Avustralyalı Bilim İnsanlarından Yarı İletken Üretiminde Kuantum Makine Öğrenmesiyle Çığır Açan Gelişme

Düzenleyen: Dmitry Drozd

4 Temmuz 2025 tarihinde Avustralyalı bir araştırmacı grubu, yarı iletken üretimini dönüştürecek önemli bir başarıyı duyurdu. Kuantum Makine Öğrenmesi (KMO) kullanarak geliştirilen yeni bir süreç modeli, üretimde yüksek doğruluk ve verimlilik sağlamayı mümkün kıldı.

Yarı iletken üretimi genellikle yüzlerce karmaşık aşamadan oluşuyor. KMO ise kuantum durumlarının benzersiz özelliklerini kullanarak sınırlı veriyle bile karmaşık ilişkileri ortaya çıkarabiliyor. Araştırmacılar, Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) adlı özel yapılarıyla, piyasadaki yedi geleneksel makine öğrenimi algoritmasını geride bırakmayı başardı.

3 Temmuz 2025’te Nature Communications dergisinde yayımlanan bu buluş, üretim maliyetlerinde kayda değer bir azalma vaat ediyor. Uzmanlar, KMO teknolojisinin yarı iletken sanayisinde daha hassas ve verimli üretim olanakları yaratacağını belirtiyor.

Araştırma ekibi, Eylül 2025 itibarıyla çeşitli yarı iletken firmalarıyla iş birliği yaparak QKAR teknolojisinin saha testlerine başlamayı planlıyor. Bu süreç, yeniliğin gerçek üretim koşullarında kullanılabilirliğini test ederek kuantum makine öğrenmesinin sektörde yaygınlaşmasına zemin hazırlayacak.

KMO’nun yaygınlaşması, geleceğin elektronik cihazlarının performansını artıracak şekilde yarı iletken üretimini optimize edecek. Avustralyalı ekip, teknolojinin ticari uygulamalara dönüşmesi için büyük uluslararası şirketlerle yıl sonuna dek anlaşma sağlamayı hedefliyor.

Bu gelişme, kuantum hesaplama alanının somut endüstriyel uygulamalardaki potansiyelini gösterirken, çip üretiminde geleceği köklü biçimde etkileyecek güçlü bir adım olarak dikkat çekiyor.

Kaynaklar

  • TechNews 科技新報 | 市場和業內人士關心的趨勢、內幕與新聞

  • QKAR: A Quantum Kernel-Aligned Regressor for Semiconductor Manufacturing

  • Quantum Machine Learning Enhances Semiconductor Process Precision

  • Australian Researchers Achieve Quantum Machine Learning Milestone in Semiconductor Manufacturing

Bir hata veya yanlışlık buldunuz mu?

Yorumlarınızı en kısa sürede değerlendireceğiz.