Quantum-Kurznachrichten vom 27. September:
PASQAL und Qubit Pharmaceuticals schließen sich dem Unitary Fund am „Quantum for Bio“-Programm von Wellcome Trust an
PASQAL, ein führendes Unternehmen im Bereich Quantencomputing mit neutralen Atomen, und Qubit Pharmaceuticals, ein Deep-Tech-Unternehmen, das sich auf die Entdeckung von Arzneimitteln durch Simulation und molekulare Modellierung, beschleunigt durch Hybrid-HPC und Quantencomputing, spezialisiert hat, geben bekannt, dass sie zu den 12 ausgewählten Leistungsträgern für das Quantum for Bio-Programm gehören im Konsortium mit Unitary Fund, der führenden Open-Source-Non-Profit-Organisation im Bereich Quantentechnologien.
Gestartet im Frühjahr 2023 von Willkommen SprungQuantum for Bio, ein Ableger des Wellcome Trust, zielt darauf ab, den Einsatz von Quantencomputern im Gesundheitswesen zu beschleunigen, indem Anwendungen entwickelt werden, die von der Einführung von Quantencomputern innerhalb von drei bis fünf Jahren profitieren werden.
Pasqal und Qubit Pharmaceuticals sind das einzige französische Konsortium, das bei diesem globalen Aufruf zur Einreichung von Projekten mit einem Preis ausgezeichnet wurde. Zusammen mit dem Unitary Fund erhalten sie 4.5 Millionen US-Dollar der insgesamt 40 Millionen US-Dollar, die im Rahmen der verschiedenen Meilensteine im Rahmen des Quantum for Bio-Programms vergeben werden. Zu den 12 ausgewählten Künstlern, die von Wellcome Leap geehrt wurden, gehören die NASA und die Universitäten Harvard, Cambridge, Kopenhagen und Sydney.
Ziel des Projekts ist es, einen neuen Quantenalgorithmus zu entwerfen, der die Entdeckung von Medikamenten auf Basis kleiner chemischer Moleküle beschleunigt, und ihn auf dem Neutralatom-Quantencomputer von PASQAL zu implementieren. Das auf 30 Monate angelegte Projekt umfasst drei Meilensteinphasen für die Mittelvergabe. In der ersten einjährigen Phase, die im September 2023 beginnt, werden PASQAL und Qubit Pharmaceuticals ihr Fachwissen bündeln, um den neuen Algorithmus zu entwickeln, der darauf abzielt, die Reaktivität von Proteinen in Gegenwart einer wässrigen Umgebung korrekt vorherzusagen.
Der Unitary Fund wird seinerseits Softwareoptimierungen und Kompilierung zur Fehlerminderung einführen und eine vergleichende Studie zur Leistung des Algorithmus auf den analogen Quantenmaschinen von PASQAL im Vergleich zu digitalen Maschinen durchführen. Auf diese Phase folgen numerische Tests und schließlich im Jahr 2025 die Implementierung des Algorithmus auf den Quantencomputern von PASQAL. Klicken Sie hier, um die vollständige Ankündigung auf der Website von PASQAL zu lesen.
Infleqtion sichert sich das Q-CALC-Projekt, um die Analyse von Verteidigungsdaten mit Quantencomputern voranzutreiben
Q-CALC stellt eine mutige Initiative an der Schnittstelle von Quantencomputing und künstlicher Intelligenz dar, mit dem Ziel, die Fähigkeiten von KI und maschinellen Lernsystemen im Umgang mit Datensätzen mit komplexen Korrelationen zu verbessern.
Dieses von Innovate UK unterstützte Projekt verspricht, die Datenanalyse in der Verteidigungsindustrie voranzutreiben. Infleqtion wird mit zusammenarbeiten QinetiQ, ein führendes Verteidigungsunternehmen, an dem Projekt.
Q-CALC wird dem Vereinigten Königreich eine leistungsstarke souveräne Fähigkeit im Bereich Quantenmaschinelles Lernen bieten, die eine klare Sicht auf verbesserte Vorhersagen und Entscheidungsfindung für Verteidigungsanwendungen hat. Während der Treffen der US-Handelsdelegation im Juli kündigte Infleqtion die Ausweitung seiner Quantensoftware-Präsenz auf das Vereinigte Königreich sowie die Einführung von QECCO an, einer Auszeichnung für Quantenoptimierung.
Der KI/ML-Markt ist in den letzten Jahren rasant gewachsen und hat sich in den letzten Monaten deutlich beschleunigt. Es zeichnen sich jedoch erhebliche Skalierungsherausforderungen ab. Während das Training des GPT-3-Modells mindestens 4.6 Millionen US-Dollar erforderte, waren für das GPT-4-Modell über 100 Millionen US-Dollar erforderlich. Die Skalierung der Schulungs- und Laufzeitkosten wird für zukünftige Modelle noch unhaltbarer, da die GPT zugrunde liegende Transformatortechnologie Kosten verursacht, die quadratisch skalieren. Dies ist sowohl ein Hindernis für den Fortschritt in der klassischen KI/ML als auch eine spannende kommerzielle Chance für Q-CALC, das längere Kontextfenster ermöglichen wird.
Das Projekt stützt sich auf Experten für Quantensoftware, algorithmische Implementierung und Benchmarking und nutzt die Fähigkeiten der Superstaq-Plattform von Infleqtion für eine verbesserte Lösungsqualität sowohl auf echter Quantenhardware als auch auf fortschrittlichen Simulatoren.
