Computer quantistico: intuizioni rivoluzionarie sui segreti della natura!
Computer quantistico: intuizioni rivoluzionarie sui segreti della natura!
Technische Universität München, Deutschland - Il 4 giugno 2025, gli scienziati dell'Università tecnica di Monaco (TUM) hanno fatto un passo importante nel campo dell'informatica quantistica in collaborazione con la Princeton University e Google Quantum AI. La loro ricerca mostra come i computer quantistici possono essere utilizzati per simulare i processi fisici di base. I supercomputer ordinari sono spesso sopraffatti quando si tratta di calcolare e controllare i poteri fondamentali della natura. L'uso di computer quantistici apre nuove possibilità qui.
Questi computer quantistici sono in grado di simulare direttamente i processi, il che lo rende uno strumento importante in informatica quantistica. I risultati dello studio pubblicato sulla rivista Nature mostrano il comportamento di stringhe così chiamate e quindi creano la base per approfondimenti più profondi sulla fisica delle particelle, i materiali quantistici e la natura dello spazio e del tempo.
Algoritmi quantistici e le loro applicazioni
Parallelamente a questi sviluppi, un team sotto la direzione di Jeanette Lorenz lavora sull'adattamento di algoritmi per i computer quantistici. Il tuo progetto Quast esamina come gestire gli errori hardware dei qubit. Viene sviluppato uno stack di software che strutture e ottimizza tutti i componenti per lo sviluppo e il funzionamento dei computer quantistici. Particolare attenzione è prestata ai problemi di ottimizzazione industriale per i quali non esistono soluzioni perfette.Mostra che hardware diverso, come qubit super conduttori o trappole ionici, offrono ciascuno vantaggi e svantaggi specifici per determinate applicazioni. Queste tecnologie possono essere utilizzate, ad esempio, per ottimizzare le reti elettriche o per risolvere problemi di combinazione complessi. Le aziende, come nel settore automobilistico, ora hanno la possibilità di sviluppare stesse soluzioni basate su quanturi senza dover affrontare i propri esperti quantistici.
apprendimento automatico e calcolo quantistico
Un'altra area promettente sono gli algoritmi quantistici per l'apprendimento automatico che sono studiati da un team interdisciplinare. Questi algoritmi offrono la possibilità di classificare i dati in modo più efficiente, generano nuovi dati e gestiscono l'apprendimento insormontabile. Tuttavia, sono necessari molti qubit corretti per errori per il vantaggio quantistico desiderato, che è possibile solo in misura limitata a causa degli attuali processori quantistici rumorosi.
Il progetto AI4QT persegue l'obiettivo di sviluppare algoritmi per l'apprendimento automatico in base ai requisiti speciali dei sensori quantistici. Viene ricercata una simbiosi delle condizioni meccaniche quantistiche e dell'apprendimento automatico. Inoltre, sono sviluppati protocolli e librerie per ottimizzare le capacità dell'hardware quantistico e per promuovere ulteriormente le applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico.
Gli sviluppi nel calcolo quantistico mostrano un grande potenziale, sia nella ricerca fondamentale che nelle pratiche applicazioni industriali. Entrambi lavorando su modelli meccanici quantistici, nonché l'adattamento e l'ottimizzazione degli algoritmi sono cruciali per conciliare la tecnologia con le esigenze dell'industria e quindi promuovere ulteriormente la scienza.
For more detailed information on the basis of research, the reporting of tum , while the developments in the field of quante software and industrial applications at fraunhofer . Ulteriori approfondimenti sulla connessione del calcolo quantistico e dell'apprendimento meccanico sono disponibili su quantintechnologien.de
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| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
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