Bitget App
Trade smarter
Kup kryptoRynkiHandelFuturesStocksEarnDla instytucjiAI i inne
Google (GOOGL.US) osiąga duży postęp w obliczeniach kwantowych! Kluczowy wskaźnik błędów zmniejszył się około 40-krotnie, zbliżając się do praktycznego zastosowania

Google (GOOGL.US) osiąga duży postęp w obliczeniach kwantowych! Kluczowy wskaźnik błędów zmniejszył się około 40-krotnie, zbliżając się do praktycznego zastosowania

智通财经智通财经2026/10/19 00:57
Pokaż oryginał
Przez:智通财经

Alphabet, spółka macierzysta Google, poinformowała, że zaprezentowała nową technologię, która może obniżyć współczynnik błędów w kluczowym etapie obliczeń kwantowych około 40-krotnie. Oznacza to postęp w budowie maszyn wystarczająco silnych i niezawodnych, aby rozwiązywać problemy, z którymi tradycyjne komputery sobie nie radzą.

Według aplikacji informacyjnej Strefa Finansów, Google, będący własnością Alphabet (GOOGL.US), poinformował, że zaprezentował nową technologię, która pozwala obniżyć współczynnik błędów w kluczowym elemencie obliczeń kwantowych aż o około 40 razy. Oznacza to znaczący postęp w budowaniu maszyn wystarczająco silnych i niezawodnych, zdolnych do rozwiązywania problemów, których nie potrafią rozwiązać tradycyjne komputery.

Badacze Emma Rosenfeld i Craig Gidney na blogu Google Quantum AI napisali, że wyniki opublikowane 15 października w czasopiśmie naukowym „Science” pokazują, że proces zwany „hodowlą stanów magicznych” (magic state cultivation) może być uruchomiony na kwantowym procesorze Willow firmy Google. Technika ta osiągnęła rekordową dokładność 99,99% w generowaniu specjalnych stanów kwantowych wymaganych do wykonywania bardziej zaawansowanych obliczeń.

Ten postęp rozwiązuje jedną z głównych przeszkód w komercyjnych obliczeniach kwantowych: olbrzymie ilości sprzętu potrzebnego do zapobiegania błędom. Komputery kwantowe używają kubitów (qubits), które reprezentują i przetwarzają informacje w sposób niedostępny dla zwykłych bitów komputerowych. Kubity jednak są ekstremalnie wrażliwe na zakłócenia i bez zaawansowanych korekcji błędów trudno o wiarygodne obliczenia.

Dlaczego „stan magiczny” jest kluczowy

Szczególnie kosztownym etapem korekcji błędów jest przygotowanie tzw. „stanów magicznych”. Są to specjalnie przygotowane stany kwantowe pozwalające wykonywać operacje wymagane w pełnych systemach komputerów kwantowych. W przeciwieństwie do zasobów używanych w tradycyjnych komputerach, stan magiczny jest zużywany w trakcie użycia i wymaga ciągłego uzupełnienia.

Google podaje, że wcześniejsze szacunki sugerowały, iż przygotowanie tych stanów może pochłaniać nawet 95% mocy obliczeniowej komputera kwantowego, pozostawiając jedynie niewielką część do faktycznie użytecznych obliczeń. Zmniejszenie tego obciążenia może znacząco pozwolić na miniaturyzację przyszłych komputerów kwantowych i obniżyć koszty ich działania.

Technika hodowli Google rozwiązuje ten problem, zaczynając od nieidealnych stanów kwantowych i wielokrotnie sprawdzając obecność błędów. Próby, które nie przechodzą kontroli, są odrzucane, dzięki czemu system generuje stany o znacznie wyższej niezawodności. Na procesorze Willow firmy Google ta metoda zredukowała liczbę błędów około 40-krotnie w porównaniu do niehodowanych stanów.

Wyzwania inżynieryjne i przełom

Badania wymagały również rozwiązania problemów związanych z pomiarem błędów kwantowych. Zespół odkrył, że wahania elektryczne i zmiany temperatury zniekształcały metody testowe, powodując wyniki pozornie niezgodne z istniejącą fizyką. Badacze następnie zmodyfikowali kontrolę sprzętową i opracowali nową metodę pomiaru dokładności techniki.

Innym osiągnięciem było przeniesienie ulepszonych stanów kwantowych między dwoma różnymi systemami korekcji błędów — kodem kolorowym (color codes) i kodem powierzchniowym (surface codes). Te dwa systemy to alternatywne metody ochrony informacji kwantowej przed błędami. Dowód na możliwość zachowania stanów po transferze wskazuje, że technika hodowli można potencjalnie integrować z większymi systemami komputerów kwantowych.

