Quantum News Briefs 25. August: CISA-Bericht: „Preparing Critical Infrastructure for Post-Quantum Cryptography“, ColdQuanta & Super.tech beschleunigen Quantenforschung für Q-NEXT, Quantum AI Breakthrough Theorem von LANL reduziert Bedarf an Trainingsdaten & MEHR

Quantum News Briefs 25. August beginnt mit dem neuen Bericht der Cybersecurity & Infrastructure Security Agency „Preparing Critical Infrastructure for Post-Quantum Cryptography“, gefolgt von der Ankündigung, dass ColdQuanta und Super.tech die Quantenforschung für Q-NEXT beschleunigen werden. Als nächstes wird das bahnbrechende Quantum-KI-Theorem von LANL behandelt, das den Bedarf an Trainingsdaten und MEHR verringert.

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CISA veröffentlicht neuen Bericht: „Vorbereitung kritischer Infrastruktur für Post-Quantum-Kryptographie“

Die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) hat am Mittwoch, den 24. August, neue Ratschläge dazu veröffentlicht, wie sich kritische Infrastrukturen auf potenzielle Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit Quantencomputing vorbereiten sollten. TDas PDF-Dokument „Preparing Critical Infrastructure for Post-Quantum Cryptography“ kann hier gelesen werden.
Während Quantencomputer eine höhere Geschwindigkeit und Leistung bieten als klassische Computer, birgt die neue Technologie potenzielle Risiken, einschließlich Datenschutzverletzungen, die die Sicherheit von Geschäftstransaktionen, sicherer Kommunikation, digitalen Signaturen und Kundeninformationen gefährden könnten. In dem Dokument werden nationale kritische Funktionen genannt. NCFs sind die Funktionen der Regierung und des Privatsektors, die für die Vereinigten Staaten so wichtig sind, dass ihre Störung, Korruption oder Funktionsstörung schwächende Auswirkungen auf die Sicherheit, die nationale wirtschaftliche Sicherheit, die nationale öffentliche Gesundheit oder Sicherheit oder a haben würde Kombination davon.

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CISA analysierte, wie anfällig jedes der 55 NCFs für Quantencomputerfunktionen ist. CISA analysierte auch die Herausforderungen, denen NCF-spezifische Systeme bei der Migration zur Post-Quanten-Kryptographie gegenüberstehen könnten. Die Ergebnisse dieser Analyse identifizierten die dringenden Schwachstellen und NCFs, die am wichtigsten zuerst behoben werden müssen, um eine erfolgreiche Migration zur Post-Quanten-Kryptographie zu ermöglichen.
CISA empfiehlt den für diese NCFs verantwortlichen Interessengruppen, eng mit NIST, DHS und anderen zusammenzuarbeiten
Regierungsbehörden müssen ihre Bereitschaft sicherstellen, nicht nur selbst zu migrieren, sondern auch die Migration digitaler Kommunikation über andere NCFs hinweg zu unterstützen. Es besteht Handlungsbedarf seitens der Stakeholder in allen NCFs, allerdings erst, nachdem diese vier Produkte und Dienstleistungen entwickelt haben, die weitere Aktualisierungen ermöglichen.
„Während das Post-Quanten-Computing voraussichtlich erhebliche Vorteile bringen wird, müssen wir jetzt Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Risiken zu bewältigen, einschließlich der Fähigkeit, die Verschlüsselung mit öffentlichen Schlüsseln zu knacken, auf die US-Netzwerke zum Schutz sensibler Informationen angewiesen sind“, sagte Mona Harrington, amtierende stellvertretende Direktorin von CISA Das sagte das Nationale Risikomanagementzentrum in einer Erklärung. „Kritische Infrastruktur- und Regierungschefs müssen proaktiv sein und jetzt mit den Vorbereitungen für den Übergang zur Post-Quanten-Kryptographie beginnen“, fügte Harrington hinzu.

