Bilim insanları, karmaşık kuantum sistemlerdeki çok parçacıklı etkileşimleri hesaplamak için yeni bir yazılım geliştirdi. CDFCI adlı bu program, hem kimyasal moleküllerin elektronik yapılarını hem de katı hal fiziğindeki örgü modellerini analiz edebiliyor. Yazılım, koordinat-iniş tabanlı bir algoritma kullanarak büyük ölçekli özdeğer problemlerini çözmede yüksek performans sergiliyor. Modern çok çekirdekli işlemcilerde paralel hesaplama stratejileri sayesinde, mevcut CIPSI ve SHCI gibi programlarla rekabet edebilen hızda sonuçlar üretiyor. Açık kaynak kodlu olan program, Python arayüzü ile kolay entegrasyon imkanı sunuyor. Bu gelişme, kuantum kimyası ve yoğun madde fiziği araştırmalarında hesaplama hızını artırarak daha karmaşık sistemlerin incelenmesine olanak sağlayacak.

Araştırmacılar, otonom araçlar ve robotik sistemler için güvenliği ön planda tutan yeni bir kontrol algoritması geliştirdi. 'Güçlü M-Adım Tutma Model Öngörülü Kontrol' adı verilen bu yöntem, sistemlerin kontrolündeki örnekleme sıklığını güvenli bir şekilde ayarlayabilmeyi sağlıyor. Geleneksel kontrol sistemlerinde sabit frekanslarda çalışan sensörler ve işlemciler, bu yeni yaklaşımla ihtiyaca göre daha esnek hale geliyor. Sistem, belirsizlikler karşısında dayanıklılık gösterirken, güvenlik kısıtlarını da korumayı başarıyor. Cruise control örneğinde test edilen algoritma, enerji verimliliği ve performansı artırırken güvenliği garanti altına alıyor. Bu gelişme, özellikle otonom sürüş teknolojileri ve endüstriyel robot kontrolü alanlarında önemli ilerlemeler sağlayabilir.

Bilim insanları, ünlü Young çift yarık deneyini zamanda geriye doğru çalıştırdıklarında şaşırtıcı bir keşif yaptı. Işığın optik entropisi beklendiği gibi tersine dönmüyor, bunun yerine yeniden düzenleniyor. Bu yenilikçi yaklaşımda, sabit bir detektör kaynak-detektör arasındaki Green fonksiyonunu koşullandırarak kaynak etiketlerinin olasılık dağılımını oluşturuyor. Araştırmacılar, standart ve zaman-tersine çevrilmiş geometrilerdeki marjinal entropilerin genellikle eşit olmadığını, ancak kaynak ve detektör koordinatları arasındaki karşılıklı bilginin değişmez kaldığını gösterdi. Yıkıcı bir yanıt yakınında, koşullu kaynak-etiket entropisi azalırken, küçük faz, eğim veya odak bozukluğu pertürbasyonları için Fisher bilgisi artıyor. Bu bulgular, zamanda ters Young interferometrisinin geleneksel detektör düzleminde saçak okumasının hiçbir analogu olmayan bir kaynak-uzay bilgi işlemci olarak işlev gördüğünü ortaya koyuyor.

Araştırmacılar, şehirlerdeki karmaşık trafik planlama problemlerini kuantum bilgisayarlarla çözebilecek yeni bir hibrit sistem geliştirdi. Geleneksel bilgisayarların zorlandığı büyük ölçekli ulaşım ağlarının optimizasyonu, kuantum ve klasik hesaplama yöntemlerinin birleştirilmesiyle mümkün hale geliyor. Bu yaklaşım, şehirleri dengeli trafik bölgelerine ayırma gibi karmaşık optimizasyon problemlerinde önemli bir ilerleme sağlıyor. Sistem, problemin en kritik kısımlarını kuantum işlemcilere, diğer bölümlerini ise klasik bilgisayarlara dağıtarak mevcut teknolojinin sınırlarını aşıyor. Bu gelişme, akıllı ulaşım sistemlerinin geleceği için önemli bir adım teşkil ediyor.

Araştırmacılar, kuantum ve klasik hesaplama yöntemlerini birleştirerek moleküler simülasyonlarda çığır açan bir başarıya imza attı. İki adet 156 kübitlik IBM kuantum işlemcisi ve süper bilgisayarlar kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada, 12.000 atomu aşan protein-ligand kompleksleri simüle edildi. 100 saati aşan hesaplama sürecinde 9.200 kuantum devresi çalıştırılarak 1.3 milyar ölçüm sonucu toplandı. Bu, kuantum kimyası alanındaki en kapsamlı hibrit hesaplama çalışması olma özelliğini taşıyor. Geliştirilen yöntem, molekülleri parçalara ayırarak kuantum gömme tekniği kullanıyor ve her parçayı hibrit kuantum-klasik yöntemlerle analiz ediyor. Çalışma, büyük biyolojik sistemlerin kuantum düzeyinde analizini mümkün kılarak ilaç geliştirme ve moleküler tasarım alanlarında yeni olanaklar sunuyor.

