Kvantni računalnik: revolucionarni vpogled v skrivnosti narave!
Kvantni računalnik: revolucionarni vpogled v skrivnosti narave!
Technische Universität München, Deutschland - 4. junija 2025 so znanstveniki iz tehnične univerze v Münchnu (TUM) naredili pomemben korak na področju kvantne informatike v sodelovanju z univerzo Princeton in Google Quantum AI. Njihove raziskave kažejo, kako lahko kvantne računalnike uporabimo za simulacijo osnovnih fizičnih procesov. Navadni superračunalniki so pogosto preobremenjeni, ko gre za izračun in preverjanje temeljnih moči narave. Uporaba kvantnih računalnikov tukaj odpira nove možnosti.
Ti kvantni računalniki lahko neposredno simulirajo procese, zaradi česar je pomembno orodje v kvantni informatiki. Rezultati študije, objavljene v reviji Nature, kažejo na vedenje tako imenovanih strun in tako ustvarjajo osnovo za globlji vpogled v fiziko delcev, kvantne materiale in naravo prostora in časa.
kvantni algoritmi in njihove aplikacije
Vzporedno s temi razvoji ekipa pod vodstvom Jeanette Lorenz deluje na prilagajanju algoritmov za kvantne računalnike. Vaš projekt Quast preučuje, kako se spoprijeti s strojnimi napakami Qubits. Razvit je programski sklad, ki strukturira in optimizira vse komponente za razvoj in delovanje kvantnih računalnikov. Posebna pozornost je namenjena težavam z industrijsko optimizacijo, za katere ni popolnih rešitev.Pokaže, da različna strojna oprema, kot so super prevodni kvarji ali ionske pasti, vsaka ponuja posebne prednosti in slabosti za nekatere aplikacije. Te tehnologije lahko na primer uporabimo za optimizacijo električnih omrežij ali reševanje zapletenih kombiniranih težav. Podjetja, na primer v avtomobilski industriji, imajo zdaj možnost, da sami razvijejo kvantne rešitve, ne da bi se morali spoprijeti s svojimi kvantnimi strokovnjaki.
strojno učenje in kvantno računalništvo
Drugo obetavno področje so kvantni algoritmi za strojno učenje, ki jih raziskuje interdisciplinarna skupina. Ti algoritmi ponujajo možnost učinkovitejšega razvrščanja podatkov, ustvarjanja novih podatkov in delovanja nepremostljivega učenja. Vendar pa je za želeno kvantno prednost potrebnih veliko napak, ki so popravljeni na napaki, kar je v omejenem obsegu možno le zaradi trenutnih hrupnih kvantnih procesorjev.
Projekt AI4QT si prizadeva za razvoj algoritmov za strojno učenje na podlagi posebnih zahtev kvantnih senzorjev. Išče se simbioza kvantnih mehanskih stanj in strojnega učenja. Poleg tega so razviti protokoli in knjižnice za optimizacijo veščin kvantne strojne opreme in za nadaljnjo spodbujanje praktičnih aplikacij strojnega učenja.
Razvoj v kvantnem računalništvu kaže velik potencial, tako v temeljnih raziskavah kot v praktičnih industrijskih aplikacijah. Tako delajo na kvantnih mehanskih modelih, pa tudi prilagajanje in optimizacija algoritmov sta ključnega pomena za uskladitev tehnologije s potrebami industrije in s tem nadaljnje spodbujanje znanosti.
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 . Dodatni vpogled v povezavo kvantnega računalništva in mehanskega učenja je mogoče najti na Quantentechnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |