Schneller rechnen mit Quasi-Teilchen
Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Physikern der Universität Würzburg ist ein wichtiger Fortschritt auf dem Weg zu topologischen Quantencomputern, die mit sog. „Majorana-Teilchen“ arbeiten, gelungen. Majorana-Teilchen sind äußerst spezielle Mitglieder in der Familie der Elementarteilchen, die im Jahr 1937 vom italienischen Physiker Ettore Majorana vorhergesagt worden sind. Sie gehören wie Elektronen, Neutronen und Protonen zur Gruppe der sogenannten Fermionen. Zudem sind sie elektrisch neutral – und somit identisch mit ihren Antiteilchen. Die exotischen Teilchen können beispielsweise als Quasi-Teilchen in topologischen Supraleitern auftreten und bilden damit ideale Bausteine für topologische Quantencomputer. Auf dem Weg zu solch einem topologischen Quantencomputer, der mit Majorana-Teilchen arbeitet, haben Physiker der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) gemeinsam mit Kollegen der Harvard University (USA) jetzt einen Erfolg erzielt: Während bisherige Experimente auf diesem Gebiet bisher im eindimensionalen Raum stattfanden, ist ihnen der Sprung in die Zweidimensionalität gelungen.

► Zur Original-Pressemitteilung gelangen Sie hier

Lichtbasierter Computerchip funktioniert ähnlich wie das Gehirn
Westfälische Wilhelms-Universität Münster

Eine Technologie, die wie ein menschliches Gehirn funktioniert? In Zeiten von Künstlicher Intelligenz scheint das durchaus im Bereich des Möglichen zu liegen. Bei komplexeren Anwendungen stoßen Computer jedoch nach wie vor schnell an ihre Grenzen, was unter anderem daran liegt, dass ihre Recheneinheiten und Datenspeicher traditionell voneinander getrennt sind. Die Folge: Alle Daten müssen hin- und hergeschickt werden. In diesem Punkt ist das Gehirn selbst den modernsten Computern viele Schritte voraus, denn es verarbeitet und speichert Informationen an derselben Stelle: an den Synapsen, Verbindungen von Nervenzellen, von denen es im Gehirn etwa 100 Billionen gibt. Einem internationalen Forscherteam der Universitäten Münster, Oxford und Exeter ist nun die Entwicklung einer Hardware gelungen, die den Weg in Richtung hirnähnliche Computer ebnen könnte: Die Nanowissenschaftler stellten einen Chip her, auf dem sich ein Netz aus künstlichen Neuronen erstreckt, das mit Licht arbeitet und das Verhalten von Nervenzellen im Gehirn nachahmen kann.

► Zur Original-Pressemitteilung gelangen Sie hier

3D-Kameras und Neuronale Netze für die Produktion der Zukunft
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

Die industrielle Produktion der Zukunft ist nachhaltig, flexibel und vernetzt. Intelligente Systeme agieren autonom oder gemeinsam mit den Menschen und unterstützen ihn bei schwierigen und gefährlichen Arbeiten. Sie nutzen Sensoren als Sinnesorgane, um ihre Umgebung wahrzunehmen und sicher mit dem Menschen zusammenzuarbeiten. Besonders optische Sensoren lassen sich vielseitig zur Erfassung von Arbeitsprozessen und -umgebungen einsetzen. Im Projekt „ENNOS – Eingebettete Neuronale Netze für Optische Sensoren zur flexiblen und vernetzen Produktion“ wird momentan ein kompaktes Kamerasystem entwickelt, das die Farb- und Tiefeninformationen einer 3D-Kamera direkt auf einem integrierten Prozessor mit tiefen neuronalen Netzwerken (Deep Neuronal Networks) analysiert und verarbeitet. Die eingesetzten Verfahren des maschinellen Lernens sollen eine leistungsfähigere Interpretation der Kameradaten ermöglichen und haben sehr großes Potenzial, Maschinen in Zukunft anpassungsfähiger zu gestalten. Das neuronale Netz dient dabei als „künstliches Gehirn“ zur Entscheidungsfindung für vordefinierte Fragestellungen und wird auf einem sogenannten FPGA-Chip ausgewertet.

► Zur Original-Pressemitteilung gelangen Sie hier

Quanten-Cloud-Computing mit Selbstcheck
Universität Innsbruck

Aktuell befassen sich viele Wissenschaftler weltweit mit der Frage, wie die „Quantenüberlegenheit“ auf heute schon verfügbarer Hardware genutzt werden kann. Vor drei Jahren haben Physiker erstmals die spontane Entstehung eines Elementarteilchen-Paares mit einem digitalen Quantencomputer an der Universität Innsbruck simuliert. Aufgrund der Fehlerrate wären für komplexere Simulationen aber sehr viele Quantenbits nötig, die in heutigen Quantencomputern noch nicht verfügbar sind. Auch der analogen Nachbildung von Quantensystemen in einem Quantencomputer sind enge Grenzen gesetzt. Mit einer neuen Methode haben Forscher am Institut für Quantenoptik und Quanteninformation (IQOQI) der Österreichischen Akademie der Wissenschaften diese Grenzen nun gesprengt. Sie nutzen einen programmierbaren Ionenfallen-Quantencomputer mit 20 Quantenbits als Quanten-Coprozessor, in dem quantenmechanische Berechnungen, die an die Grenze klassischer Computer stoßen, ausgelagert werden. Mit einem Quanten-Coprozessor in der Cloud stoßen die Innsbrucker Wissenschaftler damit die Tür zur Simulation von bisher kaum lösbaren Fragestellungen in der Chemie, Materialforschung oder Hochenergiephysik auf.

► Zur Original-Pressemitteilung gelangen Sie hier

Bild: www.pixabay.com