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ColdQuanta und Super.tech beschleunigen die Quantenforschung für Q-NEXT

Quantenunternehmen KaltQuanta kürzlich angekündigt die Übernahme des in Chicago ansässigen Quanten-Startups Super.tech in einer Verbindung von Forschungsergänzungen – die Hardwarefähigkeiten von ColdQuanta mit den Softwareinnovationen von Super.tech.
Die Ankündigung vom Mai 2022 war eine gute Nachricht für Q-NÄCHSTES, ein nationales Forschungszentrum für Quanteninformationswissenschaft des US-Energieministeriums (DOE), das vom Argonne National Laboratory des DOE geleitet wird. Quantum News Briefs fasst die Ankündigung hier von der Website von ColdQuanta zusammen.
Durch die Einbeziehung von Super.tech kann ColdQuanta, ein Q-NEXT-Partner, mit einem softwarebewussteren Ansatz für die Quantentechnologie operieren und die Forschung in Quantenmaterialien und Simulationen, den Kernforschungsbereichen von Q-NEXT, beschleunigen. Und Super.tech, selbst ein Q-NEXT-Tochterunternehmen, kann seine Rechenprogramme durch die Verbindung mit den Quantenmaschinen und der Hardware-Expertise von ColdQuanta auf die nächste Stufe heben.
„Dies ist ein Beispiel dafür, wie ein Startup einen Bedarf in einem aufstrebenden Technologiebereich erkennen und erfüllen und dann wachsen kann, um die Mission eines etablierteren Technologieunternehmens zu ergänzen“, sagte Q-NEXT-Direktor David Awschalom, der ebenfalls ein Argonne-Senior ist Wissenschaftler, Liew Family-Professor für Molekulartechnik und Prodekan für Forschung und Infrastruktur an der Pritzker School of Molecular Engineering der University of Chicago sowie Direktor des Chicago Quantum Exchange.
ColdQuanta plant außerdem, der Q-NEXT-Kollaboration Zugang zu seinem Quantencomputer am Hauptsitz in Boulder, Colorado, zu gewähren.
„Wir möchten sicherstellen, dass wir die Funktionalität dieser auf kalten Atomen basierenden Geräte offenlegen, damit sie in einem offenen Wettbewerbsumfeld verglichen werden können, damit die Community fundierte Entscheidungen über die Durchführbarkeit und Interaktionen mit den verschiedenen Akteuren treffen kann.“ den Raum, einschließlich derjenigen im Rahmen der Q-NEXT-Zusammenarbeit“, sagte Noel.

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Quantum AI Breakthrough Theorem verringert den Bedarf an Trainingsdaten

Das Training eines neuronalen Quantennetzwerks erfordert nur eine kleine Datenmenge, heißt es in einem aktuellen Artikel, der von Lukasz Cincio, einem Quantentheoretiker am Los Alamos National Laboratory, mitverfasst wurde. Die Ergebnisse, veröffentlicht in Nature Communications veröffentlicht weisen darauf hin, dass das Training eines Quanten-Neuronalen Netzwerks nur eine kleine Datenmenge erfordert. Der neue Beweis stellt frühere Annahmen auf den Kopf, die auf dem großen Datenhunger der klassischen Informatik nach maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz beruhen. „Dies gibt neue Hoffnung für das quantenmaschinelle Lernen. „Wir schließen die Lücke zwischen dem, was wir heute haben, und dem, was für Quantenvorteile benötigt wird, wenn Quantencomputer klassische Computer übertreffen“, in afFolgeinterview mit HPCWire unten zusammengefasst.
Ein wichtiger Aspekt der Ergebnisse, sagte Cincio, sei, dass sie Effizienzgarantien selbst für klassische Algorithmen liefern, die Quanten-KI-Modelle simulieren, sodass die Trainingsdaten und die Kompilierung oft auf einem klassischen Computer verarbeitet werden könnten, was den Prozess vereinfacht. Anschließend läuft das maschinell erlernte Modell auf einem Quantencomputer.
„Das bedeutet, dass wir die Anforderungen an die Leistungsqualität, die wir vom Quantencomputer benötigen, in Bezug auf Rauschen und Fehler senken können, um aussagekräftige Quantensimulationen durchzuführen, wodurch der Quantenvorteil immer näher an die Realität herangeführt wird“, sagte Cincio.
Die Beschleunigung, die sich aus dem neuen Beweis ergibt, hat dramatische praktische Anwendungen. Das Team stellte fest, dass sie garantieren konnten, dass ein Quantenmodell im Verhältnis zur Datenmenge in weitaus weniger Rechenschritten kompiliert oder für die Verarbeitung auf einem Quantencomputer vorbereitet werden kann.
„Die Effizienz der neuen Methode hat unsere Erwartungen übertroffen“, sagte Marco Cerezo, ein Experte für Quantenmaschinelles Lernen aus Los Alamos. „Wir können bestimmte, sehr große Quantenoperationen innerhalb von Minuten mit sehr wenigen Trainingspunkten kompilieren – etwas, das bisher nicht möglich war.“

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