Опрос
|
реклама
Быстрый переход
IBM заставила алгоритм коррекции ошибок квантовых компьютеров работать на обычных чипах AMD
24.10.2025 [19:57],
Сергей Сурабекянц
Сегодня компания IBM сообщила о реальной возможности запуска ключевого алгоритма коррекции ошибок квантовых вычислений на общедоступных чипах производства компании Advanced Micro Devices. Это открытие может существенно приблизить начало коммерческого использования квантовых вычислений. 
Источник изображения: IBM Квантовые компьютеры используют так называемые кубиты для решения специфических задач, например, расчёта взаимодействия триллионов атомов на протяжении больших временных промежутков. На поиск ответа обычным компьютерам потребовались бы тысячи лет. Однако квантовые вычисления подвержены ошибкам и влиянию шума, которые могут быстро свести на нет вычислительную мощность квантового чипа. В июне IBM заявила, что разработала алгоритм для работы с квантовыми чипами, способный устранять подобные ошибки. В исследовательской работе, которая должна быть опубликована 27 октября, компания продемонстрирует его запуск в реальном времени на чипе AMD типа Valve Array («программируемая вентильная матрица»). 
Источник изображения: AMD По словам директора по исследованиям IBM Джей Гамбетта (Jay Gambetta), исследование доказало, что новый алгоритм IBM для коррекции ошибок квантовых вычислений не только работает в реальном мире, но и запускается на существующем чипе AMD, который «смехотворно дёшев». Он также подчеркнул, что «внедрение алгоритма и демонстрация того, что он действительно в 10 раз быстрее, чем требуется, — это большая задача», которая была завершена на год раньше запланированного. IBM стремится завершить работы по созданию полноценного квантового компьютера Starling к 2029 году. 
Источник изображения: IBM Google на практике доказала квантовое превосходство — новый алгоритм сулит прорывы в науке, технике и медицине
23.10.2025 [13:38],
Геннадий Детинич
Несколько лет назад Google выступила с заявлением о достижении первого в мире квантового превосходства, которое вызвало резкое неприятие в отрасли высокопроизводительных вычислений. С точки зрения Google, она была права, хотя тот первый алгоритм не имел никакой практической ценности. Сегодня компания снова сообщила о достижении квантового превосходства — но уже для алгоритма, имеющего практическую ценность. Если Google права, это — новая глава в истории. 
Источник изображений: Google Напомним, в октябре 2019 года сотрудники Google в журнале Nature опубликовали статью, в которой рассказали о работе одного статистического алгоритма на своём квантовом компьютере Sycamore с 53 кубитами. Квантовая система за 200 секунд решила синтетическую задачу, на решение которой, по мнению Google, одному из лучших на тот момент суперкомпьютеров — IBM Summit — потребовалось бы 10 000 лет. За это сравнение Google потом ответила сполна, но активнее всего против неё выступили китайские программисты, которые за считанные часы решили ту же задачу на дюжине графических карт Nvidia. Сегодня в активе Google новый квантовый процессор — Willow, со 105 кубитами, и серьёзный багаж опыта за шесть лет развития квантовых алгоритмов. Поэтому сотрудники Google в журнале Nature опубликовали новую статью, также посвящённую достижению квантового превосходства. Но в этот раз компания представила алгоритм, имеющий практическую ценность. Он используется для симуляции ядерных взаимодействий в молекулах и может быть использован для прорывных исследований в науке и технике. По словам Google, классический компьютер будет решать сходную по объёму задачу в 13 тыс. раз дольше. В частности, если квантовая система затратила на работу 2,1 часа, то на суперкомпьютере Frontier работа алгоритма продлится 3,2 года. Для оптимизации расчётов с использованием квантовых характеристик элементарных частиц и их взаимодействий компания сосредоточилась на технологии, которую назвала «квантовым эхом». На практике это — последовательность обычных одно- и двухкубитных операций, которые ведут к изменению квантовых состояний кубитов в рабочем массиве. Каждый кубит связан со своими соседями, что позволяет его состоянию суперпозиции влиять на состояния всех окружающих кубитов. После запуска сигнала включаются двухкубитные вентили в квантовой схеме, которая по достижении завершающего этапа производит обратные переключения. Это должно возвращать систему в исходное состояние. Однако, чтобы этого не произошло и получилось настоящее «эхо» — возвращение искажённого сигнала, — в процессе первого этапа параллельно активируются однокубитные вентили со случайным параметром. Это создаёт гарантии получения на выходе иного сигнала, чем тот, что был изначально подан на вход системы. Однако, поскольку это квантовая система, в ней происходят странные вещи. «В квантовом компьютере эволюция в прямом и обратном направлении накладывается друг на друга», — поясняют в Google. Один из способов понять эту интерференцию — рассмотреть её с точки зрения вероятностей. У системы есть несколько путей между начальной точкой и точкой отражения, где она переходит от эволюции в прямом направлении к эволюции в обратном. С каждым из этих путей связана определённая вероятность. А поскольку речь идёт о квантовой механике, эти пути могут накладываться друг на друга, усиливая одни вероятности за счёт других. В конечном счёте именно эта интерференция определяет, в каком состоянии окажется система.  Самое важное — как Google удалось превратить квантовые эхо-сигналы в алгоритм? Само по себе одно «эхо» мало что может рассказать о системе: из-за вероятностной природы квантовой механики любые два запуска могут показать разное поведение. Но если повторить операции многократно, можно начать разбираться в деталях квантовой интерференции — накапливать статистику поведения системы. Проделать такое на классическом компьютере — значит растянуть работу на годы. Квантовый же компьютер позволяет просто перезапускать операции с разными случайными однокубитными вентилями и быстро получать множество примеров начальных и конечных состояний — а значит, и представление о распределении вероятностей в весьма конкретной физической системе. В этом и заключается квантовое преимущество Google. Точное поведение квантового эха небольшой сложности можно смоделировать с помощью любого ведущего суперкомпьютера. Но на это уходит слишком много времени, поэтому многократное моделирование становится невозможным. По оценкам авторов статьи, измерение, на которое у квантового компьютера ушло 2,1 часа, у суперкомпьютера Frontier заняло бы около 3,2 года. Впрочем, остаётся вероятность разработки более эффективного алгоритма, который снова отсрочит приход квантового преимущества. В чём же практическая польза такого алгоритма? Повторная выборка может напоминать статистическую выборку методом Монте-Карло, которая используется для изучения поведения самых разных физических систем. Однако в Google подчёркивают, что речь идёт не о простом моделировании, а о некоторой «естественной копии» реального мира, поведение которой можно понять с помощью квантовых эхо. В частности, предложенная компанией платформа имитирует поведение небольшой молекулы, которую можно исследовать с помощью ядерного магнитного резонанса (ЯМР). ЯМР-спектроскопия основана на том, что ядро каждого атома обладает квантовым свойством — спином. Когда ядра находятся близко друг к другу, например в одной молекуле, их спины могут влиять друг на друга. ЯМР-спектроскопия использует магнитные поля и фотоны для управления этими спинами и позволяет получать структурные данные, например о расстоянии между двумя заданными атомами. Но по мере увеличения размера молекул спиновые сети могут растягиваться на большие расстояния, и их становится всё сложнее моделировать. Поэтому ЯМР-спектроскопия ограничена изучением взаимодействия относительно близко расположенных спинов. Предложенный Google алгоритм позволяет рассчитать взаимодействия спинов в образцах на больших расстояниях между атомами — таких, которые недоступны для современных приборов. Это может использоваться при изучении реальных химических веществ, например, если в них внедрить «эха-излучающие» атомы (в работе предложено использовать изотоп углерод-13). Квантовая система поможет интерпретировать поведение «растянутой» физической структуры (молекулы), опираясь на данные ЯМР-спектроскопии. Классические системы здесь не помощники — ждать результата три года никто не будет. Квантовое моделирование методом эха, предложенное Google, даст оценку экспериментальным данным, которые иначе невозможно интерпретировать. На данный момент команда ограничилась демонстрацией метода на очень простых молекулах, так что эта работа в основном служит подтверждением концепции. Но исследователи с оптимизмом смотрят в будущее и считают, что эту систему можно использовать для получения структурной информации о молекулах на расстояниях между атомами, которые в настоящее время недоступны для ЯМР-спектроскопии. Они перечисляют множество потенциальных преимуществ, которые следует учитывать при обсуждении статьи. Есть немало исследователей, желающих найти новые способы использования своих ЯМР-установок, так что, скорее всего, довольно быстро станет ясно, какой из подходов окажется практически полезным — квантовый или классический. Китайцы научились моделировать масштабные квантовые процессы на классических компьютерах
