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Di recente, la multinazionale americana di tecnologia IBM ha annunciato di aver sviluppato un processore quantistico universale da 17 qubit, il prototipo più potente che l'azienda abbia mai creato.
IBM ha annunciato di aver costruito il suo processore quantistico universale più potente fino ad oggi. Si tratta di un prototipo da 17 qubit che costituirà la base per i primi sistemi di calcolo quantistico commerciali offerti come parte del programma IBM Q.
Un anno fa, l'azienda ha aperto l'accesso pubblico ai suoi processori quantistici attraverso la piattaforma IBM Cloud, inizialmente per fungere da strumento per la ricerca scientifica. Finora sono stati eseguiti più di 300.000 esperimenti quantistici nel cloud. All'inizio di marzo, la società ha annunciato l'arrivo di IBM Q, una linea commerciale di computer quantistici per aziende e laboratori che fornirà sistemi e servizi quantistici attraverso il cloud.
Ora, IBM annuncia l'introduzione di due nuovi processori nel suo programma che migliorano i loro predecessori. Uno di questi ha 16 qubit e sostituirà 5 qubit. È disponibile gratuitamente per sviluppatori, programmatori e ricercatori ed è possibile eseguire algoritmi quantistici, lavorare con singoli bit quantistici ed esplorare tutorial e simulazioni. Puoi richiedere l'accesso alla versione beta su questo
collegamento e il kit di sviluppo è disponibile su GitHub.L'altro è il primo prototipo di processore commerciale IBM con 17 qubit per aziende e laboratori. Sfrutta l'ottimizzazione dell'architettura e dei materiali per fornire prestazioni che potrebbero essere fino a due volte più potenti dell'attuale accesso pubblico a IBM Cloud.
"I principali miglioramenti ingegneristici annunciati oggi consentiranno a IBM di scalare i processori futuri per includere 50 o più qubit e dimostrare capacità di elaborazione che vanno oltre i sistemi di elaborazione classici", ha affermato Arvind Krishna, vicepresidente senior e direttore di IBM Research and Cloud ibrido.
Grazie alla piattaforma IBM aziende, laboratori e scienziati possono affrontare problemi troppo complessi per i classici sistemi informatici come Watson. Le loro future applicazioni potrebbero essere le seguenti: -
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