Quantum Computer: Revolutionær innsikt i naturens hemmeligheter!

Veröffentlicht:

Von:

Tumen samarbeider med Princeton og Google for å bruke kvantedatamaskiner for grunnleggende fysikk og maskinlæring.
Tumen samarbeider med Princeton og Google for å bruke kvantedatamaskiner for grunnleggende fysikk og maskinlæring. (Symbolbild/NAG)

Technische Universität München, Deutschland - 4. Juni 2025 tok forskere fra Technical University of München (TUM) et viktig skritt innen kvanteinformatikk i samarbeid med Princeton University og Google Quantum AI. Forskningen deres viser hvordan kvantedatamaskiner kan brukes til å simulere grunnleggende fysiske prosesser. Vanlige superdatamaskiner blir ofte overveldet når det gjelder beregning og kontroll av naturens grunnleggende krefter. Bruken av kvantedatamaskiner åpner for nye muligheter her.

Disse kvantedatamaskinene er i stand til å simulere prosesser direkte, noe som gjør det til et viktig verktøy innen kvanteinformatikk. Resultatene fra studien som er publisert i tidsskriftet Nature viser oppførselen til så kalt strenger og skaper dermed grunnlaget for dypere innsikt i partikkelfysikk, kvantematerialer og arten av rom og tid.

Kvantealgoritmer og deres applikasjoner

Parallelt med denne utviklingen jobber et team under ledelse av Jeanette Lorenz med å tilpasse algoritmer for kvantedatamaskiner. Prosjektet ditt Quast undersøker hvordan du skal håndtere maskinvarefeilene til qubits. Det er utviklet en programvarestabel som strukturerer og optimaliserer alle komponenter for utvikling og drift av kvantedatamaskiner. Spesiell oppmerksomhet rettes mot industrielle optimaliseringsproblemer som det ikke er noen perfekte løsninger for.

Det viser at forskjellig maskinvare, for eksempel superledende qubits eller ionfeller, hver tilbyr spesifikke fordeler og ulemper for visse applikasjoner. Disse teknologiene kan for eksempel brukes til å optimalisere strømnettverk eller for å løse komplekse kombinasjonsproblemer. Bedrifter, som i bilindustrien, har nå muligheten til å utvikle kvantebaserte løsninger selv uten å måtte takle sine egne kvanteeksperter.

Maskinlæring og kvantedatamaskin

Et annet lovende område er kvantealgoritmer for maskinlæring som undersøkes av et tverrfaglig team. Disse algoritmene tilbyr muligheten for å klassifisere data mer effektivt, generere nye data og operere uoverkommelig læring. Imidlertid er det nødvendig med mange feilkorrigerte qubits for ønsket kvantefordel, noe som bare er mulig i begrenset grad på grunn av de nåværende støyende kvanteprosessorene.

AI4QT -prosjektet forfølger målet om å utvikle algoritmer for maskinlæring basert på spesielle krav til kvantesensorer. Det søkes en symbiose av kvantemekaniske forhold og maskinlæring. I tillegg utvikles protokoller og biblioteker for å optimalisere ferdighetene til kvantemaskinvaren og for å fremme de praktiske anvendelsene av maskinlæring ytterligere.

Utviklingen innen Quantum -databehandling viser stort potensial, både innen grunnleggende forskning og i praktiske industrielle applikasjoner. Begge jobber med kvantemekaniske modeller så vel som tilpasning og optimalisering av algoritmer er avgjørende for å forene teknologien med industriens behov og dermed fremme vitenskap ytterligere.

For mer detaljert informasjon på grunnlag av forskning, rapporterer om Fraunhofer . Ytterligere innsikt i tilkoblingen av kvantedatamaskin og mekanisk læring finner du på quantentechnologien.de

Details
OrtTechnische Universität München, Deutschland
Quellen