Una IA ayuda a estabilizar computadoras cuánticas mientras calculan
Un estudio en Nature mostró que el aprendizaje por refuerzo puede recalibrar una computadora cuántica mientras corrige errores, sin detener el cálculo.
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Un estudio en Nature mostró que el aprendizaje por refuerzo puede recalibrar una computadora cuántica mientras corrige errores, sin detener el cálculo.
Un equipo desarrolló una técnica que mide mucho más rápido cómo se degrada la información en qubits, un paso clave para entender por qué las computadoras cuánticas siguen siendo tan inestables.
Un experimento con átomos fríos mostró una forma de proteger puertas cuánticas frente a perturbaciones, un paso clave para volver más confiable la computación cuántica.
Un experimento con tres fotones mostró una forma más directa de identificar estados W, un tipo de entrelazamiento importante para redes cuánticas, comunicación segura y computación fotónica.
Investigadores de Chalmers propusieron un diseño teórico que combinaría dos conceptos de la física cuántica para proteger y distribuir mejor la información.
Investigadores de EPFL, la Universidad Libre de Berlín y la Universidad de Copenhagen descubrieron que el ruido impone un límite estricto a la profundidad efectiva de los circuitos cuánticos.