量子新闻简报 31 月 XNUMX 日: NIWC Pacific 及其合作伙伴正在打造一支量子海军; QCI 子公司 QI Solutions 加入 UofAriona 的量子网络中心; JPMorgan Chase 和 QC Ware 为量子未来发展对冲 + 更多。
NIWC Pacific 及其合作伙伴正在打造一支量子海军
海军信息战中心 (NIWC) Pacific 的任务涉及网络、海洋、太空——以及自 2000 年以来的亚原子领域。 量子新闻简报总结了 29 月 XNUMX 日 视频中心 Maison Piedfort 撰写的关于圣地亚哥美国海军作战中心量子技术开发的文章。
NIWC Pacific 低温电子学和量子研究分支负责人乔安娜·普塔辛斯基 (Joanna Ptasinski) 对量子进行了定义:它是一种复杂的物质或信息系统,其中无法用经典的世界运作方式解释的现象是可能的。
“量子很古怪,”拥有电气工程博士学位的 Ptasinski 说。 “它的本质是叠加和纠缠。 我们正在研究潜伏在这种怪异现象背后的力量——海军应用。”
海森堡的不确定性原理、叠加和纠缠都是称为量子力学的不断发展的亚原子现象数学框架的一部分,它提出了关于现实本质的问题。 我们可以从空间——甚至是广阔的空间——不是障碍的纠缠粒子中学到什么? 如果在我们观察之前物质同时以多种形式存在,那么观察在构建我们周围的世界中扮演什么角色? 我们如何利用由潜力定义的领域?
这就是 NIWC Pacific 科学家在其实验室、合作伙伴以及国家科学技术委员会的量子信息科学小组委员会中探索的内容。 他们问:利用量子现象对海军和战士意味着什么?
答案分为几类:传感、计算、通信和材料,该中心针对每一类都有项目展示。 实际应用之外的答案与建立量子海军有关:吸引敬业的人才,提供和接受培训,并为关于量子技术未来的国家讨论做出贡献。
所有答案都指向海军配备更安全的通信网络、更先进的传感器以及随之而来的更快的威胁检测和响应的愿景。 这是改进导航、更智能的自主系统以及更准确的建模和仿真的愿景。 在一个日益不确定的世界中,这是前所未有的量子速度决策优势。 单击此处完整阅读 dvidshub 文章。
QCI 子公司 QI Solutions 加入 UofAriona 的量子网络中心
Quantum Computing Inc. 于 31 月 XNUMX 日宣布,其专注于联邦项目的子公司 QI Solutions 将加入 亚利桑那大学的 量子网络中心 (CQN) 作为一家非传统国防公司,提供一套量子服务。
CQN 是同类首个校园范围网络测试平台,旨在安全地连接校园实验室的量子设备。 它是未来互联网的中心——推动量子信息科学与工程的发展,并为 21 世纪的量子训练劳动力做好准备st 世纪。 QI Solutions 很荣幸能与 CQN 及其合作伙伴合作, 哈佛大学,“ 麻省理工学院, 耶鲁大学 以及其他行业领导者,Cisco、Lockheed Martin、L3Harris 和 Raytheon。 QI Solutions 独特的用于量子通信、密码学和计算解决方案的量子光子学组合,加上在这些技术应用方面的深厚行业专业知识,将使 CQN 和美国在量子网络方面取得进一步进展。
QIS 是 Quantum Computing Inc. 的全资子公司,是一家新成立的为政府和国防工业提供量子技术解决方案和服务的供应商。 QIS 拥有一支合格且合格的员工团队,提供从熵量子计算到量子通信和传感的一系列解决方案,并以物流、制造、研发和培训方面的专业知识为后盾。 该公司专注于为各个政府部门和机构的合作伙伴提供量身定制的解决方案。 在此处阅读完整的公告。
摩根大通和 QC Ware 为量子未来发展对冲
QC商品 和摩根大通已经完成了一项关于量子“深度对冲”的研究,为未来提高金融服务的风险缓解能力铺平了道路。 量子新闻简报总结 最近的公告。
在 30 年 2023 月 XNUMX 日发布的一篇新论文中,摩根大通和 QC Ware 研究了两个问题,即深度对冲的实践——利用考虑市场摩擦和交易约束的数据驱动模型降低投资组合的风险——可能会通过量子计算得到改进. 研究人员首先检查了是否可以使用量子深度学习改进现有的经典深度对冲框架。 然后,使用量子强化学习,他们研究了是否可以为深度对冲定义新的量子框架。
该研究发现,使用量子深度学习对经典框架进行深度对冲可以更有效地训练模型。 这项在 Quantinuum 的 H1-1 量子计算机上进行的研究还展示了未来计算加速的潜力,这可以在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 硬件上实现。
对新量子框架的深度对冲还使量子价值函数能够:
- 有效地学习回报的期望和分布。
- 通过量子 actor-critic 强化学习模型提供改进的性能。
- 适当训练量子策略。
量子应用程序可以为经典和量子环境中的深度对冲提供改进——它利用量子机器学习方法来提高高性能 GPU 硬件的准确性和可训练性,这将有助于金融服务,因为量子计算在商业上变得更容易获得. 单击此处阅读完整公告.
新实验在技术之间“翻译”量子信息
科学家们发现了一种在各种量子技术之间转换量子信息的方法,这对
” data-gt-translate-attributes=”[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]”>量子计算、通信和网络。 Quantum News Briefs 总结了 30 月 XNUMX 日的 SciTechdaily 公告。
这项研究得到了陆军研究办公室 (ARO)、空军科学研究办公室 (AFOSR) 和美国国家科学基金会混合量子架构和网络量子飞跃挑战研究所 (HQAN) 的财政支持,该研究所由伊利诺伊大学厄巴纳-原野。 这代表了一种将量子信息从量子计算机使用的格式转换为量子通信所需格式的创新方法。
一些最常见的量子计算技术基于超导量子比特,将量子信息存储在以微波频率移动的光子中。 但是如果你想建立一个量子网络,或者连接量子计算机,你就不能发送微波光子,因为它们对量子信息的控制太弱,无法在旅途中幸存下来。
“我们用于传统通信的许多技术——手机、Wi-Fi、GPS 以及类似的东西——都使用光的微波频率,”美国大学詹姆斯弗兰克研究所的博士后 Aishwarya Kumar 说。芝加哥和该论文的主要作者。 “但你不能为量子通信做到这一点,因为你需要的量子信息存在于单个光子中。 而在微波频率下,这些信息将被热噪声所掩盖。”
解决方案是将量子信息转移到更高频率的光子,称为光学光子,它对环境噪声的抵抗力要强得多。 但是信息不能直接从一个光子传递到另一个光子; 相反,我们需要中介。 一些实验为此目的设计了固态设备,但 Kumar 的实验针对的是更基本的东西:原子。
“我们作为一个社区在过去 20 或 30 年里建立了非凡的技术,使我们能够基本上控制与原子有关的一切,”Kumar 说。 “所以这个实验是非常可控和有效的。”
该技术有两种作用:它可以将量子信息从微波光子转移到光学光子,反之亦然。 单击此处阅读完整公告 科技日报.
Sandra K. Helsel 博士自 1990 年以来一直在研究和报告前沿技术。她拥有博士学位。 来自亚利桑那大学。
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- Sumber: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-news-brief-march-31-niwc-pacific-and-its-partners-are-building-a-quantum-navy-qci-subsidiary-qi-soutions-joining-uofarionas-center-for-quantum-networks-jpmorgan-chase-and-qc-ware-evolve-h/
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