Xanadu宣布与格芯合作加速研发容错光量子计算机

加拿大量子计算公司Xanadu与半导体巨头GlobalFoundries合作,利用GF的Fotonix平台开发和制造300mm硅光子器件,目标是实现量子纠错并推动容错光量子芯片的量产。双方预计2023年底将发布首批产品,这一合作对于量子计算的发展,尤其是实现量子纠错和容错量子计算机的构建具有重要意义。

 

(图片来源:网络)

近日, 加拿大光量子计算企业Xanadu宣布与美国半导体公司格芯(GlobalFoundries)达成合作,将共同推进通用和容错光量子芯片的量产。Xanadu将利用格芯Fotonix新平台提供的精密和丰富的功能与服务,设计并制造300mm硅光子器件以实现量子纠错。

 

众所周知,纠错是实现容错的关键步骤,也是实现量子计算解决当前一些难以解决的计算问题所必需的条件。众所周知,量子计算的计算能力呈指数级增长,这种优势将为众多行业带来改变,例如在癌症治疗、高性能电池材料研发等方面取得重大进展。

 

Xanadu quantum processors(图片来源:网络)

 

Xanadu架构采用了光通信和激光雷达行业中的光电探测技术,在室温下即可完全运行的硅光子芯片上实现纠错。因此,Xanadu的方案与现有的硅光子芯片(如格芯)相比,具有独特的兼容性。

 

GF Fotonix是业内第一个将300mm光学特性和300GHz-class RF-CMOS技术集成在硅芯片上的独特平台,可大规模提供一流的产品性能。

 

格芯的计算和有线基础架构业务部副总裁Anthony Yu说:“GF Fotonix采用了格芯光速传输数据的先进工艺,将经济实惠、高效且经过验证的CMOS技术的制造优势与硅光学的一些功能相结合。我们很高兴与Xanadu合作,利用GF Fotonix功能进行纠错,这对于推进量子计算发展至关重要。”

 

Xanadu表示,预计由Xanadu设计、GF制造的首批产品将于2023年底发布。

 

Xanadu硬件负责人Zachary Vernon表示:“容错量子计算算法中涉及到大量量子比特,这需要许多芯片联网来并行处理。通过像GF Fotonix这样的先进300mm硅光子平台来运行,这将在竞争中获得巨大的优势,为大家提供有用的容错量子计算机。”

Xanadu

加拿大量子技术公司,其使命是建造实用化量子计算机。Xanadu成立于2016年,现已成为全球领先的量子硬件和软件公司之一。该公司还领导了PennyLane的开发,这是一个面向量子计算和应用程序开发的开源软件库。

原文链接:

https://www.prnewswire.com/news-releases/xanadu-announces-collaboration-with-globalfoundries-to-accelerate-development-of-fault-tolerant-photonic-quantum-computers-301496289.html


文:prnewswire编译:李每编辑:慕一
注:本文编译自“ prnewswire”,不代表量子前哨观点。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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