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Tangle Lake: Intel zeigt 49-Qubit-Chip

Intel macht Fortschritte beim Quanten-Computing und hat einen Prozessor mit 49 Qubits entwickelt. Der supraleitende Chip soll helfen, an der wichtigen Fehlerkorrektur zu forschen.

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Tangle Lake
Tangle Lake (Bild: Intel)

In seiner Eröffnungsrede der Technikmesse CES 2018 hat Intel-Chef Brian Krzanich verkündet, dass sein Unternehmen einen 49-Qubit-Chip designt, gefertigt sowie ausgeliefert habe. Der Prozessor wurde als Tangle Lake entwickelt, eine Anspielung auf eine Gruppe von Seen in Alaska, die sehr kalt sind - die Quantenprozessoren laufen bei 20 Millikelvin. Das entspricht unter minus 273 Grad Celsius, kaum wärmer als der absolute Nullpunkt.

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Der 49-Qubit-Chip folgt auf eine 17-Qubit-Variante, die zusammen mit Qutech entworfen wurde, und ein früheres Modell mit sieben Qubits. Krzanich zufolge wird das Quantum-Computing-Team den Prozessor unter anderem dazu verwenden, an Fehlerkorrekturen zu forschen, die für den Betrieb solcher Chips noch wichtiger sind als bei denen, die mit klassischen Bits arbeiten. Künftig will Intel unter anderem an Medikamenten forschen, daher investiert der Hersteller in supraleitende Qubits und kleinere Spin-Qubit. Diese ähneln Einzelelektronentransistoren und könnten daher besser skalierbar sein. Ein Aspekt ist etwa, sie mit heutigen 300-mm-Wafern zu fertigen.

Loihi für Forscher und Universitäten

In den kommenden Monaten - grob als erstes Halbjahr 2018 umrissen - will Intel den Loihi an Forscher und Universitäten liefern. So heißt der für Neuromorphic Computing entwickelte Chip, der künstliche Neuronen und Synapsen für maschinelle Intelligenz nutzt und selbstlernend sein soll. Loihi, dessen Namensgeber ein unterseeischer Vulkan nahe Hawaii ist, imitiert somit das menschliche Gehirn und soll extrem effizient rechnen.

Der neue KI-Chip verwendet einen Ansatz namens Asynchronous Spiking, kombiniert daher das Training sowie das Inferencing und muss nicht erst mit neuen Informationen versorgt werden. Loihi unterstützt Topologien wie mehrschichtige oder rekurrente neuronale Netze und kann bestärkende oder überwachte Lernparadigmen für künstliche Intelligenz umsetzen.



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