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Quantencomputer werden mit zunehmender Größe und Komplexität undurchschaubar. Mit Methoden der mathematischen Physik ist es nun einem Team gelungen, aus zufälligen Datensequenzen konkrete Zahlen abzuleiten, die als Maßstab für die Leistungsfähigkeit eines Quantencomputersystems dienen können. An der Arbeit mit Quantencomputer, die nun in Nature communications veröffentlicht ist, waren Experten des Helmholtz-Zentrum Berlin, der Freien Universität Berlin, des Qusoft Forschungszentrum Amsterdam, der Universität Kopenhagen sowie des Technology Innovation Institute Abu Dhabi beteiligt.

Die Röntgenmikroskopie (Kryo-SXT) ermöglicht hochaufgelöste Einblicke in das Innere von Zellen und Zellorganellen – und das in drei Dimensionen. Bisher wurden die 3D-Datensätze zeitaufwändig manuell analysiert. Nun hat ein Team der Freien Universität Berlin einen Algorithmus entwickelt, der auf einem „gefalteten“ neuronalen Netz basiert. Mit Expertinnen und Experten aus der Zellbiologie (FU Berlin) und der Röntgenmikroskopie am Helmholtz Zentrum Berlin wurde dieser Algorithmus nun erstmals zur Analyse von Zellbestandteilen in Kryo-SXT-Datensätzen eingesetzt. Mit der KI-basierten Analysemethode konnte innerhalb weniger Minuten Zellorganellen identifiziert und detailstarke, komplexe 3D-Abbildungen produziert werden.