By 桑德拉·赫尔塞尔 25 年 2022 月 XNUMX 日发布
量子新闻简报 25 月 XNUMX 日 首先是网络安全和基础设施安全局的新报告“为后量子密码学准备关键基础设施”，随后宣布 ColdQuanta 和 Super.tech 正在加速 Q-NEXT 的量子研究。 接下来介绍的是 LANL 的量子人工智能突破定理，该定理减少了对训练数据等的需求。
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CISA 发布新报告：“为后量子密码学准备关键基础设施”
网络安全和基础设施安全局 (CISA) 于 24 月 XNUMX 日星期三发布了新建议，内容涉及关键基础设施应如何应对量子计算带来的潜在安全风险。 时间PDF 文档“为后量子密码学准备关键基础设施”可以在此处阅读.
虽然量子计算提供比传统计算机更快的速度和能力，但新兴技术也存在潜在风险，包括数据泄露，可能威胁商业交易、安全通信、数字签名和客户信息的安全。 该文件引用了国家关键职能 NCF 是政府和私营部门的职能，对美国至关重要，其破坏、腐败或功能失调将对安全、国家经济安全、国家公共卫生或安全或国家安全产生破坏性影响。其组合。
IQT 网络安全会议于 25 月 27 日至 XNUMX 日在纽约举行
CISA 分析了 55 个 NCF 中的每一个如何容易受到量子计算能力的影响。 CISA 还分析了 NCF 特定系统在迁移到后量子密码学时可能面临的挑战。 该分析的结果确定了最重要的紧急漏洞和 NCF，以实现成功迁移到后量子密码学。
CISA 建议负责这些 NCF 的利益相关者与 NIST、DHS 和其他机构密切合作
政府机构不仅要做好自我迁移的准备，还要支持数字通信在其他 NCF 之间的迁移。 所有 NCF 的利益相关者都需要采取行动，但前提是这四个机构创建了能够进行进一步更新的产品和服务。
CISA 代理助理主任莫娜·哈林顿 (Mona Harrington) 表示：“虽然后量子计算预计将产生显着效益，但我们现在必须采取行动来管理潜在风险，包括破解美国网络保护敏感信息所依赖的公钥加密的能力。”国家风险管理中心在一份声明中表示。 哈林顿补充道：“关键基础设施和政府领导人必须积极主动，立即开始为向后量子密码学的过渡做好准备。”
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ColdQuanta 和 Super.tech 加速 Q-NEXT 的量子研究
量子公司 冷广达 最近 公布 它收购了总部位于芝加哥的量子初创公司 超级科技 研究互补的结合——ColdQuanta 的硬件能力与 Super.tech 的软件创新。
2022 年 XNUMX 月的公告对于 Q-下一个是美国能源部 (DOE) 国家量子信息科学研究中心，由 DOE 的阿贡国家实验室领导。 量子新闻简报总结了 ColdQuanta 网站上的公告。
通过将 Super.tech 纳入其中，Q-NEXT 合作伙伴 ColdQuanta 可以采用更具软件意识的量子技术方法进行操作，加速量子材料和模拟（Q-NEXT 的核心研究领域）的研究。 Super.tech 本身是 Q-NEXT 的附属公司，可以通过与 ColdQuanta 的量子机器和硬件专业知识连接，将其计算程序提升到一个新的水平。
“这是一个例子，说明初创公司如何识别和满足新兴技术领域的需求，然后不断成长，以补充更成熟的技术公司的使命，”Q-NEXT 董事 David Awschalom 说道，他也是阿贡国家实验室的高级研究员科学家、芝加哥大学普利兹克分子工程学院研究和基础设施副院长、分子工程刘氏家族教授、芝加哥量子交易所董事。
ColdQuanta 还计划向 Q-NEXT 合作提供对其位于科罗拉多州博尔德总部的量子计算机的访问权限。
“我们希望确保公开这些基于冷原子的设备的功能，以便可以在开放的竞争环境中对它们进行比较，以便社区可以就可行性以及与不同参与者的互动做出明智的决定。空间，包括 Q-NEXT 合作范围内的空间，”Noel 说。
