Logo et.build-repair.com

Stuttgardis Läheb Tööle Euroopa Esimene Kvantarvuti

Sisukord:

Stuttgardis Läheb Tööle Euroopa Esimene Kvantarvuti
Stuttgardis Läheb Tööle Euroopa Esimene Kvantarvuti

Video: Stuttgardis Läheb Tööle Euroopa Esimene Kvantarvuti

Video: Stuttgardis Läheb Tööle Euroopa Esimene Kvantarvuti
Video: Получил Новую VOLVO FH13 500hp | Процесс подготовки машины | Часть 3 2023, Oktoober
Anonim

Fraunhofer-Gesellschafti ja IBMi vahel hiljuti kokku lepitud koostöö eesmärk on edendada kvantarvutust Saksamaal. Sel eesmärgil käivitub Stuttgardis 2021. aasta alguses IBM Q System One kvantarvuti. See on esimene omataoline Euroopas

Alates 1. aprillist 2020 on huvitatud ettevõtetel ja teadusasutustel pilve kaudu juurdepääs maailma suurimale IBM-i kvantarvutite rühmale, mis koosneb praegu 15 süsteemist ja on paigaldatud USA-s New Yorgi osariigis.

IBM Q System One süsteem

IBM Q System One on optimeeritud nii, et oleks tagatud mitmeribaliste rakenduste kvaliteet, stabiilsus, töökindlus ja reprodutseeritavus. Nendest teguritest ja sellest tulenevalt suurest kvantmahust (kvantarvuti jõudluse mõõt) võimaldab IBM Q System One kõige kaasaegsemaid teadustöid konkreetsete rakendusstsenaariumide jaoks teaduses ja tööstuses.

IBM on teinud kvantarvuteid pilve kaudu tasuta kättesaadavaks alates 2016. aastast. Tänase seisuga on enam kui 200 000 kasutajat juba kasutanud võimalust saata arvutisse spetsiaalsete algoritmide alusel signaale. Vastavat tarkvara nimega Qiskit on alla laaditud enam kui 300 000 korda ja platvormil on avaldatud üle 200 eksperimentide teadusliku töö.

Riiklik kvantarvutite kompetentsivõrk Fraunhofer soovib koordineerida teaduse ja tööstuse partnereid. See on seadnud eesmärgi vastavalt Euroopa seadustele edasi arendada ja edastada rakendusele orienteeritud kvantarvuti strateegiaid täieliku andmete suveräänsuse tingimustes.

Fraunhoferi presidendi prof Reimund Neugebaueri sõnul on kvantarvutitel potentsiaal analüüsida ettevõtluses ja tööstuses keerulisi süsteeme, eraldada molekulaarsed ja keemilised koostoimed, lahendada keerulised optimeerimisprobleemid ja muuta tehisintellekt märkimisväärselt efektiivsemaks. Ta selgitab: "Sellised edusammud võivad avada ukse uutele teaduslikele teadmistele ja tohututele parandustele, näiteks tarneahelates, logistikas ja finantsandmete modelleerimisel, samuti klassikalise tehnikaga seotud probleemidele."

Soovitatav: