji uvid u fiziku čestica, kvantne materijale i prirodu prostora i vremena.
Kvantni algoritmi i njihove aplikacije
Paralelno s tim razvojem, tim pod vodstvom Jeanette Lorenz radi na prilagođavanju algoritama za kvantna računala. Vaš projekt Quast ispituje kako se nositi s hardverskim pogreškama Qubita. Razvijen je softverski snop koji strukturira i optimizira sve komponente za razvoj i rad kvantnih računala. Posebna se pažnja posvećuje problemima industrijske optimizacije za koje nema savršenih rješenja.pokazuje da je različiti hardver, poput superprovodnih qubita ili zamki iona, svaka nudi posebne prednosti i nedostatke za određene aplikacije. Ove se tehnologije mogu koristiti, na primjer, za optimizaciju električnih mreža ili za rješavanje složenih kombinacijskih problema. Tvrtke, kao što su u automobilskoj industriji, sada imaju mogućnost razvijanja samih rješenja temeljenih na kvantnim bez potrebe za rješavanjem vlastitih kvantnih stručnjaka.
Strojno učenje i kvantno računanje
Drugo obećavajuće područje su kvantni algoritmi za strojno učenje koje istražuje interdisciplinarni tim. Ovi algoritmi nude mogućnost učinkovitije klasifikacije podataka, generiraju nove podatke i upravljanje nepremostivim učenjem. Međutim, za željenu kvantnu prednost potrebne su mnoge Qubite koji su ispravljeni pogreškama, što je moguće samo u ograničenoj mjeri zbog trenutnih bučnih kvantnih procesora.
Projekt AI4QT slijedi cilj razvoja algoritama za strojno učenje na temelju posebnih zahtjeva kvantnih senzora. Traži se simbioza kvantnih mehaničkih stanja i strojnog učenja. Pored toga, protokoli i knjižnice razvijeni su kako bi se optimizirali vještine kvantnog hardvera i za daljnje promicanje praktičnih primjena strojnog učenja.
Razvoj u kvantnom računarstvu pokazuju veliki potencijal, kako u temeljnim istraživanjima, tako i u praktičnim industrijskim primjenama. I rad na kvantnim mehaničkim modelima, kao i na prilagodbu i optimizaciju algoritama, ključni su za usklađivanje tehnologije s potrebama industrije i na taj način dodatno promicanje znanosti.
Za detaljnije informacije na temelju istraživanja, izvještavanje fraunhofer . Dodatni uvid u povezanost kvantnog računarstva i mehaničkog učenja može se naći na QuattenCechnologien.de Details Ort Technische Universität München, Deutschland Quellen
Kommentare (0)