Suche
Mein Konto
Квантова революция: TUM и Google показват нови измерения на физиката!
Техническият университет в Мюнхен изследва квантовите изчисления за фундаментални физически процеси с Princeton и Google Quantum AI.
Квантова революция: TUM и Google показват нови измерения на физиката!
Напредъкът в квантовите изчисления непрекъснато се увеличава и води до значително развитие в научните изследвания. Изследователски екип от Технически университет в Мюнхен (TUM), Принстънския университет и Google Quantum AI наскоро показаха как квантовите компютри могат да се използват за симулиране на фундаментални физически процеси. Това е критична стъпка, особено след като традиционните суперкомпютри често са затрупани от изчисления и тестване на сложните теоретични модели, които описват фундаменталните сили на природата.
Публикацията в списание Nature доказва, че квантовите компютри са в състояние директно да симулират подобни процеси. Това може да даде възможност за по-задълбочено вникване във физиката на елементарните частици, квантовите материали и естеството на пространството и времето в бъдеще. Цялостното разбиране на това как природата работи на най-фундаменталното ниво е амбициозна цел. За целта е използван квантовият процесор на Google, свръхпроводящ чип, който работи с кубити за изследване на фундаменталните взаимодействия и поведението на така наречените струни.
Развитие и предизвикателства на квантовите алгоритми
Предизвикателството е да се избере подходящият алгоритъм за съответния хардуер, тъй като различният квантов хардуер има специфични предимства и недостатъци. Докато свръхпроводящите кубити позволяват бързи изчисления, йонните капани са по-бавни, но по-точни, което ги прави подходящи за определени приложения, като например молекулярни симулации. Чрез тясно сътрудничество с различни доставчици на хардуер се разработва софтуерен стек, който интегрира всички компоненти за работата и развитието на квантовите компютри.
Квантовото изчисление като двигател на иновациите
Учени също изследват квантови алгоритми за машинно обучение, които се считат за обещаващо приложение на квантовите изчисления. Това включва приложения като класификация, генериране на данни и обучение без надзор. Тези проучвания понастоящем изследват шумни алгоритми за междинен мащаб на квантовата (NISQ), които представляват фундаментално предизвикателство, тъй като настоящите шумни квантови процесори все още не позволяват ефективни методи за коригиране на грешки.
Целта на това изследване е да се разработят методи за характеризиране и смекчаване на грешки на шумен квантов хардуер. Чрез разработването на нови протоколи, библиотеки и алгоритми за различни платформи, целта е да се ускорят иновациите в симбиозата на хардуер и софтуер и да се даде възможност за практически приложения в машинното обучение.
Констатациите от тези различни проекти и изследователски усилия показват, че квантовите компютри представляват ключова технология за бъдещето за преодоляване на предизвикателствата в индустрията и за по-ефикасни процеси. Компаниите, включително автомобилната индустрия, могат да разработят квантово базирани решения за оптимизиране на своите процеси, без самите те да са квантови експерти.