Quantum News Briefs 25 de agosto: Relatório da CISA: “Preparando Infraestrutura Crítica para Criptografia Pós-Quantum”, ColdQuanta e Super.tech acelerando a pesquisa quântica para Q-NEXT, o teorema inovador de IA Quantum da LANL reduz a necessidade de dados de treinamento e MAIS

Resumos de notícias quânticas, 25 de agosto começa com o novo relatório da Agência de Segurança Cibernética e de Infraestrutura “Preparando infraestrutura crítica para criptografia pós-quântica”, seguido pelo anúncio de que ColdQuanta e Super.tech estão acelerando a pesquisa quântica para Q-NEXT. O próximo tópico abordado é o teorema inovador da Quantum AI da LANL, que reduz a necessidade de dados de treinamento e MAIS.

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CISA lança novo relatório: “Preparando infraestrutura crítica para criptografia pós-quântica”

A Agência de Segurança Cibernética e de Infraestrutura (CISA) divulgou novos conselhos na quarta-feira, 24 de agosto, sobre como a infraestrutura crítica deve se preparar para possíveis riscos de segurança decorrentes da computação quântica. TO documento PDF “Preparando infraestrutura crítica para criptografia pós-quântica” pode ser lido aqui.
Embora a computação quântica proporcione maior velocidade e potência do que os computadores clássicos, a tecnologia emergente apresenta riscos potenciais, incluindo violações de dados, que podem ameaçar a segurança das transações comerciais, das comunicações seguras, das assinaturas digitais e das informações dos clientes. O documento cita as Funções Críticas Nacionais As NCF são funções do governo e do setor privado tão vitais para os Estados Unidos que a sua perturbação, corrupção ou disfunção teria um efeito debilitante na segurança, na segurança económica nacional, na saúde ou segurança pública nacional, ou num combinação dos mesmos.

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A CISA analisou como cada um dos 55 NCFs é vulnerável às capacidades de computação quântica. A CISA também analisou os desafios que os sistemas específicos do NCF podem enfrentar ao migrar para a criptografia pós-quântica. Os resultados desta análise identificaram as vulnerabilidades urgentes e os NCFs que são mais importantes de serem abordados primeiro para permitir uma migração bem-sucedida para a criptografia pós-quântica.
A CISA recomenda que as partes interessadas responsáveis ​​por estes NCFs estabeleçam parcerias estreitas com o NIST, o DHS e outros
agências governamentais para garantir a sua preparação não só para migrarem, mas também para apoiarem a migração de comunicações digitais através de outros NCFs. Serão necessárias ações das partes interessadas em todos os NCF, mas apenas depois de estes quatro criarem produtos e serviços que permitam a realização de novas atualizações.
“Embora se espere que a computação pós-quântica produza benefícios significativos, devemos tomar medidas agora para gerenciar riscos potenciais, incluindo a capacidade de quebrar a criptografia de chave pública da qual as redes dos EUA dependem para proteger informações confidenciais”, Mona Harrington, diretora assistente interina do CISA Centro Nacional de Gestão de Riscos, disse em um comunicado. “A infraestrutura crítica e os líderes governamentais devem ser proativos e começar a se preparar para a transição para a criptografia pós-quântica agora”, acrescentou Harrington.

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ColdQuanta e Super.tech aceleram pesquisa quântica para Q-NEXT

Empresa quântica FrioQuanta recentemente anunciou sua aquisição da startup quântica com sede em Chicago Super.tecnologia em um casamento de complementos de pesquisa — as capacidades de hardware da ColdQuanta com as inovações de software da Super.tech.
O anúncio de maio de 2022 foi uma boa notícia para Q-PRÓXIMO, um Centro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação Quântica do Departamento de Energia dos EUA (DOE), liderado pelo Laboratório Nacional Argonne do DOE. Quantum News Briefs resume o anúncio aqui no site da ColdQuanta.
Ao trazer a Super.tech para o grupo, a ColdQuanta, parceira da Q-NEXT, pode operar com uma abordagem mais consciente do software para a tecnologia quântica, acelerando a pesquisa em materiais quânticos e simulações, áreas centrais de pesquisa da Q-NEXT. E a Super.tech, ela própria afiliada da Q-NEXT, pode levar seus programas computacionais para o próximo nível conectando-se às máquinas quânticas e à experiência em hardware da ColdQuanta.
“Este é um exemplo de como uma startup pode identificar e atender a uma necessidade em uma área emergente de tecnologia e depois crescer para complementar a missão de uma empresa de tecnologia mais estabelecida”, disse David Awschalom, diretor da Q-NEXT, que também é sênior da Argonne. cientista, professor de engenharia molecular da Família Liew e vice-reitor de pesquisa e infraestrutura da Escola Pritzker de Engenharia Molecular da Universidade de Chicago, e diretor do Chicago Quantum Exchange.
A ColdQuanta também planeja fornecer à colaboração Q-NEXT acesso ao seu computador quântico em sua sede em Boulder, Colorado.
“Queremos ter certeza de que estamos expondo a funcionalidade desses dispositivos baseados em átomos frios para que possam ser comparados em um campo de jogo aberto, para que a comunidade possa tomar decisões informadas sobre a viabilidade e as interações com os diferentes jogadores em o espaço, incluindo aqueles dentro da colaboração Q-NEXT”, disse Noel.

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Teorema inovador da IA ​​quântica reduz a necessidade de dados de treinamento

Treinar uma rede neural quântica requer apenas uma pequena quantidade de dados, de acordo com um artigo recente de coautoria de Lukasz Cincio, teórico quântico do Laboratório Nacional de Los Alamos. As descobertas, publicadas em Natureza das Comunicações, indicam que o treinamento de uma rede neural quântica requer apenas uma pequena quantidade de dados. A nova prova derruba suposições anteriores decorrentes do enorme apetite da computação clássica por dados em aprendizado de máquina, ou inteligência artificial. “Isso oferece uma nova esperança para o aprendizado de máquina quântica. Estamos fechando a lacuna entre o que temos hoje e o que é necessário para a vantagem quântica, quando os computadores quânticos superam os computadores clássicos”, em uma fraseentrevista de acompanhamento com HPCWire resumido abaixo.
Um aspecto importante dos resultados, disse Cincio, é que eles fornecem garantias de eficiência mesmo para algoritmos clássicos que simulam modelos quânticos de IA, de modo que os dados de treinamento e a compilação podem muitas vezes ser manipulados em um computador clássico, o que simplifica o processo. Em seguida, o modelo aprendido por máquina é executado em um computador quântico.
“Isso significa que podemos diminuir o requisito de qualidade de desempenho que precisamos do computador quântico, com relação a ruídos e erros, para realizar simulações quânticas significativas, o que aproxima a vantagem quântica da realidade”, disse Cincio.
A aceleração resultante da nova prova tem aplicações práticas dramáticas. A equipe descobriu que poderia garantir que um modelo quântico pudesse ser compilado, ou preparado para processamento em um computador quântico, em muito menos portas computacionais, em relação à quantidade de dados.
“A eficiência do novo método superou nossas expectativas”, disse Marco Cerezo, especialista em aprendizado de máquina quântica de Los Alamos. “Podemos compilar certas operações quânticas muito grandes em minutos, com muito poucos pontos de treinamento – algo que não era possível anteriormente.”

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