Ein bedeutender Fortschritt in der Halbleiterfertigung wurde am 4. Juli 2025 von australischen Forschern bekannt gegeben, der das Potenzial hat, die Industrie grundlegend zu verändern. Durch den erfolgreichen Einsatz von Quantum Machine Learning (QML) zur Entwicklung eines Prozessmodells wird ein neuer Standard in Präzision und Effizienz gesetzt.
Die Herstellung von Halbleitern ist traditionell ein komplexer Prozess mit Hunderten von Schritten. QML nutzt die einzigartigen Eigenschaften von Quantenzuständen, um selbst bei begrenzten Datenmengen komplexe Datenbeziehungen zu erfassen. Die vom Forschungsteam entwickelte Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR)-Struktur übertrifft die Leistung von sieben herkömmlichen Machine-Learning-Algorithmen.
Diese Innovation, die am 3. Juli 2025 in Nature Communications veröffentlicht wurde, könnte die Produktionskosten für Chips drastisch senken. Experten gehen davon aus, dass diese Technologie einen tiefgreifenden Einfluss auf die Halbleiterindustrie haben wird und eine effizientere und genauere Chipherstellung in der Zukunft ermöglicht.
Das Forschungsteam plant, ab September 2025 mit mehreren Halbleiterherstellern zusammenzuarbeiten, um die QKAR-Technologie in realen Umgebungen zu testen. Diese Zusammenarbeit wird die Anwendbarkeit der Technologie in realen Produktionsumgebungen weiter validieren und den Weg für den breiten Einsatz von Quantum Machine Learning in der Industrie ebnen.
Die Einführung von QML wird die Halbleiterfertigung in beispielloser Weise optimieren und die Leistungssteigerung zukünftiger Elektronik unterstützen. Das Team verhandelt mit großen internationalen Halbleiterunternehmen über die Kommerzialisierung der QKAR-Technologie bis Ende 2025, um sie auf den globalen Markt zu bringen.
Dieser Durchbruch unterstreicht das enorme Potenzial des Quantencomputings in praktischen Anwendungen und die Möglichkeit, eine Schlüsselrolle in vielen Branchen zu spielen. Die Zukunft der Chipherstellung wird durch die Leistungsfähigkeit des Quantencomputings neu gestaltet.