Microsoft und Atom Computing treiben die Forschung im Bereich Blockchain-Mining voran.

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Microsoft und Atom Computing haben einen Durchbruch in der Quantencomputing-Technologie erzielt, indem sie 24 logische Qubits mit nur 80 physikalischen Qubits geschaffen haben.

Dieser Fortschritt setzt einen neuen Maßstab für Effizienz in Quantensystemen und könnte Auswirkungen auf das Blockchain-Mining haben, insbesondere auf Proof-of-Work (PoW)-Prozesse.

PoW-Mining, das von Netzwerken wie Bitcoin (CRYPTO:BTC) verwendet wird, beruht auf der Lösung kryptografischer Rätsel wie SHA-256, um Transaktionen zu validieren.

Mit zunehmender Miningschwierigkeit erfordern traditionelle Methoden mehr Rechenleistung.

Analysten schlagen vor, dass Quanten-Systeme letztendlich die klassischen Mining-Rigs übertreffen könnten, was die aktuelle Mining-Landschaft verändern würde.

Ein theoretischer Ansatz, bekannt als Grover's Algorithmus, könnte Quantenminern eine quadratische Beschleunigung gegenüber klassischen Brute-Force-Suchen bieten.

Obwohl es in kleineren Experimenten demonstriert wurde, bleibt die großflächige Anwendung aufgrund von Hardware-Beschränkungen theoretisch.

Grover's Algorithmus würde Hunderte oder Tausende von fehlerkorrigierten logischen Qubits benötigen, um klassische Verschlüsselungsalgorithmen effektiv zu knacken.

Das von Microsoft und Atom Computing entwickelte Quantensystem stellt einen Schritt in Richtung dieser Fähigkeit dar.

Aktuelle Prognosen schätzen, dass Quantum-Mining-Rigs mit 3.000 logischen Qubits traditionelle Mining-Pools überholen könnten.

Experten schlagen jedoch vor, dass die Entwicklung solcher Technologien 10 bis 50 Jahre dauern könnte.

Trotz dieses Zeitrahmens könnten jüngste Fortschritte den Fortschritt beschleunigen.

Atom Computing plant, bis 2025 einen Quantenscomputer mit 1.000 Qubits auf den Markt zu bringen und sich so den praktischen Anwendungen für Quanten-Mining zu nähern.

Laut Atom Computing könnten diese Entwicklungen den Bezugsrahmen dafür verschieben, wie schnell solche Systeme skaliert werden können.

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