Искусственный интеллект совершил революцию в создании микрочипов

С помощью нового метода удалось точно рассчитать сопротивление омического контакта, что крайне сложно сделать классическими методами. Ученые разработали инновационную архитектуру квантового регрессора (QKAR), которая преобразует классические данные в квантовые. В ходе тестов их подход превзошел семь классических алгоритмов машинного обучения, показав более точные результаты. Что особенно важно, новый метод требует всего пять кубитов, что позволяет использовать его в производственной отрасли уже сейчас. Эффективность модели была подтверждена изготовлением реальных транзисторов, которые показали улучшенную производительность.

Пока в США создают новые квантовые материалы, а в Петербурге патентуют системы для борьбы с постковидом, австралийские инженеры совершают свой прорыв, используя квантовые вычисления для создания микрочипов.