Suche
Mein Konto
Rewolucja kwantowa: TUM i Google pokazują nowe wymiary fizyki!
Politechnika w Monachium prowadzi badania nad obliczeniami kwantowymi na potrzeby podstawowych procesów fizycznych za pomocą Princeton i Google Quantum AI.
Rewolucja kwantowa: TUM i Google pokazują nowe wymiary fizyki!
Postęp w informatyce kwantowej stale rośnie i prowadzi do znaczącego rozwoju badań. Zespół badawczy z Uniwersytet Techniczny w Monachium (TUM), Princeton University i Google Quantum AI pokazały niedawno, w jaki sposób komputery kwantowe można wykorzystać do symulacji podstawowych procesów fizycznych. Jest to krytyczny krok, zwłaszcza że tradycyjne superkomputery są często przytłoczone obliczeniami i testowaniem złożonych modeli teoretycznych opisujących podstawowe siły natury.
Publikacja w czasopiśmie Nature dowodzi, że komputery kwantowe są w stanie bezpośrednio symulować takie procesy. Może to w przyszłości umożliwić głębszy wgląd w fizykę cząstek, materiały kwantowe oraz naturę przestrzeni i czasu. Kompleksowe zrozumienie, jak działa natura na najbardziej podstawowym poziomie, jest ambitnym celem. W tym celu wykorzystano procesor kwantowy Google, czyli nadprzewodzący chip, który współpracuje z kubitami w celu badania podstawowych interakcji i zachowania tzw. strun.
Rozwój i wyzwania algorytmów kwantowych
Wyzwaniem jest wybór odpowiedniego algorytmu dla odpowiedniego sprzętu, ponieważ inny sprzęt kwantowy ma określone zalety i wady. Podczas gdy kubity nadprzewodzące umożliwiają szybkie obliczenia, pułapki jonowe są wolniejsze, ale dokładniejsze, dzięki czemu nadają się do niektórych zastosowań, takich jak symulacje molekularne. Dzięki ścisłej współpracy z różnymi dostawcami sprzętu opracowywany jest stos oprogramowania integrujący wszystkie komponenty do obsługi i rozwoju komputerów kwantowych.
Obliczenia kwantowe motorem innowacji
Naukowcy badają także algorytmy kwantowe do uczenia maszynowego, które uważa się za obiecujące zastosowanie obliczeń kwantowych. Obejmuje to zastosowania takie jak klasyfikacja, generowanie danych i uczenie się bez nadzoru. W badaniach tych bada się obecnie algorytmy Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ), które stanowią podstawowe wyzwanie, ponieważ obecne hałaśliwe procesory kwantowe nie umożliwiają jeszcze skutecznych metod korekcji błędów.
Celem tych badań jest opracowanie metod charakteryzowania i łagodzenia błędów w zaszumionym sprzęcie kwantowym. Celem opracowania nowych protokołów, bibliotek i algorytmów dla różnych platform jest postęp w zakresie innowacji w zakresie symbiozy sprzętu i oprogramowania oraz umożliwienie praktycznych zastosowań w uczeniu maszynowym.
Wyniki tych różnych projektów i wysiłków badawczych pokazują, że komputery kwantowe stanowią kluczową technologię przyszłości, umożliwiającą przezwyciężenie wyzwań stojących przed przemysłem i zwiększenie wydajności procesów. Firmy, w tym branża motoryzacyjna, mogą opracowywać rozwiązania kwantowe w celu optymalizacji swoich procesów, nie będąc same ekspertami w dziedzinie kwantów.