22.10.2025 [20:13],
Геннадий Детинич
Квантовая революция подкралась откуда не ждали — китайские инженеры сделали, казалось бы, невозможное: на классическом суперкомпьютере они запустили квантовую симуляцию сложных химических процессов, чего ранее ожидали лишь с появлением квантовых компьютеров. В этом им помогла нейросеть, обученная работать с квантовыми уравнениями. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4/3DNews Значительного прорыва в квантовой химии добились китайские специалисты из компании Sunway, которые показали успешное моделирование сложного поведения молекул на классическом суперкомпьютере Oceanlite с привлечением к решению задачи искусственного интеллекта. Традиционно такие симуляции требуют огромной вычислительной мощности, часто недоступной даже для мощнейших в мире вычислительных платформ из-за экспоненциального роста числа квантовых состояний. Однако привлечение нейронных сетей позволило преодолеть эти ограничения, обработав поведение почти «настоящих» молекул с десятками электронов и более чем 100 спиновыми орбиталями — функциями спиновых координат, иначе говоря, комплексной информацией о спине электрона и его положении в пространстве в электронном облаке в составе молекулы. Тем самым исследователи показали, что для квантовой физики и химии вовсе необязательно ждать пришествия квантовых компьютеров. При определённом умении работать с квантовым миром можно делать это уже сегодня. В квантовой механике состояние системы описывается волновой функцией Ψ, которая определяет все возможные конфигурации частиц — от позиций и спинов электронов до энергетических уровней и вероятностей. С ростом числа частиц пространство состояний экспоненциально расширяется, делая точное моделирование на классических компьютерах практически невозможным и вынуждая учёных прибегать к упрощениям. Упрощения заставляют балансировать между точностью симуляции процессов и требуемыми для расчётов ресурсами. На современных суперкомпьютерах высочайшей точности можно достичь лишь при моделировании совсем простых молекул, что не даёт развернуться для научных прорывов. Тогда китайские инженеры начали рассматривать вариант стыка ИИ и квантовых симуляций, что привело к разработке нейронных сетей квантовых состояний — NNQS. Эта технология позволила сочетать масштабируемость машинного обучения с квантовой точностью. Тем самым появилась возможность на обычной системе моделировать многоэлектронные молекулы с сильными корреляциями, в которых взаимодействуют десятки и даже сотни спиновых орбиталей. Нейронную сеть обучили предсказывать волновую функцию для моделирования молекулы со 120 спиновыми орбиталями, что стало самой масштабной симуляцией на классическом компьютере — пусть даже с приставкой «супер». Сеть оценивала вероятные положения электронов, вычисляя локальные энергии и корректируя параметры до соответствия реальной квантовой структуре. Этот метод позволил симулировать динамику электронов в сложных молекулах, открывая путь к анализу процессов, ранее недоступных для вычислений. Расчёты были проделаны на суперкомпьютере Oceanlite, построенном на 384-ядерных процессорах Sunway SW26010-Pro. Нюанс в том, что эта система создавалась для высокопроизводительной обработки данных, а не для ИИ. Для «подселения» ИИ на непривычную для него вычислительную архитектуру пришлось адаптировать программное обеспечение, чтобы обеспечить наивысший параллелизм и оптимальную загрузку всех миллионов ядер платформы. Оптимизация была проведена настолько блестяще, что обеспечила 92 % сильного и 98 % слабого масштабирования задач при подгонке «железа» под программную нагрузку. В целом китайская классическая платформа справилась с химической симуляцией молекул со 120 спиновыми орбиталями — немыслимый ранее масштаб для квантовой симуляции на классических платформах. Без лишней скромности учёные заявили о прорыве для ИИ в квантовом моделировании. И у этого будут последствия. Надеемся, хорошие. Левитирующие электроны — новые кандидаты на роль идеальных кубитов
10.10.2025 [11:55],
Геннадий Детинич
Проблема с квантовыми компьютерами не в том, чтобы доказать их возможность. Вся трудность заключается в масштабировании таких вычислителей. Этому мешают большие физические размеры кубитов и сложности в управлении ими. Идеальный кубит пока не создан, но кандидаты на его роль появляются всё чаще и чаще. 
Источник изображения: techspot.com Традиционные архитектуры кубитов, такие как сверхпроводящие схемы или ионные ловушки, чувствительны к внешним воздействиям, дороги в производстве и требуют сложной криогенной инфраструктуры. Исследователи из чикагского стартапа EeroQ предлагают перспективный подход, разработав и создав в лаборатории систему, которая использует одиночные электроны, «плавающие» на поверхности жидкого гелия. Предложенный метод обещает привести к созданию миллионов кубитов на одном чипе, попутно устраняя узкие места в интерфейсе и системе управления кубитами и, что самое важное, такие квантовые процессоры можно выпускать с использованием зрелых техпроцессов для производства чипов, что будет очень дёшево. Концепция EeroQ основана на эффекте так называемого «зеркального заряда» на границе раздела сред — это виртуальный заряд, который является следствием стабилизации электромагнитного поля заряжённой частицы рядом с проводником или диэлектриком. Когда отрицательно заряженный электрон приближается к поверхности жидкого гелия, под её поверхностью как бы возникает слабый положительный заряд, стабилизирующий положение электрона в пространстве. Дополнительным стабилизатором выступает жидкий гелий. В результате электрон парит над поверхностью гелия. За счёт стабилизирующих факторов он становится менее чувствителен к помехам — главному бичу всех схем кубитов. Предложенная схема — это готовая ловушка для электронов. Сверхтекучие свойства жидкого гелия позволяют ему без помех равномерно распределяться по микроканалам в чипе. Эта же среда открывает возможность по транспортировке электронов из одной ловушки в другую, что означает способность чипа выполнять вычисления с использованием электронов как кубитов. В своих экспериментах исследователи EeroQ показали, что электроны могут путешествовать на фантастические расстояния по чипу — до одного километра и больше. 
Источник изображения: EeroQ Используя вольфрамовую нить и электромагнитные электроды, учёные заполняли ловушки электронами, где изолировали их с помощью энергетических барьеров, просто повышая напряжение на контактах ловушки. Поскольку ловушки подключены к резонаторам, по их частоте можно судить, сколько там электронов. Эти частицы можно буквально по одной выщёлкивать из ловушек, просто меняя высоту энергетических барьеров (напряжение на контактах) до тех пор, пока там не останется одна частица и с ней можно начать работать, как с кубитом. Ключевым преимуществом разработки является высокая спиновая когерентность электрона (способность долго оставаться в состоянии суперпозиции), которая, по словам главного научного эксперта EeroQ Йоханнеса Полланена (Johannes Pollanen), «не может быть хуже, чем в кремнии и потенциально достигает фантастических значений». Система использует стандартные CMOS-процессы для изготовления электродов и схем, что упрощает массовое производство и позволяет интегрировать миллионы кубитов без суперсовременных полупроводниковых сканеров. Учёные уже продемонстрировали захват и контроль одиночного электрона, а также его перемещение на значительные расстояния — до километра — без потери стабильности. Следующий этап — это кодирование информации в спине электрона для создания работающих кубитов. Для снижения декогеренции от неоднородных магнитных полей планируется использовать пары электронов с противоположными спинами: любая фаза, нарушенная в одном, будет компенсирована в другом. Это позволит выполнять логические операции и взаимодействия между кубитами, перемещая электроны по чипу для реализации квантовых алгоритмов. Подход EeroQ может революционизировать квантовые вычисления, сделав платформы компактными, дешёвыми и масштабируемыми, с минимальным внешним интерфейсом для управления миллионами кубитов. Хотя технология пока на ранней стадии — без полноценных вентилей и крупномасштабной интеграции — её потенциал огромен. Устранение ключевых барьеров, таких как сложность производства и чувствительность к шуму, открывает путь к практическим квантовым компьютерам, способным решать задачи, недоступные классическим системам. В итоге это открытие подчёркивает, как переосмысление материалов и физических эффектов может преодолеть давние ограничения в области квантовых вычислений. Разработчиков квантовых компьютеров заливают деньгами — их акции взлетели на 20 % за неделю
04.10.2025 [15:43],
Геннадий Детинич
На этой неделе акции ряда наиболее популярных компаний в сфере разработки квантовых компьютеров выросли в цене на десятки процентов, что удвоило и даже утроило стоимость ценных бумаг некоторых из них по сравнению с ценой на начало года. Подобный интерес инвесторов объясняется активностью в области квантовых вычислений и вовлечение в этот процесс лидеров отрасли. 
Источник изображения: CNBC Хочется верить, что накачка деньгами квантовых компаний — это не очередной пузырь для инвесторов. Одни, такие как глава квантового подразделения Google — Джулиан Келли (Julian Kelly), обещают создание имеющих практическую ценность квантовых компьютеров к концу десятилетия. Другие, в число которых входит множество независимых экспертов, ожидают медленного продвижения к этой заветной цели в течение десяти и более лет. В чём можно не сомневаться — чем дальше, тем больше будет новостей в области развития квантовых вычислений. Эти новости подогревают рынок, а представители отрасли, например, как специалисты компании Nvidia, будут ещё сильнее возбуждать интерес обещаниями скорого прорыва в развитии технологий. Более того, они уже сообщают о прорыве, обещая ускорение квантовых операций уже сейчас с помощью библиотеки CUDA-X. Герои последних новостей — компании Rigetti Computing и D-Wave. Их акции за последние несколько дней выросли более чем на 20 %. С начала года ценные бумаги Rigetti и D-Wave Quantum подорожали более чем вдвое и втрое соответственно. Акции Arqit Quantum на этой неделе взлетели более чем на 32 %. Компания Rigetti сообщила, что получила заказы на покупку двух своих 9-кубитных квантовых вычислительных систем Novera на общую сумму $5,7 млн. Имя клиента источники не раскрывают. Кроме того, фармацевтическая компания Novo Nordisk и правительство Дании инвестировали €300 млн в венчурный фонд развития квантовых технологий. Ранее в этом году о своих новых квантовых чипах рассказали Microsoft и Amazon. Много интересных анонсов сделала и Nvidia — преимущественно о создании гибридных платформ и интерфейсов. Характерным для этого года событием также стала покупка компанией IonQ из США британского стартапа Oxford Ionics за $1,1 млрд. Около трети миллиарда долларов привлекла финская компания IQM — и таких примеров становится всё больше. Обещанные Джулианом Келли пять лет, отпущенные на достижение прорыва в области квантовых вычислений, не оставляют инвесторам времени на раздумья и подталкивают их вкладывать средства в новую сферу, не вдаваясь в детали критики. Такое поведение тоже имеет право на существование — и нередко приводит к интересным результатам. В Гарварде создали систему для «вечной» работы квантового компьютера
02.10.2025 [15:16],
Геннадий Детинич
Учёные из Гарвардского университета (Harvard University) сообщили о прорыве в создании развитых квантовых компьютеров. За последние пять лет они разработали платформу для поддержки непрерывной работы квантового вычислителя. Платформа сама без участия человека поддерживает кубиты в рабочем состоянии, пополняя их атомами взамен случайно покинувших кубиты частиц, что обеспечивает непрерывную работу системы без досадных сегодня перезагрузок. 
