Computador quântico: informações revolucionárias sobre os segredos da natureza!
Computador quântico: informações revolucionárias sobre os segredos da natureza!
Em 4 de junho de 2025, cientistas da Universidade Técnica de Munique (TUM) deram um passo importante no campo da informática quântica em cooperação com a Universidade de Princeton e o Google Quantum IA. Sua pesquisa mostra como os computadores quânticos podem ser usados para simular processos físicos básicos. Os supercomputadores comuns são frequentemente sobrecarregados quando se trata de calcular e verificar os poderes fundamentais da natureza. O uso de computadores quânticos abre novas possibilidades aqui.Esses computadores quânticos são capazes de simular processos diretamente, o que o torna uma ferramenta importante em informática quântica. Os resultados do estudo publicado na revista Nature mostram o comportamento de seqüências de cordas assim e, assim, criam a base para obter informações mais profundas sobre a física de partículas, os materiais quânticos e a natureza do espaço e do tempo.
Algoritmos quânticos e suas aplicações
Paralelamente a esses desenvolvimentos, uma equipe sob a direção de Jeanette Lorenz trabalha na adaptação de algoritmos para computadores quânticos. Seu projeto Quast examina como lidar com os erros de hardware do Qubits. É desenvolvida uma pilha de software que estruturas e otimiza todos os componentes para o desenvolvimento e operação de computadores quânticos. É dada atenção especial aos problemas de otimização industrial para os quais não há soluções perfeitas.Mostra que hardware diferente, como qubits super condutores ou armadilhas de íons, cada uma oferece vantagens e desvantagens específicas para determinadas aplicações. Essas tecnologias podem ser usadas, por exemplo, para otimizar redes de eletricidade ou para resolver problemas de combinação complexos. Empresas, como na indústria automotiva, agora têm a opção de desenvolver soluções quânticas sem ter que lidar com seus próprios especialistas quânticos.
aprendizado de máquina e computação quântica
Outra área promissora são os algoritmos quânticos para o aprendizado de máquina que são pesquisados por uma equipe interdisciplinar. Esses algoritmos oferecem a possibilidade de classificar os dados com mais eficiência, gerar novos dados e operar o aprendizado intransponível. No entanto, muitos qubits corrigidos por erro são necessários para a vantagem quântica desejada, o que só é possível em uma extensão limitada devido aos atuais processadores quânticos ruidosos.
O projeto AI4QT busca o objetivo de desenvolver algoritmos para aprendizado de máquina com base nos requisitos especiais dos sensores quânticos. É procurada uma simbiose de condições mecânicas quânticas e aprendizado de máquina. Além disso, protocolos e bibliotecas são desenvolvidos para otimizar as habilidades do hardware quântico e promover ainda mais as aplicações práticas do aprendizado de máquina.
Os desenvolvimentos na computação quântica mostram grande potencial, tanto em pesquisa fundamental quanto em aplicações industriais práticas. Tanto trabalhar em modelos mecânicos quânticos quanto a adaptação e otimização dos algoritmos são cruciais para conciliar a tecnologia com as necessidades da indústria e, assim, promover ainda mais a ciência.
Para obter informações mais detalhadas com base na pesquisa, o relatório de fraunhofer . Informações adicionais sobre a conexão de computação quântica e aprendizado mecânico podem ser encontradas em quantentechnologien.de
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| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
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