Computer cuantic: perspective revoluționare asupra secretelor naturii!
Computer cuantic: perspective revoluționare asupra secretelor naturii!
Technische Universität München, Deutschland - Pe 4 iunie 2025, oamenii de știință de la Universitatea Tehnică din Munchen (TUM) au făcut un pas important în domeniul informaticii cuantice în cooperare cu Universitatea Princeton și Google Quantum AI. Cercetările lor arată modul în care calculatoarele cuantice pot fi utilizate pentru a simula procesele fizice de bază. Supercomputerele obișnuite sunt adesea copleșite atunci când vine vorba de calcularea și verificarea puterilor fundamentale ale naturii. Utilizarea computerelor cuantice deschide aici noi posibilități.
Aceste computere cuantice sunt capabile să simuleze direct procesele, ceea ce îl face un instrument important în informatica cuantică. Rezultatele studiului publicat în revista Nature arată comportamentul șirurilor numite și creează astfel baza pentru perspective mai profunde asupra fizicii particulelor, a materialelor cuantice și a naturii spațiului și timpului.
algoritmi cuantici și aplicațiile lor
În paralel cu aceste evoluții, o echipă aflată sub conducerea lui Jeanette Lorenz lucrează la adaptarea algoritmilor pentru calculatoarele cuantice. Proiectul dvs. Quast examinează modul de a face față erorilor hardware ale qubit -urilor. Se dezvoltă o stivă de software care structurează și optimizează toate componentele pentru dezvoltarea și funcționarea computerelor cuantice. O atenție deosebită este acordată problemelor de optimizare industrială pentru care nu există soluții perfecte.arată că hardware diferit, cum ar fi qubit-uri super-conductoare sau capcane ionice, fiecare oferă avantaje și dezavantaje specifice pentru anumite aplicații. Aceste tehnologii pot fi utilizate, de exemplu, pentru a optimiza rețelele de energie electrică sau pentru a rezolva probleme de combinație complexe. Companiile, cum ar fi în industria auto, au acum opțiunea de a dezvolta singuri soluții bazate pe cuantice, fără a fi nevoie să se ocupe de proprii experți cuantici.
învățare automată și calcul cuantic
Un alt domeniu promițător sunt algoritmii cuantici pentru învățarea automată care sunt cercetate de o echipă interdisciplinară. Acești algoritmi oferă posibilitatea clasificării datelor mai eficient, să genereze date noi și să funcționeze învățarea insurmontabilă. Cu toate acestea, sunt necesare numeroase qubit -uri corectate de erori pentru avantajul cuantic dorit, ceea ce este posibil doar într -o măsură limitată datorită procesoarelor cuantice zgomotoase actuale.
Proiectul AI4QT urmărește obiectivul de a dezvolta algoritmi pentru învățarea automată pe baza cerințelor speciale ale senzorilor cuantici. Se caută o simbioză a condițiilor mecanice cuantice și a învățării automate. În plus, protocoalele și bibliotecile sunt dezvoltate pentru a optimiza abilitățile hardware -ului cuantic și pentru a promova în continuare aplicațiile practice ale învățării automate.
Evoluțiile în calculul cuantic arată un potențial mare, atât în cercetarea fundamentală, cât și în aplicații industriale practice. Atât lucrul la modele mecanice cuantice, cât și adaptarea și optimizarea algoritmilor sunt cruciale pentru a reconcilia tehnologia cu nevoile industriei și, astfel, promovează în continuare știința.
Pentru informații mai detaliate pe baza cercetării, raportarea tum , în timp ce dezvoltările din domeniul software-ului cuantic și industriei "https://www.fraunhofer.de/de/forschung/artikel-2025/kleine-quanten-grosse-efeten /quantencomputing.html"> Fraunhofer . Perspective suplimentare cu privire la conexiunea calculării cuantice și a învățării mecanice pot fi găsite pe cuantechnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |