Forscher der Universit\u00e4t Innsbruck haben k\u00fcrzlich eine Methode vorgestellt, die es erm\u00f6glicht, Quantencomputer mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz zu programmieren. Dabei wird ein generatives Modell des maschinellen Lernens eingesetzt, um eine passende Sequenz von Quantengattern zu identifizieren, die f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer Quantenoperation ben\u00f6tigt wird. Die aktuelle Ver\u00f6ffentlichung der Studie in der renommierten Fachzeitschrift Nature Machine Intelligence markiert einen bedeutenden Meilenstein auf dem Weg zur vollst\u00e4ndigen Aussch\u00f6pfung des Potenzials von Quantencomputern.<\/p>\n
Generative Modelle wie Diffusionsmodelle geh\u00f6ren zu den bedeutendsten Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens (ML). Programme wie Stable Diffusion und Dall.e haben in j\u00fcngster Zeit eine Revolution in der Bildgenerierung bewirkt, indem sie in der Lage sind, hochwertige Bilder basierend auf Textbeschreibungen zu erzeugen. Das neue Modell zur Programmierung von Quantencomputern erzeugt nun Quantenschaltungen anstelle von Bildern, indem es eine Beschreibung der auszuf\u00fchrenden Quantenoperation verwendet.<\/p>\n
Um einen spezifischen Quantenzustand zu erzeugen oder einen Algorithmus auf einem Quantencomputer umzusetzen, ist eine angemessene Abfolge von Quantengattern erforderlich. Aufgrund der speziellen Eigenschaften der Quantenwelt stellt dies eine erhebliche Herausforderung dar. In den letzten Jahren haben zahlreiche Forscher Ans\u00e4tze zur Entwicklung von Quantenschaltungen vorgeschlagen, die auf den Prinzipien des maschinellen Lernens beruhen. Das Training dieser Modelle des maschinellen Lernens gestaltet sich jedoch h\u00e4ufig als \u00e4u\u00dferst anspruchsvoll, da w\u00e4hrend des Lernprozesses die Quantenschaltungen simuliert werden m\u00fcssen.<\/p>\n
Diffusionsmodelle umgehen diese Probleme, da sie auf eine alternative Art und Weise trainiert werden, wodurch solche Probleme vermieden werden. Das Team um Gorka Muoz-Gil vom Institut f\u00fcr Theoretische Physik der Universit\u00e4t Innsbruck, gemeinsam mit Hans J. Briegel, dem Wittgenstein-Preistr\u00e4ger, und Florian F\u00fcrrutter, hat diese Methode entwickelt und betont den enormen Vorteil dieser Technik.<\/p>\n
Die Forscher zeigen zudem, dass diese Diffusionsmodelle pr\u00e4zise und flexibel sind und es erm\u00f6glichen, Schaltungen mit variierender Anzahl von Qubits sowie unterschiedlichen Arten und Mengen von Quantengattern zu erstellen. Die Anpassung der Modelle an die Verkn\u00fcpfung der Quantenhardware ist ebenfalls m\u00f6glich. Ein weiteres Potenzial der neuen Methode besteht darin, dass die Herstellung neuer Schaltkreise nach dem Training des Modells sehr kosteng\u00fcnstig ist, was auch neue Erkenntnisse \u00fcber Quantenoperationen erm\u00f6glicht.<\/p>\n
Die am Standort Innsbruck entwickelte Methode generiert Quantenschaltungen, indem sie sowohl die Eingaben der Benutzer als auch die spezifischen Eigenschaften der Quantenhardware ber\u00fccksichtigt, auf der die Operationen ausgef\u00fchrt werden sollen. Dieser Ansatz stellt einen entscheidenden Fortschritt dar, um das volle Potenzial von Quantencomputern vollst\u00e4ndig auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n
Die Ver\u00f6ffentlichung dieser Arbeit erfolgte k\u00fcrzlich in der Fachzeitschrift Nature Machine Intelligence und wurde finanziell durch den \u00d6sterreichischen Wissenschaftsfonds FWF sowie die Europ\u00e4ische Union unterst\u00fctzt.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: Innsbruck + Gorka Mu\u00f1oz-Gil + KI<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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