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Google DeepMind AlphaQubit: Ein bahnbrechender Schritt zur Fehlerkorrektur bei Quantencomputern

BY Oliver Welling
KINEWS24.de - Google DeepMind AlphaQubit

Quantencomputer könnten unsere Welt verändern – von der Medikamentenforschung bis zur Materialentwicklung. Doch ihre Fehleranfälligkeit bleibt eine Hürde. Jetzt hat Google DeepMind mit AlphaQubit eine Lösung präsentiert.


Quantencomputer versprechen eine Revolution, indem sie Probleme lösen, die herkömmliche Computer über Milliarden Jahre bräuchten. Doch bislang kämpfen sie mit Instabilität und Störanfälligkeit. AlphaQubit, eine KI-basierte Decoder-Technologie, bietet einen neuen Ansatz zur präzisen Fehlererkennung und Korrektur. Gemeinsam mit Google Quantum AI hat DeepMind einen Durchbruch erzielt, der Quantencomputern langfristig Stabilität verleihen soll.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie in Nature demonstriert AlphaQubit beeindruckende Ergebnisse: Es erkennt Fehler mit einer Präzision, die bisherigen Methoden überlegen ist. Diese Entwicklung könnte Quantencomputern den Weg ebnen, um selbst bei langanhaltenden Berechnungen zuverlässig zu arbeiten.


Das musst Du wissen: AlphaQubit und Quantenfehlerkorrektur

AlphaQubit nutzt maschinelles Lernen, um Fehler in den sogenannten „Qubits“ zu identifizieren – den fundamentalen Bausteinen eines Quantencomputers. Durch den Einsatz eines neuronalen Netzwerks, das auf den modernsten Transformer-Architekturen basiert, werden Fehlerdaten analysiert, die während der Berechnungen entstehen. Dies ermöglicht eine schnellere und genauere Fehlerkorrektur als bisherige Verfahren.


Mehrwert von Google DeepMind AlphaQubit: Warum ist das relevant?

Die Zuverlässigkeit von Quantencomputern ist der Schlüssel für ihren praktischen Einsatz. AlphaQubit verbessert die Fehlererkennung um bis zu 30 % im Vergleich zu bestehenden Methoden. Damit rückt die Anwendung dieser Technologie in greifbare Nähe – etwa in der Medizin, bei der Entwicklung neuer Materialien oder in der Grundlagenforschung. AlphaQubit zeigt zudem eine bemerkenswerte Fähigkeit zur Skalierung: Es ist bereits für größere Quantencomputer mit bis zu 241 Qubits geeignet und könnte in Zukunft auf Millionen von Qubits erweitert werden.


Knowledge-Cloud Google DeepMind AlphaQubit:

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Quelle:

Google Blog zu AlphaQubit
Nature-Studie zu AlphaQubit


#Hashtags:

#AlphaQubit, #Quantencomputer, #Fehlerkorrektur, #DeepMind, #MaschinellesLernen, #TechnologieZukunft

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