Kvantdator: Revolutionära insikter i naturens hemligheter!
Kvantdator: Revolutionära insikter i naturens hemligheter!
Technische Universität München, Deutschland - Den 4 Juni 2025 tog forskare från det tekniska universitetet i München (TUM) ett viktigt steg inom området kvantinformatik i samarbete med Princeton University och Google Quantum AI. Deras forskning visar hur kvantdatorer kan användas för att simulera grundläggande fysiska processer. Vanliga superdatorer är ofta överväldigade när det gäller att beräkna och kontrollera naturens grundläggande krafter. Användningen av kvantdatorer öppnar upp nya möjligheter här.
Dessa kvantdatorer kan simulera processer direkt, vilket gör det till ett viktigt verktyg i kvantinformatik. Resultaten av studien som publicerades i tidskriften Nature visar beteendet hos så kallade strängar och skapar därmed grunden för djupare insikter i partikelfysik, kvantmaterial och naturen av rymden och tiden.
kvantalgoritmer och deras applikationer
Parallellt med denna utveckling arbetar ett team under ledning av Jeanette Lorenz med att anpassa algoritmer för kvantdatorer. Ditt projekt Quast undersöker hur du hanterar hårdvarufel i qubits. En mjukvarustack utvecklas som strukturer och optimerar alla komponenter för utveckling och drift av kvantdatorer. Särskild uppmärksamhet ägnas åt industriella optimeringsproblem för vilka det inte finns några perfekta lösningar för.Det visar att olika hårdvara, såsom superledande qubits eller jonfällor, var och en erbjuder specifika fördelar och nackdelar för vissa applikationer. Dessa tekniker kan till exempel användas för att optimera elnätverk eller för att lösa komplexa kombinationsproblem. Företag, till exempel inom bilindustrin, har nu möjlighet att utveckla kvantbaserade lösningar själva utan att behöva ta itu med sina egna kvantexperter.
Maskininlärning och kvantdatorer
Ett annat lovande område är kvantalgoritmer för maskininlärning som forskas av ett tvärvetenskapligt team. Dessa algoritmer erbjuder möjligheten att klassificera data mer effektivt, generera nya data och driva oöverstigligt lärande. Många felkorrigerade qubits krävs emellertid för den önskade kvantfördelen, vilket endast är möjligt i begränsad utsträckning på grund av de nuvarande bullriga kvantprocessorerna.
AI4QT -projektet strävar efter målet att utveckla algoritmer för maskininlärning baserat på de speciella kraven för kvantsensorer. En symbios av kvantmekaniska förhållanden och maskininlärning söks. Dessutom utvecklas protokoll och bibliotek för att optimera färdigheterna i kvanthårdvaran och för att ytterligare främja de praktiska tillämpningarna av maskininlärning.
Utvecklingen inom kvantdatorer visar stor potential, både i grundläggande forskning och i praktiska industriella tillämpningar. Båda arbetar med kvantmekaniska modeller såväl som anpassning och optimering av algoritmer är avgörande för att förena tekniken med industrins behov och därmed ytterligare främja vetenskapen.
För mer detaljerad information på grundval av forskning, rapporteringen av fraunhofer . Ytterligare insikter i anslutningen av kvantberäkning och mekaniskt lärande finns på Quantentechnologien.de
| Details | |
|---|---|
| Ort | Technische Universität München, Deutschland |
| Quellen | |
Kommentare (0)