量子计算正在迅速出现，随着它的前进，从健康科学到金融和许多其他领域都将跨越行业的领域。它的出现是通过提供解决方案的困难来改变问题解决方案的面貌，而这些困难对于古典计算机来说是完全不可能的。
最重要的是，到2035年或2040年，量子计算市场的增长可能会增长近800亿美元。但是，在Qubit技术中，这一增长是一个又一个突破性的，因为竞争竞争使赛马接近赛马，有权为通用耐断层且容易耐断层的量子计算机奠定基础。
深入研究量子计算
量子计算将量子力学的原理应用于打破障碍由现代古典计算施加。量子计算机不像传统的二进制位置，而是在量子位上运行，这使他们能够更快地解决复杂问题，并且能量消耗较少。
量子计算在各个领域都具有变化，例如药物研究，数据分析和模式识别。
量子技术评估
迄今为止，无法建立量子技术以构建完美量子计算机的基准测试，但是六个基本指标有助于衡量不同方法的有效性：
- 规模上的保真度：很难增加具有优质计算性能的量子数。
- 计算速度：Qubits在很短的时间尺度上失去了量子状态。因此，需要非常快速的门控操作来实施复杂的计算。
- 多数网络：随着量子计算机中较高算法功率的潜力，更多的量子位。
- 单个量子控制：随着系统的大小扩展，很难控制单个Qubit。
- 环境控制：例如，运行计算机需要大量的冷却设备，消耗大量能量并造成实际实施困难。
- 制造可伸缩性：例如，尽管某些类型的量楼是基于既定的制造技术，但其他类型将需要创新的制造工艺。
贵族技术领导者
麦肯锡确定了五种代表量子计算开发中有希望的途径的领先量子技术：
- 光子网络：用光子编码的量子在室温下很快，但计算中遭受了光子损失。
- 超导电路：这些Qubits以相干性和处理速度而闻名，在缩放，校准和冷却方面面临着挑战。
- 旋转Qubt：这些量子位是在量子点中的电子旋转中编码的，并受益于紧凑的大小，但在忠诚度和控制方面存在问题。
- 中性原子：为了更好的错误率，需要提高可扩展但低的冷却要求和量子位。
- 捕获的离子：捕获的离子对于小型系统的错误率最高。它们的可扩展性是一个主要问题，但冷却的关注点较小。
量子计算中的关键挑战
技术和后勤挑战量子计算面。
变形和噪声：量子系统对环境源敏感，例如温度波动，因此会导致数据丢失。研究人员非常积极地研究更长的相干时间和量子误差校正代码的存在。
可伸缩性：Qubits的增加是解决更严重问题的必要条件，但是，它包括需要校正方法的方法Qubits使可伸缩性变得复杂。
物理实施：许多用于Qubits的技术，包括被困的离子和超导电路，目前都在实验中，并且在处理大规模计算时尚不清楚这是最可行的。
成本和可访问性：到目前为止，量子计算机实施非常昂贵，并且需要一个高度复杂的环境，从而使它们不容易访问。
人才短缺：量子计算需要量子物理，计算机科学和工程技术的技能，这使得合格的专业人士难以实现。
量子计算和AI
这是一种与人工智能的非常有希望的结合。量子计算机可以执行并行计算，以使当前的AI算法可以更快地运行，尤其是在较大的数据集或复杂优化相关的任务上。
一些可能的用途是：
- 机器学习中的优化：
- 更好地处理数据
- 抗量子的密码学
量子神经网络
最近的研究旨在将量子计算概念与神经网络设计的概念整合在一起，以铺平道路，以实现更准确的AI模型。
基于分子和材料模拟的基于量子计算的分子相互作用模拟可能会解锁药物开发和相关材料科学领域的新发现。
能源效率量子计算机减少了解决问题所需的步骤数，这意味着AI的更节能算法。
尽管目前面临挑战，但量子计算仍具有非常有希望的未来。像IBM和Microsoft这样的顶级技术公司以及研究机构正在大量花费量子技术。世界各国政府已经认识到其战略重要性，资金增加并促进了合作研究。
人们应该注意开发，因为实际用例发生了。通过量子技术的增长，可以在数据集中缩放一种被证明可以在小尺度上使用的算法。
这种类型的增长是指数级的，这意味着每个量子位在量子计算机上将可能的计算增加两个。
