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Quantencomputing-Meilensteine: Superfluide Qubits, Dirac-3S und eine nationale Roadmap

Die University of Surrey schlug einen Qubit auf Basis von superfluidem Helium vor. Laut Berechnungen könnte er die Fehlerrate um den Faktor 100 senken. Die Studie erschien in npj Quantum Information, ScienceDaily berichtete am 1. Oktober darüber.

TechnologieErklärtKatrin HoffmannVeröffentlicht: 1. Oktober 20263 Min. LesezeitQuellen 10
Quantencomputing-Meilensteine: Superfluide Qubits, Dirac-3S und eine nationale Roadmap

Am 1. Oktober berichtete ScienceDaily über das Design der University of Surrey, das als Superfluid Helium Oscillator Quantum device (SHOQ) bezeichnet wird. Es nutzt ladungsneutrales, widerstandsloses superfluides Helium-3. Dadurch sollte der Qubit natürlich vor elektromagnetischem Rauschen geschützt sein. Die Arbeit erschien in npj Quantum Information.

„Wir sind nicht die Ersten, die über die einzelnen Komponenten hinter dieser Idee nachdenken, aber zum ersten Mal haben wir sie in einem mikrofluidischen Gerät zusammengebracht und die spezifischen Details ausgearbeitet, die das Funktionieren des Geräts als Qubit ermöglichen könnten“, sagte Priya Sharma, Daphne Jackson Fellow an der Surrey und Erstautorin, in der Pressemitteilung. Der nächste Schritt sei ein Prototyp. Das ist ein Entwurf, keine funktionsfähige Maschine. Eine experimentelle Bestätigung liegt noch nicht vor.

Am selben Tag meldete HPCwire, dass Quantum Computing Inc. (QCi) Dirac-3S ankündigte. Es handelt sich um eine Quantenoptimierungsmaschine der nächsten Generation. Die erste Auslieferung an Kunden ist für November 2026 erwartet. QCi zufolge hat die Plattform Berechnungen an Problemen mit bis zu 9.980 Variablen demonstriert. Dafür nutzte sie ein 5U-Basisystem plus ein Erweiterungsmodul.

QCi-Cheftechnologe Yong Meng Sua bezeichnete den Schritt als kommerziellen: „Dirac-3S nimmt unsere Quantenoptimierungsplattform von der Demonstration dessen, was möglich ist, hin zur Bereitstellung eines Systems, das für den praktischen kommerziellen Einsatz gebaut wurde“. Das Unternehmen nennt Finanzdienstleistungen, Logistik, Fertigung, Energie und Luft- und Raumfahrt als Zielmärkte. Das System kann vor Ort oder in der Cloud betrieben werden.

Ebenfalls am 1. Oktober gab Q/C Technologies bekannt, dass es mit dem Center for Integrated Nanotechnologies an den Sandia National Laboratories zusammenarbeitet. Ziel ist optische Rechenleistung für die KI-Inferenz. Sandia beschäftigt etwa 17.000 Mitarbeiter bei einem jährlichen Budget von rund 5.000.000.000 Dollar, wie die von HPCwire übermittelte Ankündigung angibt. Die Arbeit zielt auf nanophotonische Komponenten für die optische Verarbeitungseinheit von Q/C ab. Dazu gehören nichtlineare Operationen, Speicher, Präzision und optische Verluste.

Ältere Arbeiten füllen das Bild aus. Am 30. September berichtete ScienceDaily, dass Physiker am Caltech Energieniveaus in synthetischer Quantenmaterie gemessen haben. Diese wurden von der Ising- und der tricritischen Ising-konformen Feldtheorie vorhergesagt. Das Ergebnis war rund 40 Jahre in der Mache und wurde in Nature veröffentlicht. An der Zusammenarbeit waren das Caltech, die Université Paris-Saclay und die Technische Universität München beteiligt.

Am 29. September berichtete ScienceDaily über die Arbeit der Kyoto University und der Hiroshima University. Sie entwickelten eine verschränkte Messung, die 3-Photonen-W-Zustände identifiziert. Diese Fähigkeit fehlte seit dem GHZ-Äquivalent vor mehr als 25 Jahren. Shigeki Takeuchi, der korrespondierende Autor, sagte, das Team habe „schließlich auch die verschränkte Messung für den W-Zustand erhalten“.

Politisch bewegte sich am 27. September etwas: Das Fermilab veröffentlichte den SCAC Quantum Committee Report des Department of Energy. Anna Grassellino vom Fermilab leitete das Gremium. Ziel ist ein wissenschaftlich relevantes, fehlertolerantes Quantencomputer-System bis 2028.

Außerhalb des eigentlichen Quantencomputings beschrieb eine Notiz von Google DeepMind vom 23. September die Hinzufügung sicheren Serverseitig-Speichers zu seiner Private AI Compute Plattform. Am selben Tag untersuchte Quanta Magazine quantenartige Mathematik in der Biologie.

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Quellen

10
  1. 01This new qubit could be 100 times less error-prone in superfluid quantum computer breakthroughEN
  2. 02Quantum Computing Inc. Announces Dirac-3S, Scaling to Nearly 10,000 VariablesEN
  3. 03Q/C Technologies Collaborates with Sandia on Optical Computing for AI InferenceEN
  4. 04Caltech physicists finally measure a quantum energy ladder predicted 40 years agoEN
  5. 05Quantum teleportation breakthrough: Scientists crack a 25-year entanglement challengeEN
  6. 06Quantum computer simulates matter popping into existenceEN
  7. 07DOE releases national quantum computing roadmap following field-wide effort led by SCAC subcommitteeEN
  8. 08Advancing Private AI Compute with secure, server-side memoryEN
  9. 09Biology Might Not Be Quantum, but Its Math Is QuantumlikeEN
  10. 10Quantum computing's dark horse just proved it can go universalEN

Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Katrin Hoffmann

Katrin Hoffmann

KI, Modelle und Technik

Katrin Hoffmann schreibt für FLASH24 über Technik, KI und Modelle sowie Medien und Internet und stützt sich dabei auf Primärquellen wie Herstellerangaben, Studien und Protokolle statt auf Pressemitteilungen. Bei Benchmarks prüft sie Messmethoden, Testumgebungen und Reproduzierbarkeit, bevor sie Zahlen übernimmt. Für ihre Artikel spricht sie mit Entwicklern und Forschern, wartet auf Konferenzankündigungen und vergleicht Versionsstände von Modellen und Standards. Privat betreibt sie Selfhosting und Heimnetze und dokumentiert ihre eigene Infrastruktur, was ihrer Redaktionsarbeit zugutekommt. Sie veröffentlicht keine Zahlen ohne nachvollziehbare Quelle.

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