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Google reduziert Fehler in der Quantencomputing um das 40-fache mit neuer Methode

18.10.2026, 15:36 • Kseniya Pivneva

(aktualisiert:18.10.2026)

Google reduziert Fehler in der Quantencomputing um das 40-fache mit neuer Methode

Google hat die Anzahl der Fehler in der Quantencomputing um das 40-fache reduziert dank einer neuen Methode. Das Team von Google Quantum AI demonstrierte die Methode des Wachstums von "magischen" Zuständen auf dem Willow-Quantenprozessor, was die Anzahl der Fehler im Vergleich zu traditionellen Methoden erheblich reduzierte.

Die Entwicklung der neuen Methode hilft, eines der Hauptprobleme bei der Skalierung von Quantencomputern zu überwinden, die komplexe Berechnungen mit Fehlerkorrektur durchführen müssen. Die Genauigkeit im Quantencomputing erreichte einen Rekordwert von 99,99%. "Magische" Zustände sind spezielle Quanten-Zustände, die für die Durchführung universeller Quantenberechnungen notwendig sind. Das Problem besteht darin, dass die Erstellung qualitativ hochwertiger Zustände mit korrigierten Fehlern erhebliche Rechenressourcen erfordert und bis zu 95% der gesamten Rechenleistung eines Quantencomputers in Anspruch nehmen kann.

Die Forscher Craig Gidney, Noah Shutty und Cody Jones vom Google Quantum AI Team arbeiten seit 2024 an der Lösung dieses Problems und entwickeln die Idee einer Methode, die es ermöglicht, qualitativ hochwertigere Quanten-Zustände durch eine Reihe koordinierter Messungen zu erhalten. Auf dem Willow-Prozessor erreichte das Team eine 40-fache Reduzierung der Fehleranzahl und demonstrierte T-Typ-Zustände mit einer logischen Genauigkeit von 99,99%. Google betont jedoch, dass die Technologie noch skaliert werden muss, bevor sie für praktisches Quantencomputing verwendet werden kann. Gleichzeitig sind die Forschungsergebnisse auch wichtig für die Diskussion über die potenziellen Auswirkungen des Quantencomputings auf die Kryptowährungsindustrie. Google Quantum AI hat bereits gewarnt, dass zukünftige Quantencomputer kryptografische Systeme schneller brechen könnten als bisher erwartet.

Das Material dient ausschließlich zu Informationszwecken und stellt keinen finanziellen Rat oder Empfehlung dar.

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