AI和量子计算：多特蒙德的研究显示了新的方法！

AI和量子计算：多特蒙德的研究显示了新的方法！

Rudolf-Chaudoire-Pavillon, 44227 Dortmund, Deutschland - 2025年2月26日，新年卓越群的接待鲁尔探索溶剂化（Resolv）在多特蒙德大学技术大学的Rudolf-Chaudoire Pavilion举行。超过100名参与者聚集在一起讨论当前的研究发展。 IBM欧洲和非洲副总裁Alessandro Curioni博士举行了嘉宾演讲，他谈到了科学和工业策略的制定，以使用人工智能（AI）来解决社会挑战。

Resolv的发言人Martina Havenith教授回顾了一个密集的一年，其特征是开发了新申请以及在波恩评估的准备工作。三年来，共举行了13次集思广益会议，以确定新的科学挑战。预计该评估的结果将于2025年5月22日。

技术转变

多特蒙德校长曼弗雷德·贝勒（Manfred Bayer）博士和鲁尔大学校长马丁·保罗（Martin Paul）教授强调了Resolv卓越集群的成功和密切合作。库里昂（Curioni）强调了过去30年以来的两个最大技术转换：人工智能和量子计算。他指出，人工智能正在改变生活的现实，量子计算越来越多地从理论概念发展为动态研究领域。

量子计算被视为解决复杂问题的未来技术，例如在药物开发和材料科学方面。该技术使用可以同时处理多个状态的量楼，这使其有效。然而，可扩展和可靠的量子计算机的结构仍然是一个挑战。由于这种技术限制，他们的许多承诺仍然无法实现。开发的AI很快提供了通常比量子计算方法更便宜和可扩展的解决方案。

人工智能：竞争优势

使用大量数据为AI提供了竞争优势。它改变了科学研究，尤其是在模拟中，并且可以更快，更便宜地建模复杂系统。 AI工具已经能够预测分子和材料的行为，这些行为可以显着加速新的药物和可持续能源。 AI可以执行以前被认为是量子计算理想的任务。

尽管如此，量子计算仍然与AI无法解决高度复杂量子系统的特定问题相关。对这项技术的投资仍然有用，并且需要开放新的机会。预测说，量子计算将在解决2030年的复杂任务中起决定性作用。

量子力学和人工智能是动态的研究领域，它们相互互锁。量子力学的基本原理，例如纠缠，叠加层和不确定性-CAN，以显着提高AI系统的处理速度和效率。研究了这两个领域之间的协同作用如何扩大传统技术之外的可能性，尤其是在数据分析，材料科学和制药行业中。

进步的一个例子是开发了量子支持的学习算法，这些学习算法可以导致医学研究中的发现更快。处理机器学习量子算法优化的研究项目表明了这种组合的巨大潜力。

有关Resolv当前发展的详细信息，请访问 about ai ai 以及与这两个研究领域之间的协同作用“ https://das-wissen.de/quantenmechanik-und-kuenstliche-intelligenz-ynergien-inder-inder-forschung/”>知识