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KI lernt in tiefster Kälte
Der Wettlauf zum absoluten Nullpunkt offenbart einen unerwarteten Akteur : künstliche Intelligenz, die sich selbst unter den kältesten möglichen Bedingungen meistert. Während Menschen damit kämpfen, Temperaturen nahe ‑273,15°C zu erreichen, taucht KI in diesen extremen Bereich ein, optimiert Kaltatom-Experimente und sagt neue Materiezustände voraus. Die Verbindung von Quantenphysik und maschinellem Lernen verschiebt Grenzen bei diesen ultratiefen Temperaturen, wo konventionelle Regeln versagen und neue Physik entsteht. Unter diesen eiskalten Bedingungen überlebt KI nicht nur – sie gedeiht, lernt Atome zu manipulieren und erschließt Geheimnisse, die die Computer- und Materialwissenschaft revolutionieren könnten. Dieser Durchbruch könnte die Entwicklung von Raumtemperatur-Supraleitern revolutionieren, die die Energieeffizienz verschiedener Technologien drastisch verbessern würden.
Quantenkühlungsexperiment-Ergebnisse
Revolutionäre Quantencomputing-Experimente haben durch fortschrittliche Kühltechniken beispiellose Kühlniveaus von 22 Millikelvin erreicht. Diese ultrakalten Temperaturen, 10.000-mal kälter als Raumtemperatur, schaffen ideale Bedingungen für Quantenoperationen.
Der Kühlerfolg basiert auf supraleitenden Schaltkreisen, die Wärme von Qubits unter Verwendung von thermischen Umgebungsbädern als Energiequellen ableiten. Dieser Prozess erhöht deutlich die Wahrscheinlichkeit, dass Qubits in ihrem Grundzustand bleiben, was für zuverlässige Berechnungen entscheidend ist.
Forschungen zeigen, dass Quantenschaltkreise, die bei diesen Temperaturen arbeiten, Kompressionsraten von bis zu 97% erreichen, während die Funktionalität erhalten bleibt. Die komprimierten Schaltkreise produzieren weniger Fehler und benötigen weniger Hardware-Overhead, was einen bedeutenden Fortschritt in der Quantencomputing-Effizienz darstellt. Diese Fortschritte ermöglichen praktische Unternehmensanwendungen in verschiedenen Branchen, einschließlich Arzneimittelentwicklung, KI und Finanzen.
Die Magnetfeldkontrolle bei diesen Temperaturen ermöglicht eine präzise Manipulation atomarer Wechselwirkungen und reduziert damit Berechnungsfehler weiter. Unternehmen wie Classiq Technologies und Deloitte Tohmatsu haben diese Verbesserungen bereits in praktischen Anwendungen implementiert.
Die Innovation stellt einen wichtigen Schritt in Richtung stabiler, fehlerresistenter Quantencomputersysteme dar. Mit fortschreitenden Kühltechniken erwarten Forscher noch größere Verbesserungen in der Quantenrechenleistung und Zuverlässigkeit.
Quellenangabe
- https://www.youtube.com/watch?v=YMcgZ20oKrY
- https://www.sdsc.edu/news/2023/PR20230718_superconductors_machine_learning.html
- https://physicsworld.com/a/machine-learning-takes-hassle-out-of-cold-atom-experiments/
- https://www.kaggle.com/code/alexcampos4/estimate-absolute-zero-with-machine-learning
- https://www.sciencedaily.com/releases/2023/04/230404114303.htm
- https://www.euronews.com/next/2025/03/20/scientists-develop-record-cold-refrigerator-that-could-unlock-full-potential-of-quantum-co
- https://www.constellationr.com/blog-news/insights/practical-quantum-computing-advances-ramp-going-2025
- https://www.nist.gov/news-events/news/2025/01/novel-quantum-refrigerator-great-erasing-quantum-computers-chalkboard
- https://phys.org/news/2025–03-quantum-collisions-ultralow-temperatures.html
- https://www.sciencedaily.com/releases/2025/01/250109125828.htm