IBM'in Heron işlemcileri üzerinde gerçekleştirilen çığır açan bir çalışma, kuantum bilgisayarların sigorta sektöründeki risk analizi ve optimizasyon problemlerinde klasik bilgisayarlardan daha başarılı olabileceğini gösterdi. Araştırmacılar, belirsizlik içeren karmaşık optimizasyon problemlerini çözmek için hibrit kuantum-klasik bir yöntem geliştirdi. 150 qubit kullanılan deneylerde, sigorta poliçesi değerlendirmesinde kullanılan 'şansa bağlı kısıtlamalı sırt çantası problemi' olarak bilinen matematiksel modelde önemli ilerlemeler kaydedildi. Bu yaklaşım, sigorta şirketlerinin risk toleransları dahilinde daha doğru ve verimli poliçe fiyatlandırması yapmasına olanak tanıyabilir.

Araştırmacılar, kuantum pekiştirmeli öğrenme algoritmasını gerçek bir kuantum işlemcide test ederek, klasik sistemlere kıyasla daha hızlı öğrenme başarısı elde ettiler. MIT ve diğer kurumlardan bilim insanları, tek kubitlik bir yapay zeka ajanının CartPole deneyinde klasik sinir ağlarından önemli ölçüde daha az denemede başarılı olduğunu gösterdiler. Çalışma, kuantum bilgisayarların gelecekte otonom araçlar, robotik ve endüstriyel kontrol sistemlerinde kullanım potansiyelini ortaya koyuyor. Araştırma, laboratuvar ortamından gerçek dünya uygulamalarına geçişte karşılaşılan gecikme ve gürültü sorunlarını da ele alarak, kuantum teknolojisinin pratik kullanımına yönelik önemli veriler sunuyor.

Araştırmacılar, kuantum işlemcilerde gürültü nedeniyle yaşanan performans kayıplarını telafi edebilecek yenilikçi bir yöntem geliştirdi. 'Kuantum yükleme' olarak adlandırılan bu teknik, bilinmeyen sistemleri yüksek mesafeli kuantum kodlarına gömerek, gürültülü ortamlarda bile katlanmalı hızlanma sağlıyor. Çalışma, kuantum gölge tomografisi ve kübik gözlemlenebilirlerin tahmininde, geleneksel uyarlanabilir stratejilere kıyasla üstel kat daha hızlı sonuçlar elde edilebileceğini kanıtlıyor. Bu gelişme, kuantum bilgi işlemenin fiziksel deneylerden öğrenme süreçlerimizi nasıl dönüştürebileceğini gösteriyor ve hata toleranslı kuantum hesaplamanın pratik uygulamalarında önemli bir adım teşkil ediyor.

Kuantum bilgisayarların büyütülmesi giderek zorlaştıkça, araştırmacılar dağıtık kuantum bilişim sistemlerine yöneliyor. Bu yaklaşımda, kübitler birden fazla küçük kuantum işlemci modülü arasında dağıtılıyor. Ancak bu mimari, kuantum devre derlemesinde yeni zorluklar yaratıyor. Araştırmacılar, pekiştirmeli öğrenme algoritmaları kullanarak bu soruna çözüm arıyor. Yeni geliştirilen yapay zeka ajanı, farklı kuantum devrelerinde genelleştirebilen bir derleme politikası oluşturuyor ve devre yürütme süresini optimize ediyor.

MIT ve IBM araştırmacıları, süperiletken kuantum bitlerinde (qubit) yeni bir sorun keşfetti. Malzeme kusurlarından kaynaklanan parazitik iki-seviyeli sistemler, sadece kuantum durumlarının bozulmasına değil, aynı zamanda qubit'lerin okunması işleminin de başarısız olmasına neden oluyor. Araştırmacılar, transmon qubit'in tünel bariyerinde bulunan bu kusurların, okuma rezonatörü ile güçlü bir etkileşime girerek frekans kaymasına yol açtığını gösterdi. Bu bulgu, katı hal kuantum işlemcilerin geliştirilmesinde karşılaşılan zorlukları artıran yeni bir faktör olarak öne çıkıyor.

Stanford ve IonQ araştırmacıları, kuantum işlemcilerin yapay zeka modellerini eğitmek için enerji tüketimi açısından klasik bilgisayarlardan ne zaman daha avantajlı hale geleceğini belirledi. Trapped-ion kuantum işlemci kullanarak gerçekleştirdilen deneylerde, kuantum fine-tuning yöntemiyle eğitilen AI modelleri, lojistik regresyon gibi klasik yöntemlerden %24 daha iyi performans gösterdi. Araştırma, 34 kubit civarında kuantum işlemcilerin enerji verimliliği açısından klasik sistemleri geçmeye başladığını ortaya koyuyor.