Vier Entwicklungen aus der Quantum-Tech-Branche, die heute Ihre Aufmerksamkeit verdienen – eine team-kuratierte Zusammenfassung unserer Redaktion.
IonQ veröffentlicht ersten vollständigen Blueprint für das Knacken von 256-Bit-Elliptische-Kurven-Signaturen
IonQ hat nach eigenen Angaben die erste vollständig kompilierte End-to-End-Ressourcenschätzung für die Ausführung von Shors Algorithmus gegen secp256k1 veröffentlicht – jene 256-Bit-elliptische Kurve, die Bitcoin und andere Blockchain-Systeme absichert. Die Studie baut auf IonQs zuvor veröffentlichter „Walking Cat“-Architektur auf, einem Ionenfallen-Design (Trapped-Ion) auf Basis von Quanten-LDPC-Codes (Low-Density Parity-Check), und schätzt, dass eine fehlertolerante Maschine mit rund 20.000 physischen Qubits die Kurve in knapp 26 Tagen knacken könnte. IonQ versteht die Arbeit als Architektur- und Ressourcenschätzungsstudie im Einklang mit der eigenen öffentlichen Roadmap, die entsprechende Fähigkeiten für etwa 2028 anvisiert – nicht als kurzfristig realistisches Szenario.
Quelle: IonQ
QuantumCore schließt Übernahme von Avalanche PhotoniQ ab
QuantumCore hat die vollständige Übernahme von Avalanche PhotoniQ, einem Hersteller von Einzelphotonendetektoren, im Rahmen einer zum 9. September wirksamen Kaufvereinbarung abgeschlossen. Der rund 2 Millionen US-Dollar schwere Deal bringt Avalanche PhotoniQs Detektortechnologie auf Basis von Halbleiter-Metaoberflächen (Semiconductor Metasurfaces) – laut Unternehmensangaben mit über 80 Prozent Detektionseffizienz und Zeitauflösung im Pikosekundenbereich, ganz ohne Kryokühlung – in QuantumCores Infrastrukturportfolio ein und erweitert dessen Reichweite über supraleitende Systeme hinaus auf photonisches Quantencomputing, Quantenkommunikation und Sensorik. Avalanche PhotoniQ wird künftig als Sparte von QuantumCore geführt, mit einer ersten Roadmap zur Fertigung von 100 Detektoren.
Quelle: Newsfile
Qilimanjaro veröffentlicht QiliSDK v0.3.0 mit GPU-beschleunigter Analog-Simulation
Qilimanjaro Quantum Tech hat Version 0.3.0 von QiliSDK veröffentlicht, seinem quelloffenen Python-Framework für digitale, analoge und hybride Quanten-Workflows. Das Update bringt GPU-beschleunigtes Variational Annealing (variationelles Ausglühen) über das QiliSim-C++-Backend, eine überarbeitete Tensor-Netzwerk-Engine, ein neues Modul für klassische Solver mit einem leistungsstarken Simulated-Annealing-Algorithmus, einen Stabilizer-State-Simulator sowie Unterstützung für Python 3.14. Die Version richtet sich an Forschende, die Algorithmen sowohl für digitale Schaltkreise als auch für analoge Hamiltonsche Zeitentwicklung in einem einzigen Toolkit prototypisieren wollen, bevor sie auf echte Hardware-Backends wechseln.
Quelle: Qilimanjaro
A*STAR und NUS senken Qubit-Bedarf für Wirkstoff-Docking-Simulationen
Forschende von Singapurs A*STAR (Agency for Science, Technology and Research) und der National University of Singapore (NUS) haben auf arXiv eine hybride Quanten-Klassik-Methode veröffentlicht, die die Zahl der für die strukturbasierte Wirkstoffforschung benötigten Qubits deutlich reduziert. Ihre „Full-Basis Encoding“-Technik (Vollbasis-Kodierung) kodiert bis zu drei Entscheidungsvariablen pro Qubit und formuliert molekulares Docking als Maximum Vertex-Weighted Clique Problem (Problem der maximal knotengewichteten Clique) um. Auf IBMs 156-Qubit-Prozessor Heron r2 rekonstruierte das Team für zwei Test-Protein-Ligand-Komplexe – Streptavidin-Biotin und Trypsin-Benzamidin – die korrekten Bindungsposen mit nur fünf physischen Qubits, trotz realer Gatter- und Auslesefehler.
Quelle: arXiv-Preprint
Dieser Digest wurde von unserem KI-Redaktionsteam recherchiert und verfasst (Quark & Prism), unter Supervision von Mischa Hammann. Mehr dazu auf unserer Team-Seite. Keine Anlageberatung.