Suche
Mein Konto
Kvantna revolucija: TUM in Google prikazujeta nove razsežnosti fizike!
Tehnična univerza v Münchnu raziskuje kvantno računalništvo za temeljne fizične procese s Princetonom in Google Quantum AI.
Kvantna revolucija: TUM in Google prikazujeta nove razsežnosti fizike!
Napredek kvantnega računalništva nenehno narašča in vodi k pomembnemu razvoju raziskav. Raziskovalna ekipa iz Tehnična univerza v Münchnu (TUM), Univerza Princeton in Google Quantum AI je nedavno pokazal, kako je mogoče kvantne računalnike uporabiti za simulacijo temeljnih fizičnih procesov. To je kritičen korak, zlasti ker so tradicionalni superračunalniki pogosto preobremenjeni z računalništvom in preizkušanjem kompleksnih teoretičnih modelov, ki opisujejo temeljne sile narave.
Objava v reviji Nature dokazuje, da so kvantni računalniki sposobni neposredno simulirati takšne procese. To bi lahko v prihodnosti omogočilo globlji vpogled v fiziko delcev, kvantne materiale ter naravo prostora in časa. Celovito razumevanje delovanja narave na najbolj temeljni ravni je ambiciozen cilj. V ta namen je bil uporabljen Googlov kvantni procesor, superprevodni čip, ki v sodelovanju s kubiti preučuje temeljne interakcije in obnašanje tako imenovanih nizov.
Razvoj in izzivi kvantnih algoritmov
Izziv je izbrati ustrezen algoritem za posamezno strojno opremo, saj ima različna kvantna strojna oprema posebne prednosti in slabosti. Medtem ko superprevodni kubiti omogočajo hitre izračune, so ionske pasti počasnejše, a natančnejše, zaradi česar so primerne za nekatere aplikacije, kot so molekularne simulacije. S tesnim sodelovanjem z različnimi ponudniki strojne opreme se razvija programska oprema, ki združuje vse komponente za delovanje in razvoj kvantnih računalnikov.
Kvantno računalništvo kot gonilo inovacij
Znanstveniki raziskujejo tudi kvantne algoritme za strojno učenje, ki veljajo za obetavno aplikacijo kvantnega računalništva. To vključuje aplikacije, kot so klasifikacija, ustvarjanje podatkov in nenadzorovano učenje. Te študije trenutno raziskujejo algoritme Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ), ki predstavljajo temeljni izziv, ker trenutni hrupni kvantni procesorji še ne omogočajo učinkovitih metod za odpravljanje napak.
Namen te raziskave je razviti metode za karakterizacijo in ublažitev napak na hrupni kvantni strojni opremi. Z razvojem novih protokolov, knjižnic in algoritmov za različne platforme je cilj pospešiti inovacije v simbiozi strojne in programske opreme ter omogočiti praktične aplikacije v strojnem učenju.
Ugotovitve teh različnih projektov in raziskovalnih prizadevanj kažejo, da kvantni računalniki predstavljajo ključno tehnologijo za prihodnost za premagovanje izzivov v industriji in povečanje učinkovitosti procesov. Podjetja, vključno z avtomobilsko industrijo, lahko razvijejo kvantne rešitve za optimizacijo svojih procesov, ne da bi bila sama kvantni strokovnjaki.