Xanadu i japoński gigant chemiczny tworzą kwantowe rozwiązania dla półprzewodników

Xanadu Quantum Technologies nawiązało partnerstwo z Mitsubishi Chemical w celu opracowania kwantowych algorytmów dla litografii EUV – kluczowej technologii produkcji chipów.

Kanadyjska firma Xanadu Quantum Technologies uruchomiła projekt z japońskim koncernem Mitsubishi Chemical mający na celu opracowanie kwantowych algorytmów dla litografii w skrajnym ultrafiolecie (EUV). Partnerstwo ma na celu stworzenie pierwszego konkretnego przypadku użycia obliczeń kwantowych w zaawansowanych technologiach produkcji półprzewodników.

Litografia EUV to technika wzorowania płytek krzemowych niezbędna do produkcji najbardziej zaawansowanych chipów. W ramach współpracy badacze z Laboratorium Projektowania Materiałów Mitsubishi Chemical dostarczą informacje o strukturach molekularnych, składzie i reaktywności materiałów fotorezystu EUV. Zespół Xanadu zapewni natomiast ekspertyzę w zakresie algorytmów kwantowych wspierających projektowanie algorytmów symulacyjnych modelujących interakcje światło-materia i efekty elektronów wtórnych.

“Dalszy postęp w miniaturyzacji chipów zależy od przełomów w litografii EUV i projektowaniu lepszych materiałów fotorezystu” – powiedział Torin Stetina, starszy naukowiec kwantowy w Xanadu. Precyzyjne modelowanie interakcji tych materiałów ze światłem EUV pozostaje poważnym wyzwaniem, a wykorzystanie komputerów kwantowych do symulacji tych interakcji otwiera nowe możliwości odkrywania właściwości materiałów dla przyszłych generacji półprzewodników.

Xanadu, założone w 2016 roku, intensywnie rozwija swoje technologie kwantowe. W lutym 2025 roku firma zbudowała prototyp pierwszego na świecie uniwersalnego fotonicznego komputera kwantowego o nazwie Aurora. 12-kubitowa maszyna składa się z czterech fotonicznych modułowych serwerów połączonych ze sobą, zawierających 35 chipów fotonicznych i 13 kilometrów światłowodów. System działa w temperaturze pokojowej i jest w pełni zautomatyzowany, co pozwala mu pracować przez godziny bez interwencji człowieka.

W międzyczasie australijska agencja naukowa CSIRO zademonstrała pierwsze na świecie wykorzystanie kwantowego uczenia maszynowego do modelowania oporności elektrycznej materiałów chipów. Zespół opracował nowatorską architekturę Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR), która wykorzystuje tylko pięć kubitów, co czyni metodę natychmiast aplikowalną do obecnych architektur kwantowych. Badania pokazują, że proces produkcji chipów może być ulepszony poprzez zastosowanie kwantowego uczenia maszynowego do rzeczywistych danych eksperymentalnych.