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量子人工智能突破性定理减少了对训练数据的需求
根据洛斯阿拉莫斯国家实验室量子理论家 Lukasz Cincio 最近与人合着的一篇论文，训练量子神经网络只需要少量数据。 研究结果发表于 自然通讯，表明训练量子神经网络只需要少量数据。 新的证据颠覆了之前的假设，这些假设源于经典计算对机器学习或人工智能数据的巨大需求。 “这为量子机器学习带来了新的希望。 当量子计算机的性能超越经典计算机时，我们正在缩小我们现有的技术与量子优势所需的技术之间的差距。”HPCWire 后续采访 总结如下。
Cincio 说，结果的一个关键方面是，即使对于模拟量子人工智能模型的经典算法，它们也能保证效率，因此训练数据和编译通常可以在经典计算机上处理，从而简化了过程。 然后机器学习模型在量子计算机上运行。
“这意味着我们可以降低对量子计算机在噪声和错误方面所需的性能质量的要求，以执行有意义的量子模拟，从而使量子优势越来越接近现实，”Cincio 说。
新证明所带来的加速具有巨大的实际应用价值。 该团队发现，他们可以保证相对于数据量而言，可以用更少的计算门来编译或准备在量子计算机上处理量子模型。
“新方法的效率超出了我们的预期，”洛斯阿拉莫斯量子机器学习专家 Marco Cerezo 说。 “我们可以在几分钟内用很少的训练点编译某些非常大的量子运算——这在以前是不可能的。”
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QpiAI 宣布推出人工智能 QpiAISense™ 平台，用于全球部署，用于控制超导、自旋和离子阱量子位
印度软件公司 OpiAI 推出了一个新平台，支持室温量子位的开发，帮助科学家更轻松地控制量子计算系统。 科学计算世界。 量子新闻简报总结。
QpiAISense 平台通过与 QpiAI-Quantum 软件库连接，经过物流、金融、材料发现、AI/ML 应用等实际应用的全面测试。 机器学习加速是持续调整量子位并确保量子位的高性能和较低操作错误的关键区别。
QpiAI平台将把Trion SoC集成到QpiAISense平台上。 Trion 将成为混合经典-量子计算软件开发和应用的网关。 当前在 QpiAISense 上运行的应用程序将通过 QpiAISense 的 AI20P001 和 Trion 集成顺利运行。
QpiAI 首席执行官兼创始人 Nagendra Nagaraja 博士表示：“这对于 QpiAI 来说是一个非常重要的里程碑。 我们的量子计算平台是正确的并且是可扩展的。 QpiAISense 将成为我们部署未来硬件技术以及软件开发的基础平台。 随着我们发展到逻辑 1024 量子位（数百万个物理量子位），我们拥有加速量子采用并使我们的客户能够从量子进步中获益的所有组件。 我们的技术路线图将为我们的客户提供良好的支持，为他们提供技术安全性，从而自信地解决他们的领域问题。 QpiAI 将于 2022 年 XNUMX 月开始向全球主要客户和合作伙伴交付 QpiAISense，并向他们提供我们在未来几年提出的与人工智能和量子技术相关的所有更新。
QpiAI正在垂直整合量子计算和人工智能，为制造、工业、交通、金融、制药和材料等领域提供解决方案。 拥有QpiAI-pro、QpiAI-explorer、QpiAISense、QpiAI- Logistics、QpiAIopt、QpiAIsim、QpiAIML等多种软件平台和产品。 它正在基于 Trion（通用优化器芯片）、Bumblebee（可扩展低温控制芯片）和基于可扩展自旋量子位的 QPU（量子处理单元）这 3 个芯片解决方案构建完整的硬件堆栈，可扩展至 2048 个逻辑量子位。 QpiAI 目前已准备好基于其硬件平台 QpiAI-Sense 的室温控制电子设备。 QpiAI是Qpi科技的子公司。
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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。
