2025-02-20 22:12:48
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微软首席执行官在量子计算突破中宣布了新的“物质” topocductor

摘要
微软的首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)刚刚宣布,他的公司发现了一种新的“物质”,它用来创建Majoraana 1量子芯片。这 。

币圈网报道:

微软的首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)刚刚宣布,他的公司发现了一种新的“物质”,它用来创建Majoraana 1量子芯片。这家科技公司于2025年2月19日推出了新芯片,突出了量子计算技术的重大进步。

这Majorana 1是世界上第一个量子芯片,它由微软预期的新拓扑核心体系结构提供支持,使世界更接近创建能够在数年而不是数十年内解决有意义的工业规模问题的量子计算机。

微软介绍了世界上第一个托上导体 

微软可能通过创建世界上第一个托上托管来巩固其在历史上的地位,这是一种突破性的材料,具有观察和控制Majoraana颗粒以产生更可靠和可扩展的码头的能力,这是量子计算机的基础。

要了解托托型的是什么,让我们回到发明半导体之前。那时,他们需要高级传感器和控制系统来为智能手机,计算机和电子设备供电,而半导体是他们需要的突破。 

半导体本质上是电子设备的大脑,这是因为它们的电导率基于环境变化。这些事情使工程师大大减少了电子组件的大小,随后降低了设备的大小和成本,同时增加了功能。

多亏了他们的发明,智能手机,更快的计算机和电子设备等技术奇迹就已经存在。 topoductors是下一个级别 - 本质上是一种升级,它为开发量子系统提供了一条途径,该量子系统可以扩展到一百万吨位,并具有解决最复杂的工业和社会问题的能力。 

“我们退后一步,说‘好吧,让我们为量子时代发明晶体管。 Microsoft技术研究员Chetan Nayak说,它需要拥有哪些财产?’ “这确实就是我们到达这里的方式 - 这是我们新材料堆栈中的特殊组合,质量和重要细节,使新型量子及我们的整个建筑最终达到了。”

根据微软的首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)的说法,花了将近二十年的密集研究和工作来创建托上导管,他认为突破将导致在数年来创建有意义的量子计算机,而不是像许多人经常预测的那样。 

用新的托托托克创建的量楼更快,更可靠且较小。它们是毫米的1/100,这意味着通往百万Qubit处理器的清晰途径。

“无论您在量子空间中所做的什么都需要通往一百万吨的途径。如果不是这样,您将在达到可以解决激励我们的真正重要问题的规模之前撞墙。” Nayak说。  “实际上,我们已经为一百万美元开了一条道路。”

“想象一下,一个可以适合您手掌的芯片,但能够解决问题,即使今天的所有计算机也都无法!”纳德拉写道。 

纳德拉(Nadella)重申,微软专注于提高生产率,因为它增长了经济和使每个部门和整个世界都受益。 “这与宣传技术无关,”纳德拉写。 “这是建立真正为世界服务的技术。”

有关topoconductor的更多详细信息 

托托导体(也称为拓扑超导体)产生了一个全新的物质状态,不是固体,液体或气体,而是拓扑状态。这是一个突破,因为它可以利用现有替代方案所需的权衡而产生更好的量子。 

根据周三在自然界发表的一篇新论文,微软研究人员不仅能够创建拓扑Qubit的异国量子属性,而且还能够准确地测量它们,这是实用计算的关键步骤。

为了使之成为可能,他们必须发展新材料堆栈由砷化胺和铝组成,其中大部分Microsoft由Atom组合在一起。他们不得不哄骗新的量子粒子,称为Maporanas存在,并利用其独特的特性来达到下一个量子计算水平。 

要谨慎地确保为Majorana 1提供动力的世界第一个拓扑核心可靠,并在硬件级别上具有抗错性,以使其更稳定。

商业上重要的应用程序还将需要一百万吨量子位的数万亿个操作,并且由于可用的选项不可能,因为它们依赖于每个量子的微调模拟控制。 

这个最新的突破是证明Microsoft几年前的决定是高风险,高奖励科学和工程挑战的决定。如今,该公司已经开发了一个芯片,其中有八个拓扑量表,旨在扩展到一百万。

就在去年,微软与Quantinuum和Atom Computing的合作伙伴关系产生了该行业的第一台可靠量子计算机。

量子计算机提供了重要的机会,尤其是考虑到将AI与新的量子系统相结合的前景,该系统由大量可靠的Qubits供电。如今,微软的Azure Quantum提供了一套集成解决方案,使客户能够利用AI计算和量子平台来推进科学发现。

这是重要的突破,但是要达到量子计算的下一个进度,可以提供一百万量QUAT或更多的量子体系结构,并需要达到数万亿个快速可靠的操作。 

根据微软的说法,托托托托托器的发明减少了在几年内而不是几十年内实现这一目标所需的时间表。一旦技术进步攻击了量子力学,科学家认为他们本质上正在获得自然界的蓝图,然后他们可以向AI进行教学。 

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