Kvantinis kompiuteris: revoliucinės įžvalgos apie gamtos paslaptis!
Kvantinis kompiuteris: revoliucinės įžvalgos apie gamtos paslaptis!
Technische Universität München, Deutschland - 2025 m. Birželio 4 d. Miuncheno techninio universiteto (TUM) mokslininkai žengė svarbų žingsnį kvantinės informatikos srityje bendradarbiaudami su Prinstono universitete ir „Google Quantum AI“. Jų tyrimas rodo, kaip kvantiniai kompiuteriai gali būti naudojami modeliuojant pagrindinius fizinius procesus. Įprasti superkompiuteriai dažnai būna priblokšti apskaičiuojant ir tikrinant pagrindines gamtos galias. Kvantinių kompiuterių naudojimas atveria naujas galimybes.
Šie kvantiniai kompiuteriai gali tiesiogiai modeliuoti procesus, todėl tai yra svarbus kvantinės informatikos įrankis. Tyrimo, paskelbto žurnale „Nature“, rezultatai rodo taip skambinamų stygų elgesį ir taip sukuria pagrindą gilesnėms įžvalgoms apie dalelių fiziką, kvantines medžiagas ir erdvės bei laiko pobūdį.
kvantiniai algoritmai ir jų programos
Lygiagrečiai šiems pokyčiams, Jeanette Lorenz vadovaujama komanda dirba prie kvantinių kompiuterių pritaikymo algoritmų. Jūsų projekte „Quast“ nagrinėjama, kaip elgtis su QUBIT aparatūros klaidomis. Sukurtas programinės įrangos kaminas, kuris struktūrizuoja ir optimizuoja visus komponentus kvantinių kompiuterių kūrimui ir veikimui. Ypatingas dėmesys skiriamas pramonės optimizavimo problemoms, dėl kurių nėra tobulų sprendimų.Tai rodo, kad skirtinga aparatinė įranga, tokia kaip ypač laidūs QUBIT ar jonų spąstai, kiekvienas siūlo konkrečius tam tikrų programų pranašumus ir trūkumus. Šios technologijos gali būti naudojamos, pavyzdžiui, siekiant optimizuoti elektros tinklus arba išspręsti sudėtingas derinio problemas. Bendrovės, tokios kaip automobilių pramonėje, dabar turi galimybę patys kurti kvantinius sprendimus, nereikia bendrauti su savo kvantiniais ekspertais.
Mašinų mokymasis ir kvantinis skaičiavimas
Kita perspektyvi sritis yra kvantiniai mašinų mokymosi algoritmai, kuriuos tiria tarpdisciplininė komanda. Šie algoritmai suteikia galimybę efektyviau klasifikuoti duomenis, generuoti naujus duomenis ir veikti neįveikiamas mokymasis. Tačiau norint, kad norimas kvantinis pranašumas, reikalingas daugelis klaidų pataisytų QUBIT, o tai ribotai įmanoma dėl dabartinių triukšmingų kvantinių procesorių.
AI4QT projektas siekia tikslo sukurti mašininio mokymosi algoritmus, remiantis specialiais kvantinių jutiklių reikalavimais. Siekiama kvantinių mechaninių sąlygų ir mašininio mokymosi simbiozės. Be to, yra sukurti protokolai ir bibliotekos, siekiant optimizuoti kvantinės aparatinės įrangos įgūdžius ir toliau skatinti praktinį mašininio mokymosi pritaikymą.
Kvantinio skaičiavimo pokyčiai rodo didelį potencialą tiek pagrindiniuose tyrimuose, tiek praktinėje pramonėje. Abu, dirbantys su kvantiniais mechaniniais modeliais, taip pat algoritmų pritaikymas ir optimizavimas yra labai svarbūs norint suderinti technologiją su pramonės poreikiais ir taip toliau skatinti mokslą.
Norėdami gauti išsamesnę informaciją remiantis tyrimais "https://www.fraunhofer.de/de/forschung/arttikel-2025/kleine-quanten-grosse-feiten /quantencomputing.html"> fraunhofer . Papildomas įžvalgas apie kvantinio skaičiavimo ir mechaninio mokymosi ryšį galima rasti Quantentechnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |