Kvantu dators: revolucionāri ieskats dabas noslēpumos!
Kvantu dators: revolucionāri ieskats dabas noslēpumos!
Technische Universität München, Deutschland - 2025. gada 4. jūnijā Minhenes Tehniskās universitātes (TUM) zinātnieki spēra svarīgu soli kvantu informātikas jomā sadarbībā ar Prinstonas universitāti un Google Quantum AI. Viņu pētījumi rāda, kā kvantu datorus var izmantot fizisko procesu modelēšanai. Parastie superdatori bieži ir satriekti, kad runa ir par dabas pamatpapīdu aprēķināšanu un pārbaudi. Kvantu datoru izmantošana šeit paver jaunas iespējas.
Šie kvantu datori spēj tieši simulēt procesus, kas padara to par svarīgu kvantu informātikas rīku. Pētījuma rezultāti, kas publicēti žurnālā Nature, parāda tik saukto virkņu izturēšanos un tādējādi rada pamatu dziļākai ieskatu daļiņu fizikā, kvantu materiālos un telpas un laika raksturs.
kvantu algoritmi un to pielietojumi
Paralēli šīm norisēm komanda Žanetes Lorencas vadībā strādā, lai pielāgotu algoritmu kvantu datoru. Jūsu projekta quast pēta, kā rīkoties ar aparatūras kļūdām. Tiek izstrādāta programmatūras kaudze, kas strukturē un optimizē visus komponentus kvantu datoru izstrādei un darbībai. Īpaša uzmanība tiek pievērsta rūpniecības optimizācijas problēmām, kurām nav perfektu risinājumu.Tas parāda, ka atšķirīga aparatūra, piemēram, supervada kubiti vai jonu slazdi, katrs no tiem piedāvā īpašas priekšrocības un trūkumus noteiktām lietojumprogrammām. Šīs tehnoloģijas var izmantot, piemēram, lai optimizētu elektrības tīklus vai atrisinātu sarežģītas kombinācijas problēmas. Uzņēmumiem, piemēram, automobiļu rūpniecībai, tagad ir iespēja pašiem izstrādāt uz kvantu balstītus risinājumus, neveicot savus kvantu ekspertus.
Mašīnmācīšanās un kvantu skaitļošana
Vēl viena daudzsološa joma ir mašīnmācīšanās kvantu algoritmi, kurus izpētījusi starpdisciplināra komanda. Šie algoritmi piedāvā iespēju efektīvāk klasificēt datus, ģenerēt jaunus datus un vadīt nepārvaramu mācīšanos. Tomēr vēlamajām kvantu priekšrocībām ir vajadzīgas daudzas kļūdas koriģētas kvotas, kas ir iespējams tikai ierobežotā mērā pašreizējo trokšņainā kvantu procesoru dēļ.
AI4QT projekts ievēro mērķi izstrādāt mašīnmācības algoritmus, pamatojoties uz kvantu sensoru īpašajām prasībām. Tiek meklēta kvantu mehānisko apstākļu un mašīnu apguves simbioze. Turklāt tiek izstrādāti protokoli un bibliotēkas, lai optimizētu kvantu aparatūras prasmes un vēl vairāk veicinātu mašīnmācīšanās praktisko pielietojumu.
Kvantu skaitļošanas attīstība parāda lielu potenciālu gan pamatpētījumos, gan praktiskos rūpniecības lietojumos. Gan strādā pie kvantu mehāniskiem modeļiem, gan arī algoritmu pielāgošanai un optimizēšanai ir izšķiroša nozīme, lai saskaņotu tehnoloģiju ar nozares vajadzībām un tādējādi vēl vairāk veicinātu zinātni.
Lai iegūtu sīkāku informāciju, pamatojoties uz pētījumiem, ziņojums par tum , lai gan izstrādājumu izstrādājumos un rūpnieciskos laukos un rūpnieciskos laukos un rūpnieciskās lietojumprogrammas. "https://www.fraunhofer.de/de/forschung/artikel-2025/Kleine-quanten-grosse-feiten /quantencomputing.html"> frraunhofer . Papildu ieskatu kvantu skaitļošanas un mehāniskās mācīšanās savienojumā var atrast vietnē kvantechnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |