Fujitsu e RIKEN revelam computador quântico supercondutor de 256 qubits, com acesso aberto em breve

A Fujitsu e o principal instituto de pesquisa tecnológica do Japão, RIKEN, acabaram de anunciar o desenvolvimento bem-sucedido de um novo computador quântico supercondutor de 256 qubits, prometendo aumentar significativamente a capacidade de computação quântica da Terra do Sol Nascente. A Fujitsu disse que o sistema ficará localizado no Centro de Colaboração RIKEN RQC-FUJITSU e adotará técnicas de implantação de alta densidade.

Este novo computador quântico é essencialmente uma atualização e desenvolvimento baseado na versão anterior de 64 qubits, que também foi desenvolvida em conjunto pela Fujitsu e pela RIKEN. Com quatro vezes o número de qubits, ele é capaz de analisar moléculas maiores e suporta a implementação de algoritmos avançados de correção de erros.

A Fujitsu e a RIKEN não terão acesso exclusivo ao novo computador de 256 qubits, mas planejam abrir o acesso a empresas e institutos de pesquisa globais a partir do primeiro trimestre do ano fiscal de 2025 (a partir de abril de 2025) para avançar projetos científicos.

Fujitsu e RIKEN revelam computador quântico supercondutor de 256 qubits, com acesso aberto em breve

Além do aumento de qubits, também há avanços notáveis ​​na tecnologia de resfriamento de computadores. Diz-se que a eficiência de resfriamento do sistema atingiu seu estado ideal graças à tecnologia de "resfriador de diluição", que combina técnicas de implantação de alta densidade e design térmico de ponta.

No futuro, a Fujitsu e a RIKEN pretendem aprimorar a interoperabilidade perfeita entre computadores quânticos e clássicos, permitindo que os usuários executem algoritmos híbridos (quântico-clássicos). Ao mesmo tempo, as duas unidades também estão cooperando para desenvolver outro sistema de computador de 1.000 qubits, com lançamento previsto para o ano que vem.

Embora computadores de 256 qubits não sejam mais líderes de mercado (existem mais de 1.000 sistemas de qubits), testar diferentes abordagens é necessário, pois algumas podem não ser escaláveis ​​para aplicações práticas.

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