By 桑德拉·赫尔塞尔 28 年 2022 月 XNUMX 日发布
量子新闻简报 29 月 XNUMX 日 开头是“备忘录 (M-23-02)：距离保护我们的国家免受量子威胁又近了一步”，随后是“Terra Quantum 通过量子计算平台的综合基准简化了工业应用量子计算机的评估”。第三是 Tech Byte 的 5 年 2022 大技术趋势中的量子计算 + 更多
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备忘录 (M-23-02)：距离保护我们的国家免受量子威胁又近了一步
QuSecure 创始人、董事会主席兼首席运营官 Skip Sanzeri 开启了他最近的 福布斯文章 让未来的量子威胁变得个人化：他提醒读者，我们的大多数决定、行为、偏好和位置现在都存储在巨大的数据库中，敌对的民族国家和邪恶的个人可以通过互联网访问这些数据库。如今，每一次点击、滑动或听到的单词，我们都在不断地添加已经以电子方式存储的数据和个人信息。更糟糕的是，未来将为我们提供不可拒绝的交易，为机器学习和（最终）人工智能处理创造更大的数字影子。
迄今为止，我们用于保护数据和通信的加密在很大程度上仍然有效。由于这种加密的目的是阻止我们今天使用的计算机类型对数据进行解密，因此它在保护我们免遭盗窃和伤害方面发挥了合理的作用。
然而，现在我们面临来自量子计算机的新威胁，该威胁已通过彼得·肖尔设计的算法在数学上得到证明，它们将破解我们在全球范围内访问互联网时使用的当前加密。
桑泽里的好消息是，美国政府已经出手救援：18 月 23 日，管理和预算办公室发布了一项任务，要求我们联邦政府开始升级量子安全密码术（这是可以承受量子计算的软件）攻击）。该备忘录 (M-02-10) 要求联邦机构从 10 年 2022 月起遵守国家安全备忘录 23 (NSM 02)，该备忘录旨在提升美国在量子计算领域的领导地位，同时降低密码系统的风险。该备忘录要求联邦机构立即为加密相关量子计算机（CRQC）带来的威胁做好准备。 M-4-2023 要求联邦机构立即开始升级过程，以保护其数据，以便即使数据被盗，也能获得量子保护，这意味着数据可以在数十年内保持加密且无法访问。 OMB 为所有联邦机构设定了截止日期，要求在 2035 年 30 月 18 日之前提交 CRQC 漏洞清单，并在 2022 年之前每年提交一次，重点关注高价值资产和高影响系统。每个机构必须确定迁移线索，并在收到备忘录后 XNUMX 天内或 XNUMX 年 XNUMX 月 XNUMX 日之前将其提交给 OMB。 单击此处阅读 Sanzeri 的完整文章.
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Terra Quantum 通过量子计算平台的综合基准简化了工业应用量子计算机的评估
Terra Quantum 最近宣布，它已经对公开可用的模拟和本地量子计算平台进行了全面的基准测试。量子新闻简报 总结公告 .
该研究的目的是研究如何利用混合量子经典方法来提高量子神经网络的预测精度和训练时间。该基准测试发现，模拟量子处理器和经典高性能计算机的结合提供了性能最佳、最具成本效益且稳健的方法。
第一个基准测试涵盖了各种公开可用的本机和模拟量子计算设备（包括 IonQ、Rigetti、Oxford Quantum Circuits、IBM、QMware 和 Amazon Braket）。由于该研究侧重于现实生活中的应用，因此故意排除了专有或仍处于实验阶段的系统。 ţ基准测试测试了公开可用的量子计算能力的速度、运行成本和结果质量的组合。结果表明，模拟量子处理器和经典高性能计算机的结合（混合方法）提供了目前最节省时间和成本的量子算法训练解决方案。这为早期行业采用者在评估量子计算技术的最有效使用时提供了宝贵的见解。在模拟量子处理器上训练量子神经网络可以避免本机量子处理器频繁出现计算错误而导致的成本密集型重新运行。模拟量子处理器提供多达 40 个无错误（所谓的算法）量子位，能够解决当今复杂的量子增强问题。 QMware 提供多达 40 个模拟量子位，AWS SV1 提供多达 34 个模拟量子位。
QMWare 首席技术官兼联合创始人 Georg Gesek 表示：“我们发现，与纯经典方法和当今现有技术相比，只有模拟或原生量子位与经典高性能计算能力的组合才能提供具有竞争力的运行时间结果。” “该基准进一步强调，利用模拟量子位的训练算法被证明是当今唯一商业上可行的选择，因为与使用本机量子处理器相比，它们仍然更便宜且更准确。”
点击这里阅读 公告不完整.
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从量子计算到 5G 和物联网，5 年 2022 大技术趋势 |年末科技字节
Tech Bytes 的 Ishita Banerjee 列出了 2022 年五个最大趋势，其中包括量子计算。量子新闻简报 总结 联络一位教师
今年，人们看到了许多主要技术趋势的出现以及现有趋势的发展。 2022 年的五项科技趋势成为今年的亮点。
量子计算
5G
机器人过程自动化（RPA）
边缘计算
物联网（IOT）
德国 QUASIM 项目研究用于金属加工的量子计算机
QUASIM 项目由 Tobias Stollenwerk 博士参与 ForschungszentrumJülich 正在与德国高科技公司通快合作，研究量子计算机在金属加工方面的潜力。量子新闻简报 总结了该项目的最近讨论.
Tobias Stollenwerk 博士解释说：“我们专注于具体的用例。我们正在与 Trumpf 公司一起调查的一项测试问题是激光切割过程中零件的去除。尽管如今已经借助计算机模拟对这些去除过程进行了优化，但这些去除过程通常无法以最佳状态运行。这是因为在以前的模型中只能不准确地考虑板材的热膨胀（激光非常热）。切割后，零件有时会粘在板材上。然后必须停止机器以松开它们，这会导致不必要的停机。
通过量子计算和机器学习优化切割模式有助于提高效率和切割质量。”
目前，他们仍在经典计算机上模拟量子计算机。这样做的好处是，团队可以完全专注于量子算法的开发，而不必过多关注当前量子系统的特殊性，这些系统通常仍然容易出错。
QUASIM 正在与协调该项目的德国人工智能研究中心 (DFKI) 以及弗劳恩霍夫生产技术研究所 (IPT)、通快和亚琛软件公司 ModuleWorks 合作。福特和 MTU 也作为关联合作伙伴参与其中。 Stollenwerk 的任务是协调于利希研究中心的工作。他的同事 Alessandro Ciani 博士和 Sven Danz 正在开展实际研究工作，并研究适合制造的量子算法。
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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。
