Komputer kwantowy: rewolucyjny wgląd w tajemnice natury!
Komputer kwantowy: rewolucyjny wgląd w tajemnice natury!
Technische Universität München, Deutschland - 4 czerwca 2025 r. Naukowcy z Technical University of Monachium (Tum) zrobili ważny krok w dziedzinie informacji kwantowej we współpracy z Princeton University i Google Quantum AI. Ich badania pokazują, w jaki sposób można wykorzystać komputery kwantowe do symulacji podstawowych procesów fizycznych. Zwykłe superkomputery są często przytłoczeni, jeśli chodzi o obliczanie i sprawdzanie podstawowych uprawnień natury. Zastosowanie komputerów kwantowych otwiera tutaj nowe możliwości.
Te komputery kwantowe są w stanie bezpośrednio symulować procesy, co czyni go ważnym narzędziem w informatyce kwantowej. Wyniki badania opublikowanego w czasopiśmie Nature pokazują zachowanie SO -Called Strings, a tym samym stanowią podstawę do głębszych wglądów w fizykę cząstek, materiałów kwantowych oraz charakter przestrzeni i czasu.
Algorytmy kwantowe i ich aplikacje
Równolegle z tymi zmianami zespół pod kierunkiem Jeanette Lorenz pracuje nad adaptacją algorytmów komputerów kwantowych. Twój projekt Quast analizuje, jak radzić sobie z błędami sprzętowymi kubitów. Opracowano stos oprogramowania, który struktury i optymalizuje wszystkie komponenty do opracowywania i obsługi komputerów kwantowych. Szczególną uwagę zwraca się na problemy optymalizacji przemysłowej, dla których nie ma doskonałych rozwiązań.Pokazuje, że różne sprzęt, takie jak superprzewodnikowe kubity lub pułapki jonowe, każda oferuje określone zalety i wady dla niektórych aplikacji. Technologie te można wykorzystać na przykład w celu optymalizacji sieci energii elektrycznej lub do rozwiązywania złożonych problemów związanych z kombinacją. Firmy, takie jak w branży motoryzacyjnej, mają teraz możliwość samodzielnego opracowania rozwiązań opartych na kwantach bez konieczności radzenia sobie z własnymi ekspertami kwantowymi.
Uczenie maszynowe i obliczenia kwantowe
Kolejnym obiecującym obszarem są algorytmy kwantowe do uczenia maszynowego, które są badane przez interdyscyplinarny zespół. Algorytmy te oferują możliwość dokładniejszej klasyfikacji danych, generowania nowych danych i uczenia się nie do pokonania. Jednak wiele kulek z korektami jest wymaganych dla pożądanej przewagi kwantowej, która jest możliwa tylko w ograniczonym stopniu ze względu na obecne hałaśliwe procesory kwantowe.Projekt AI4QT realizuje cel opracowywania algorytmów uczenia maszynowego w oparciu o specjalne wymagania czujników kwantowych. Poszukiwana jest symbioza kwantowych warunków mechanicznych i uczenia maszynowego. Ponadto opracowywane są protokoły i biblioteki w celu optymalizacji umiejętności sprzętu kwantowego i dalszego promowania praktycznych zastosowań uczenia maszynowego.
Rozwój obliczeń kwantowych wykazuje duży potencjał, zarówno w badaniach podstawowych, jak i praktycznych zastosowań przemysłowych. Zarówno praca nad modelem mechanicznym kwantowym, jak i adaptacja i optymalizacja algorytmów mają kluczowe znaczenie dla pogodzenia technologii z potrzebami przemysłu, a tym samym dalsze promowanie nauki.
Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na podstawie badań, raportowanie tum , podczas gdy rozwój w dziedzinie oprogramowania kwantowego i aplikacji przemysłowej w hree. „https://www.fraunhofer.de/de/forschung/artikel-2025/kleine-quanten-grosse-feiten /quantenComputing.html"> fraunhofer . Dodatkowe wgląd w połączenie obliczeń kwantowych i uczenia się mechanicznego można znaleźć na kwantowochnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |