Технология на бъдещето: свръхпроводимостта революционизира квантовите компютри!

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am

TU Ilmenau представя новаторски изследвания на свръхпроводящи материали и невроморфни изчисления за намаляване на енергийните изисквания в центровете за данни.

Die TU Ilmenau präsentiert bahnbrechende Forschung zu supraleitenden Materialien und neuromorphem Computing, um den Energiebedarf in Rechenzentren zu senken.
TU Ilmenau представя новаторски изследвания на свръхпроводящи материали и невроморфни изчисления за намаляване на енергийните изисквания в центровете за данни.

Технология на бъдещето: свръхпроводимостта революционизира квантовите компютри!

Международната конференция за свръхпроводяща електроника (ISEC) се утвърди като важна платформа за изследване на свръхпроводящи материали. Тази конференция се провежда на всеки две години в различни страни, като Германия последно беше домакин през 1997 г. Президентът на университета Кай-Уве Сатлер от TU Ilmenau подчерта съществената роля на това изследване за цифровизацията и енергоемките технологии. Свръхпроводящите материали са в състояние да провеждат електричество без загуби, предлагайки революционни възможности за квантовите компютри и енергийно ефективните полупроводници.

Тези постижения са особено подходящи за намаляване на енергийните нужди на центровете за данни, които играят ключова роля в предоставянето на облачни услуги и Интернет на нещата (IoT). При сегашното ниво на технологии традиционните компютри достигат своите граници поради остарялата си архитектура. За да се справи с тези предизвикателства, проф. Hannes Töpfer ще представи нов подход към енергоспестяването, който съчетава невроморфно изчисление със свръхпроводимост.

Невроморфното изчисление като ключова технология

Концепцията за невроморфно изчисление имитира обработката на информация в човешкия мозък. В невроморфна мрежа на Джоузефсън свръхпроводящите контакти на Джоузефсън са свързани по такъв начин, че симулират функцията на биологични нервни клетки. Информацията се предава чрез кратки импулси, подобни на невронните сигнали в нервната система. Това води до значителна консумация на енергия. Всеки изчислителен бит може да изисква до един милиард пъти по-малко енергия от предишните технологии.

Целта на това изследване е не само да се разработят иновативни техники, но и да се оптимизира използването им в центрове за данни, транспорт и индустрия. Това помага за намаляване на въглеродния отпечатък на ИТ, което е от спешна важност в днешния свят. Има и ценни прозрения от проучвания, които също се занимават с енергийната ефективност на невроморфните компютри, като например в публикациите на Li et al. (2020) и Zhang et al. (2020), където се изследват ефективни невронни мрежи и невро-вдъхновени компютърни архитектури.

Европейският подход към иновациите

Успоредно с констатациите от ISEC, OpenSuperQplus100, проект, базиран на свръхпроводящи квантови компютри, също се разработва в Европа. Този проект е част от стратегическия изследователски дневен ред на ЕС за квантовата технология и има за цел да разработи системи и технологии за производство на висококачествени квантови чипове. Това ще създаде платформа за проектиране и производство на квантови чипове, включително интегриране в многочипови модули и дефиниране на производствени процеси за qubit чипове.

Fraunhofer EMFT участва активно в разработването на нови процеси за производство на qubit чипове в пилотната линия. Крайната цел е да се произвеждат тези чипове в промишлен мащаб за търговски приложения и път към по-нататъшен напредък, като следващата стъпка е насочена към чипове с до 1000 кубита. Приложенията на тази технология включват квантови симулации в химическата промишленост и науката за материалите, както и проблеми с оптимизацията и машинно обучение.

Като цяло, тези разработки показват колко тясно са свързани темите за свръхпроводящата електроника и невроморфното изчисление и какви големи очаквания имат изследванията на различни нива за бъдещите технологии. Напредъкът в свръхпроводящата технология може не само да революционизира ефективността в технологиите за данни, но и да доведе до подобрения в енергийната ефективност в глобален мащаб.