스포츠 웹사이트 순위 Chemical Group, Deloitte Tohmatsu 및 Classiq Compress Quantum 회로를 최대 97%

• 고성능 유기농 전기 발광 재료를 찾아 양자 컴퓨터를 사용하는 연구는 양자 알고리즘 구현의 효율성을 보여줍니다
• 결과는 약물 발견, AI, 금융, 제조 및 물류와 같은 다양한 분야에서 양자 컴퓨터의 조기 실제 적용의 가속을 나타냅니다

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성공적인 양자 회로 압축은 양자 컴퓨터의 조기 상업적 사용을 제안합니다
Deloitte Tohmatsu는 2 개의 양자 알고리즘 중 하나가 최대 97 %의 회로 압축을 달성했으며 다른 하나는 54 %의 회로 압축을 달성했다고 발표했습니다 양자 컴퓨터에서 알고리즘을 실행하려면 양자 회로로 작성해야하며 회로가 길수록 계산 중에 오류가 발생할 위험이 커야합니다 이 데모는 효율적인 양자 회로 설계 기술을 사용하여 새로운 재료를 개발할 때 계산 정확도를 향상시킬 가능성을 보여주었습니다 이 결과는이 데모에 사용 된 회로 압축 방법이 화학장뿐만 아니라 다양한 양자 회로에 적용될 수 있음을 나타냅니다 또한 약물 발견, AI, 금융, 제조 및 물류와 같은 광범위한 분야에서 양자 컴퓨터의 초기 실제 적용과 관련이 있습니다 최근 오류 교정 기술의 발전은 양자 컴퓨터의 신뢰성을 향상시켜 더 길고 복잡한 양자 알고리즘을 실행할 수있게 될 것으로 예상됩니다 따라서 Classiq, Deloitte Tohmatsu 및 스포츠 웹사이트 순위 Chemical은 양자 회로의 압축을 Quantum Computers의 실제 적용에 점점 더 중요한 문제가되는 것을 참조하십시오

양자 컴퓨터를 사용하여 새로운 재료 개발의 시간과 비용 단축
Quantum Field의 글로벌 트렌드에 적합한 Deloitte Tohmatsu는 스포츠 웹사이트 순위 Chemical이 소유 한 실제 데이터를 사용했습니다 스포츠 웹사이트 순위 Chemical은 재료 탐색을 위해 화학 분야에서 양자 컴퓨터를 사용한다는 기대에 대한 연구를 수행하고 있으며,이 데모는 Classiq의 기술을 활용하여 양자 회로를 압축하여 새로운 재료를 더 잘 개발할 수 있음을 보여줍니다
스포츠 웹사이트 순위 Chemical은 고급 유기 전기 발광 재료의 개발을위한 양자 대략 최적화 알고리즘 (QAOA)을 오랫동안 개발해 왔습니다 (Intel Comput 2023; 2 : article 0037) 한 가지 문제는 양자 컴퓨터의 상태에 영향을 미치는 노이즈의 정확도로 인해 계산 정확도를 보장 할 수 없다는 것입니다 따라서, 세 회사는이 데모를 공동으로 수행하여 양자 회로가 제대로 압축 될 수 있다면 화학 분야에서 양자 컴퓨터의 실제 적용이 도움이 될 것이라고 믿는다

또한 최근 몇 년 동안 양자 컴퓨터의 오류 보정 기술에서 놀라운 발전이 이루어졌으며, QUPE (Quantum Phase Extence)는 오류에 관찰 된 하드웨어에서 실제 값을 나타 냈습니다

데모 개요

• 구현
  • 전체 프로젝트 계획 및 구현 : Deloitte Tohmatsu
  • 데모 지원 : Classiq
  • 실험에 대한 데이터 및 조언 : 스포츠 웹사이트 순위 Chemical

• 기술

QAOA의 알고리즘은 유기 EL 물질 개발의 데모 과정에 사용 된 미츠비시 화학 물질과 QPE가 특히 FTQC (Fault-tolerant Quantum Computers) 시대에 특히 중요한 QPE (QPE)는 QMOD (Quantum Modeling Language)에서 기능적으로 설명되었습니다 Classiq 플랫폼을 사용하여 모델을 기반으로보다 효율적인 양자 회로를 생성했습니다

• 결과

이 데모에서 스포츠 웹사이트 순위 Chemical이 기존 기술을 사용하여 생성 한 양자 회로와 비교하여 계산 정확도를 유지하면서 상당한 양자 알고리즘 압축을 달성 할 수있었습니다 QAOA에 대해 최대 54 %의 회로 압축이 달성되었으며, QPE의 경우 최대 97 % 압축이 달성되었습니다 이것은 실제 기계의 계산 정확도를 향상시키고 실제 기계에서 확률이 높은 약속 자료를 발견 할 가능성을 보여주었습니다


그림 : 두 가지 유형의 양자 알고리즘을 구현하는 데 필요한 양자 회로의 깊이 : [왼쪽] QAOA (NISQ) 및 [오른쪽] QPE (FTQC) : 기존 기술과 비교하여 Classiq 플랫폼은 QAOA에서 최대 54%까지 회로 길이를 감소 시켰습니다

새로운 재료 개발에 양자 컴퓨터 사용에 대한 기대 증가
화학 분야에서, 시뮬레이션 데이터, 기계 학습 알고리즘 및 AI 예측과 같은 연구원, 재료 정보 및 정보 기술의 지식, 경험 및 실험에 크게 의존하는 전통적인 R & D 접근 방식 대신에 점점 더 많이 사용되고 있습니다 개발에 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수는 있지만, 높은 정밀도로 매우 까다로운 계산을 수행해야하며 필요한 계산 자원이 문제가되고 있습니다 따라서 기존 컴퓨터와 비교할 때 복잡한 계산을 처리하는 데 강점이있는 양자 컴퓨터의 적용에 대한 높은 기대치가 있습니다