Источник изображения: Harvard University О прорыве сообщила группа физиков Гарварда под руководством бывшего выпускника МФТИ профессора Михаила Лукина. Они создали первую в мире квантовую вычислительную машину, способную работать непрерывно без перезапусков. О достижении рассказано в последнем выпуске журнала Nature. Созданная в лаборатории система позволила квантовой платформе работать более двух часов, а теоретически — бесконечно. В отличие от классических компьютеров, использующих биты с состояниями 0 или 1, квантовые машины оперируют кубитами, в том числе на основе субатомных частиц, которые могут существовать в нескольких состояниях одновременно — в суперпозиции. Это позволяет решать сложные задачи за минуты вместо тысячелетий. Сделанное открытие, достигнутое в партнёрстве с учёными из Массачусетского технологического института (MIT), обещает революцию в медицине, финансах и криптографии, где требуются интенсивные вычисления для моделирования молекул и оптимизации. Основной проблемой квантовых компьютеров на протяжении многих лет оставалась потеря атомов — процесс, при котором субатомные частицы, формирующие кубиты, покидают систему, что ведёт к утрате информации и сбоям. Ранее даже самые передовые устройства работали всего несколько миллисекунд, максимум — около 13 секунд, что делало невозможными длительные расчёты. Это касается не всех квантовых вычислителей, но особенно сильно влияет на кубиты из нейтральных атомов, которыми как раз и занимается в Гарварде группа Лукина. Проект Лукина, запущенный пять лет назад, был направлен именно на преодоление этого барьера. Новая машина с 3000 кубитами демонстрирует стабильность, вводя до 300 000 атомов в секунду для компенсации потерь. Ключевым решением стали два инновационных инструмента: «оптическая решётка-конвейер» и «оптические пинцеты», которые перемещают и пополняют атомы без нарушения квантовой информации. По словам учёных, «теперь ничто фундаментально не ограничивает продолжительность работы наших атомных квантовых компьютеров — мы можем заменять потерянные атомы свежими». Эта технология обеспечивает непрерывность, сохраняя целостность системы. Исследователи подчёркивают, что план дальнейшего развития ясен, и машина уже демонстрирует потенциал для масштабирования. «Это просто область с огромным потенциалом для инноваций, — поясняют исследователи. — Мы устраняем разрыв между тем, что может сделать аппаратное обеспечение, и тем, что обещают алгоритмы. Эта область созрела для открытий». Клин клином: российские учёные заглушили шумы квантовых вычислений контролируемым шумом
25.09.2025 [11:44],
Геннадий Детинич
В Национальном исследовательском технологическом университете «МИСиС» (НИТУ МИСИС) разработан перспективный протокол для квантовых вычислений, который превращает неизбежный шум в инструмент оптимизации. Учёные предложили введение контролируемого шума в квантовые схемы, что позволяет повышать эффективность поиска оптимальных решений. Технология обещает значительно увеличить точность и скорость квантовых алгоритмов, делая их применимыми для реальных задач. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews Одной из ключевых проблем квантового машинного обучения является сложность тренировки и оптимизации моделей. Из-за огромного пространства возможных состояний алгоритмы часто «застревают» в локальных минимумах, не достигая глобально оптимальных решений. Новый протокол решает эту задачу путём регулирования оптимизационных ландшафтов с помощью специальных каналов шума, которые вводятся целенаправленно. В отличие от случайных помех, этот контролируемый шум помогает преодолевать барьеры, связанные с мелкомасштабными флуктуациями функции потерь, что делает процесс обучения более устойчивым. Традиционно шум в квантовых системах — это главный источник ошибок, вызванных взаимодействием с окружающей средой, такими как температурные колебания или электромагнитные поля. Однако учёные МИСИС продемонстрировали, что введение определённого количества шума в выбранные элементы квантовой схемы может сглаживать эти флуктуации и улучшать качество решений. Протокол протестирован на простых оптимизационных задачах и в квантовой свёрточной нейросети: в обоих случаях вероятность нахождения правильного решения выросла в несколько раз по сравнению с классическими методами, о чём исследователи рассказали в журнале Physical Review A (Q1). 