Dla inwestorów Alphabet odkrycia te oznaczają postęp w pokonywaniu technicznych i ekonomicznych barier komercyjnych obliczeń kwantowych. Bardziej efektywna korekcja błędów może ostatecznie zmniejszyć liczbę fizycznych kubitów potrzebnych do wykonywania przydatnych obliczeń, co umożliwi obniżenie kosztów i złożoności budowy komercyjnych maszyn. Komputery kwantowe mogą znaleźć zastosowanie w naukach materiałowych, chemii i innych dziedzinach, gdzie tradycyjne komputery mają trudności z wykonaniem obliczeń.

Jednakże wyniki te nie znaczą, że Google stworzył już praktycznie użyteczny komercyjny komputer kwantowy. Firma przyznaje, że technika wymaga jeszcze walidacji na większą skalę, a poważne wyzwania inżynieryjne nadal istnieją. Udoskonalenie o 40 razy dotyczy konkretnie przygotowania stanów magicznych, nie całkowitej wydajności lub współczynnika błędów procesora.

Badania wzmacniają pozycję Google w wyścigu o rozwój komputerów kwantowych zdolnych do korekcji błędów. Korekcja błędów kwantowych oznacza systemy, które mogą wykonywać długotrwałe i złożone obliczenia, nawet jeśli bazowy sprzęt jest niedoskonały.

Mimo że osiągnięcie to może w przyszłości poprawić ekonomię obliczeń kwantowych, Google nie przedstawił jeszcze harmonogramu komercjalizacji ani nie oszacował potencjalnego wpływu na przychody. Dla inwestorów najważniejszy jest postęp technologiczny, a nie bezpośredni wkład w zyski Alphabet w najbliższym czasie.

0
0

Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

PoolX: Stakuj, aby zarabiać
Nawet ponad 10% APR. Zarabiaj więcej, stakując więcej.
Stakuj teraz!

Może Ci się również spodobać

Prognoza wyników finansowych | Kluczowe punkty raportu kwartalnego Netflixa (NFLX.US) za Q3: podwyżki cen zwiększają marżę zysku, jak reklamy i transmisje na żywo zrekompensują spowolnienie przychodów?

Netflix opublikuje raport finansowy 20 października. Rynek oczekuje, że korzyści z podwyżki cen mogą znacząco zwiększyć marżę operacyjną, jednak tempo wzrostu podstawowych przychodów będzie nadal spadać.

智通财经•2026/10/19 06:32
Prognoza wyników finansowych | Kluczowe punkty raportu kwartalnego Netflixa (NFLX.US) za Q3: podwyżki cen zwiększają marżę zysku, jak reklamy i transmisje na żywo zrekompensują spowolnienie przychodów?

Wyparowało prawie 40 bilionów jenów, kapitalizacja spadła do jednej trzeciej: Kioxia z pozycji lidera w Japonii spadła, narracja o AI storage doznała podwójnego ciosu

Kluczowy nacisk pochodzi z dwóch stron: zwrot z inwestycji w wydatki kapitałowe na AI jest kwestionowany, co w połączeniu z szybkim rozszerzaniem produkcji przez chińskich producentów wpływa na globalne oczekiwania dotyczące cen NAND. Bain Capital zmniejsza swoje udziały, a wysoki poziom dźwigni w portfelach inwestorów detalicznych dodatkowo zwiększa ryzyko spadków. Raport finansowy pod koniec października będzie kluczowym punktem weryfikacji, podczas gdy analitycy wciąż przewidują stopę zwrotu na poziomie 118%.

华尔街见闻•2026/10/19 06:06
Wyparowało prawie 40 bilionów jenów, kapitalizacja spadła do jednej trzeciej: Kioxia z pozycji lidera w Japonii spadła, narracja o AI storage doznała podwójnego ciosu

Szkic amerykańskich giełd z zeszłego tygodnia: instytucje sprzedają na rekordową skalę, inwestorzy indywidualni kupują na rekordową skalę

W zeszłym tygodniu fundusze hedgingowe odnotowały rekordowo dużą sprzedaż netto w sektorze TMT, a ich pozycje netto spadły do 0 percentyla; jednocześnie inwestorzy detaliczni dokonali rekordowych zakupów za pomocą lewarowanych ETF-ów, przy czym sam SOXL przyciągnął 7 miliardów dolarów. Problem polega na tym, że całkowite zaangażowanie instytucji nadal wynosi aż 213,9%, co oznacza, że zarządzający funduszami wybrali hedging zamiast faktycznego ograniczenia dźwigni i wyjścia z rynku.

华尔街见闻•2026/10/19 04:08
Szkic amerykańskich giełd z zeszłego tygodnia: instytucje sprzedają na rekordową skalę, inwestorzy indywidualni kupują na rekordową skalę