Kwantumcomputer: revolutionaire inzichten in de geheimen van de natuur!
Kwantumcomputer: revolutionaire inzichten in de geheimen van de natuur!
Technische Universität München, Deutschland - Op 4 Juni 2025 namen wetenschappers van de technische Universiteit van München (TUM) een belangrijke stap op het gebied van kwantuminformatica in samenwerking met Princeton University en Google Quantum AI. Hun onderzoek toont aan hoe kwantumcomputers kunnen worden gebruikt om fysieke processen te simuleren. Gewone supercomputers worden vaak overweldigd als het gaat om het berekenen en controleren van de fundamentele natuurbevoegdheden. Het gebruik van kwantumcomputers opent hier nieuwe mogelijkheden.
Deze kwantumcomputers kunnen processen rechtstreeks simuleren, waardoor het een belangrijk hulpmiddel is in kwantuminformatica. De resultaten van de studie die in het tijdschrift Nature is gepubliceerd, tonen het gedrag van zo -gekalde snaren en creëren dus de basis voor diepere inzichten in deeltjesfysica, kwantummaterialen en de aard van ruimte en tijd.
kwantumalgoritmen en hun toepassingen
Parallel aan deze ontwikkelingen werkt een team onder leiding van Jeanette Lorenz aan het aanpassen van algoritmen voor kwantumcomputers. Uw projectquast onderzoekt hoe om te gaan met de hardwarefouten van qubits. Er wordt een softwarestack ontwikkeld die alle componenten structureert en optimaliseert voor de ontwikkeling en werking van kwantumcomputers. Bijzondere aandacht wordt besteed aan industriële optimalisatieproblemen waarvoor er geen perfecte oplossingen zijn.Het laat zien dat verschillende hardware, zoals supergeleidende qubits of ionenvallen, elk specifieke voor- en nadelen voor bepaalde toepassingen bieden. Deze technologieën kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om elektriciteitsnetwerken te optimaliseren of om complexe combinatieproblemen op te lossen. Bedrijven, zoals in de auto -industrie, hebben nu de optie om zelf op quantum gebaseerde oplossingen te ontwikkelen zonder met hun eigen kwantumexperts te gaan.
machine learning en quantum computing
Een ander veelbelovend gebied zijn kwantumalgoritmen voor machine learning die worden onderzocht door een interdisciplinair team. Deze algoritmen bieden de mogelijkheid om gegevens efficiënter te classificeren, nieuwe gegevens te genereren en onoverkomelijk leren te werken. Veel fouten gecorrigeerde qubits zijn echter vereist voor het gewenste kwantumvoordeel, wat slechts in beperkte mate mogelijk is vanwege de huidige lawaaierige kwantumverwerkers.
Het AI4QT -project streeft naar het doel van het ontwikkelen van algoritmen voor machine learning op basis van de speciale vereisten van kwantumsensoren. Er wordt gezocht naar een symbiose van kwantummechanische omstandigheden en machine learning. Bovendien worden protocollen en bibliotheken ontwikkeld om de vaardigheden van de kwantumhardware te optimaliseren en om de praktische toepassingen van machine learning verder te bevorderen.
De ontwikkelingen in Quantum Computing vertonen een groot potentieel, zowel in fundamenteel onderzoek als in praktische industriële toepassingen. Beide werken aan kwantummechanische modellen evenals de aanpassing en optimalisatie van algoritmen zijn cruciaal om de technologie te verzoenen met de behoeften van de industrie en dus de wetenschap verder te bevorderen.
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 . Aanvullende inzichten in de verbinding van kwantum computing en mechanisch leren zijn te vinden op Quantentchnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |
Kommentare (0)