CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Google Quantum AI hat das MIT-Spin-off Atlantic Quantum übernommen, um seine Quantencomputing-Roadmap zu beschleunigen. Diese strategische Akquisition zielt darauf ab, die Herausforderungen der Skalierung von Quantencomputern zu bewältigen, indem modulare Hardwarelösungen integriert werden.
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Google Quantum AI hat einen bedeutenden Schritt unternommen, um seine Ambitionen im Bereich Quantencomputing zu verwirklichen. Durch die Übernahme von Atlantic Quantum, einem Spin-off des MIT, will Google die Entwicklung modularer Hardwarelösungen vorantreiben, die die Skalierung von Quantencomputern erleichtern sollen. Diese strategische Entscheidung unterstreicht die Bedeutung von Hardware-Innovationen, um die Herausforderungen der Skalierung zu meistern.
Atlantic Quantum hat sich auf die Entwicklung hochintegrierter, modularer Quantencomputing-Hardware spezialisiert. Die Schlüsselinnovation des Startups besteht in einem modularen Chip-Stack, der Qubits und supraleitende Kontrollelektronik innerhalb der Kältestufe kombiniert. Diese Technologie könnte die Komplexität und das Rauschen reduzieren, die mit der Steuerung von Tausenden, wenn nicht Millionen von Qubits verbunden sind.
Die Übernahme ist ein klares Bekenntnis zu einer spezifischen architektonischen Philosophie. Für Google Quantum AI, das einen öffentlichen Fahrplan mit sechs Meilensteinen verfolgt, ist die Herausforderung nicht mehr nur die Verbesserung einzelner Qubits. Vielmehr geht es darum, ein großes, kohärentes System zu bauen und zu steuern. Der geplante Sprung von 10^2 physischen Qubits auf 10^6 für das Endziel erfordert neue Steuerungsmethoden, die Atlantic Quantum bereitstellen könnte.
Diese Entwicklung signalisiert eine Reifephase im Quantenrennen. Während Durchbrüche in der Qubit-Kohärenz und Fehlerkorrektur weiterhin Schlagzeilen machen, wird die weniger glamouröse Arbeit der Systemintegration und Hardwareentwicklung zum kritischen Engpass. Durch die Übernahme von Atlantic Quantum kauft Google nicht nur ein Startup, sondern auch eine potenzielle Lösung für seine größten Skalierungsprobleme.
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