מחקר חדשני בתחום חישובי הקוונטים הביא להתקדמויות משמעותיות בתהליכי שיפור שגיאות, ממשיכים אותנו למימוש הפוטנציאל המלא של טכנולוגיית מובילות זו. Algorithmiq, חברה שפועלת בתחום אלגוריתמי הקוונטים למדעי החיים, הצליחה בביצוע אחת מהניסויים הגדולים ביותר של שיפור שגיאות עד כה בחומרה של IBM, ממקימים כאן את עצמם כמובילים בתחום. בשיתוף עם IBM, Algorithmiq הוכיחה את יעילות תהליכים שלה לשיפור שגיאות הרשתות המתן הבלעדית (TEM) הידועים שלה בהפחתת הרעש ובשיפור היעילות החישובית.
מסורתית, מחשבים קוונטים נתקלים בבעיות שגיאות ברמה גבוהה, המונעות מהם לבצע חישובים בגודל גדול. תהליכי שיפור שגיאות הם חיוניים באפשרות ריצת אלגוריתמים ביעילות גבוהה בנוכחות שגיאות. שיטות TEM המיוחדים של Algorithmiq הוכיחו יעילות גבוהה במיפות בינות לרעש, גם כשמורכבות המעגלים מתייחסת. שיטות אלה הובילו להתקדמויות משמעותיות ביעילות המדידה, התובעות במערכת חישובית מהירה שתוכל להושלמה בשעות במקום בשנים.
ההשלכות הן עצומות, המעידות על הכניות היישום של חישוב קוונטי במערך גדול יותר. התקדמות זו חיונית במסע שלנו לקראת תקופת הסידור למול סידון, בה ניתן להחביא את החישוב הקוונטי באמצעותו ניתן להשתמש באופן יציב ועקבי בבעיות מוסריות בעולם האמיתי. ההישגים של Algorithmiq בתהליכי שיפור שגיאות מביאים אותנו קרובים יותר לרכישת יתרונות קוואנטיים ליישומים מעשיים בתחומים שונים, כולל גילוי תרופות וכימיה.
למעבר להצלחה שלהם בשיפור שגיאות, Algorithmiq עשתה צעדים חשובים גם בתחום הכימיה הקוואנטית. בשיתוף פעולה עם AstraZeneca, IBM ו-Hartree Centre, הם פיתחו גישה חדשנית ללמידת תגובות עברת פרוטון באמצעות קוואנטיקה. גישה זו, ששולבה עם אלגוריתמים ייבוש התואמים חומרים של Algorithmiq, ירדה באופן משמעותי את דרישות החומרה לחישובים קוואנטיים. כמו כן, רכישתה של אלגוריתם Qiskit Nature מקוד IBM חותמת על תמיכתם בכימיה הקוואנטית.
עתיד טכנולוגיית הקוונטים נראה מבטיח, תודות למחקר החדשני שנערך על ידי Algorithmiq ושותפיהם. התקדמויותיהם בתהליכי שיפור שגיאות ובכימיה הקוונטית פותחות אפשרויות חדשות ליישומים של חישוב קוונטי, מהפיכה את התעשיות כמו הבריאות, גילוי תרופות ומדע החומרים. במידה ואנחנו ממשיכים לדחות את גבולות האפשרי בטכנולוגיית הקוונטים, ההישגים של Algorithmiq משמשים כעדות על הפוטנציאל העצום של שדה החדישים הזה.
למידע נוסף על ניסויים ומאמרים מחקריים אחרונים של Algorithmiq, בקרו בבלוג שלהם ובקישורים למאמרים המסופקים במקור המאמר. נשמרו עם הפתחונים האחרונים בעולם הנתונים המרכזיים וטכנולוגיית הקוונטים על ידי הרשמה לניוזלטר חינמי של insideBIGDATA. צרו קשר עם הקהילה ב-Twitter, LinkedIn ו-Facebook כדי להצטרף לשיח.
The source of the article is from the blog motopaddock.nl