Roger McKinlay, Challenge Director für Quantum Technologies bei Innovate UK, sagte: „Dies ist ein großartiges Beispiel dafür, wie unsere Finanzierung Talente, private Investitionen, neue Kooperationen und kreative Ideen mit echtem kommerziellen Potenzial anzieht.“ Dies ist eine spannende Ergänzung zum britischen National Quantum Technologies Programme.“ Klicken Sie hier, um die Ankündigung vollständig zu lesen.
Jiheon Seong und Joonwoo Bae vom Korea Advanced Institute of Science and Technology haben einen Verschränkungszeugenschaltkreis entwickelt und getestet. Es funktioniert, um die Verschränkung zu zertifizieren, selbst wenn der cloudbasierte Dienst nur eine begrenzte Kontrolle über die Maschine ermöglicht. Quantum News Briefs fasst den Artikel vom 22. September in Phys.org zusammen
Forscher wollen Schaltkreise bauen, die eine Verschränkung zwischen Qubits erzeugen. Bis sie jedoch einen Schaltkreis verwenden, wissen sie nicht, ob es sich um einen Schaltkreis handelt, der eine Verschränkung erzeugt, oder nicht. Es kann ein kostspieliges Verfahren namens Quantentomographie durchgeführt werden, oder der Forscher kann einen Verschränkungszeugen heranziehen. Der Verschränkungszeuge ist eine mathematische Funktion, die zwei spezifische Qubits und ihre Zustände in Beziehung setzt. Der Wert seines Ausgangs signalisiert, ob die Zustände der Qubits verschränkt oder trennbar sind.
Leider ist es nicht immer möglich, einen Verschränkungszeugen ohne zu verwenden direkter Zugang zur Quantenmaschine. In einer Laborumgebung und im cloudbasierten Quantencomputerdienst IBMQ kann ein Forscher auswählen, welche Hardware-Qubits der Maschine einer Schaltung zugewiesen werden sollen.
Der einzige Beitrag eines Forschers zu den Cloud-Diensten IBMQ und IonQ ist ein Quantenschaltkreis. Um dieser Einschränkung zu begegnen, haben Seong und Bae spezielle Verschränkungszeugenschaltungen entwickelt, die die Verschränkungszeugenstrategie verwenden, um das Vorhandensein verschränkter Qubits zu bestätigen. Forscher können diese Schaltkreise verwenden, um Verschränkungen zu erkennen, indem sie nur die vom Dienst ausgegebenen Messstatistiken verwenden.
Die neuen Verschränkungszeugenschaltungen basieren auf einem kürzlich entwickelten Framework namens EW 2.0, das bei der Erkennung von Verschränkungen doppelt so effizient ist.
Seong und Bae beschreiben die Verschränkungserkennung für Zwei- und Drei-Qubit Verschränkungserzeugende Schaltkreise skizzieren zwei Schemata zum Aufbau von Verschränkungszeugenschaltkreisen zur Verschränkungserzeugung Schaltungen und Ergebnisse von Experimenten mit den cloudbasierten Quantencomputerdiensten IBMQ und IonQ auszutauschen. Klicken Sie hier, um den vollständigen Artikel auf Phys.org zu lesen
Kanadas vom NRC entwickelte Quantensensoren bringen Simulationssoftware voran
Quantensimulatoren unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Computersimulatoren, da sie nanoskalige Wechselwirkungen von Quantensystemen berücksichtigen, die sich auf unerwartete Weise verhalten. Quantensimulationssoftware sagt dieses Verhalten voraus und hilft Forschern, diese Unterschiede in der Entwurfsphase zu verstehen und zu berücksichtigen, bevor Sensoren im Labor hergestellt werden. Eine umfassende Quantensimulationsmethode für Festkörpersysteme ist bisher nicht entwickelt worden.
Ein kleines kanadisches Unternehmen, Nanoacademic Technologies Inc.hat diese Herausforderung mit einer effektiven neuen Methode angegangen: der Simulation von Festkörper-Quantengeräten. Mit dieser Methode können die Eigenschaften halbleiterbasierter Quantengeräte über ein einzigartiges Spektrum von Merkmalen modelliert werden, ohne Rücksicht auf die Geometrie und die berücksichtigten Materialien zu nehmen.
Mit Hilfe des Quantenforschungsteams des National Research Council of Canada (NRC) und Beitragsfinanzierung des Programm für kollaborative Wissenschaft, Technologie und InnovationNanoacademic hat seinen Softwarecode verbessert und das Produkt viel schneller als ursprünglich erwartet vom Labor auf den Markt gebracht.
Das Quantum Technology Computer-Aided Design (QTCAD) von Nanoacademic berechnet eine Vielzahl von Eigenschaften in nahezu allen Geometrien halbleiterbasierter Spin-Qubit-Geräte. Zusätzlich zur Elektronensimulation simuliert eine neue Funktion Quasiteilchen wie Löcher. Diese bieten bemerkenswerte physikalische Einblicke in Elemente, die möglicherweise gar nicht existieren, indem sie technologische Vorteile speziell für lochbasierte Quantengeräte modellieren. Klicken Sie hier, um den Originalartikel auf der Website der kanadischen Regierung zu lesen.
Sandra K. Helsel, Ph.D. forscht und berichtet seit 1990 über Grenztechnologien. Sie hat ihren Ph.D. von der Universität von Arizona.
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- Quelle: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-new-briefs-september-27-pasqal-and-qubit-pharmaceuticals-join-with-unitary-fund-to-in-wellcome-trusts-quantum-for-bio-program-infleqtion-secures-q-calc-project-to/
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