Источник изображения: НИТУ МИСИС «Когда мы тренируем модель, будь то классическая нейросеть или квантовый алгоритм, у неё есть функция потерь. Это мера того, насколько её подход к решению задачи неверный: чем выше потери, тем хуже. Параметров модели может быть много, например, вращения, фазы, вес и т. п. Каждая комбинация этих параметров даёт свой результат и функция потерь присваивает этому результату число — “высоту”. Представьте: вы стоите на горе и пытаетесь спуститься к самой низкой точке. Высота указывает, как далеко вы от цели. На пути встречается множество мелких ям и впадин и в них можно легко застрять, так и не добравшись до цели. Обычно так и происходит — мы блуждаем и попадаем в локальные ловушки. Наш метод похож на то, как если бы ямы засыпали песком. Он заполняет мелкие впадины, выравнивая поверхность, и путь становится проще: мы больше не задерживаемся и можем двигаться дальше. Таким образом, добавление шума — регуляризация — сглаживает ландшафт и значительно упрощает поиск оптимального решения», — отметил к.ф.-м.н. Никита Немков, старший научный сотрудник лаборатории квантовых информационных технологий НИТУ МИСИС. Предложенный протокол легко интегрируется с существующими методами, такими как квантовый оптимизатор естественного градиента, и не требует значительных дополнительных ресурсов. Он применим как в симуляторах на классических компьютерах, так и на реальных квантовых устройствах, открывая путь к более надёжным системам квантового ИИ. Учёные укротили свет в алмазах для прорыва в квантовых технологиях
23.09.2025 [11:31],
Геннадий Детинич
Учёные добились значительного прорыва в разработке методики улавливания фотонов от дефектов в алмазах. Представленный метод регистрирует подавляющее большинство фотонов, испускаемых алмазными NV-центрами, причём при комнатной температуре, что открывает путь к новому поколению квантовых датчиков и средствам абсолютно безопасной квантовой связи. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews Разработку представили учёные из Еврейского университета в Иерусалиме (Hebrew University of Jerusalem) в сотрудничестве с Университетом Гумбольдта (Humboldt University) в Берлине. Они работали с так называемыми NV-центрами (центрами «азот–вакансия»). Это дефекты в кристаллической решётке алмаза, которые могут играть роль кубитов или квантовых датчиков. Эти центры легко приводятся в состояние суперпозиции и демонстрируют эффект запутанности под воздействием либо света, либо микроволнового излучения. Тем самым NV-центры могут использоваться как для квантовых вычислений, так и для сверхчувствительных датчиков. При воздействии на такие дефекты в алмазах обычно значительная часть света рассеивалась, что снижало эффективность систем. Новый подход, описанный в журнале APL Quantum, использует гибридные наноантенны в форме мишени для тира (bullseye), состоящие из слоёв металла и диэлектриков, в которые встраиваются наноалмазы с NV-центрами. Это позволяет направлять до 80 % фотонов в нужном направлении при комнатной температуре, что в разы превосходит предыдущие методы. Техническая суть инновации заключается в интеграции NV-центров в чипы с одновременным усилением и фокусировкой излучения. Наноантенны действуют как оптические линзы на наноуровне, минимизируя потери света и повышая яркость сигнала. Исследователи протестировали лабораторную систему, подтвердив её работоспособность в простых чипах. Такой дизайн не требует криогенного охлаждения, что упрощает производство и интеграцию с существующими электронными системами, делая квантовые технологии более доступными для массового применения. Потенциальные области применения новой технологии обширны. В квантовой связи она позволит создавать безопасные каналы передачи данных с использованием запутанных фотонов. Сверхчувствительные сенсоры на основе NV-центров найдут применение в медицине для визуализации на клеточном уровне, в навигации для точного позиционирования без GPS и в материаловедении для анализа свойств веществ. Кроме того, это ускорит развитие квантовых компьютеров, делая их компактнее (буквально на чипах) и быстрее, с возможностью масштабирования. Профессор Кармиэль Рапапорт (Carmiel Rapaport) из Еврейского университета подчеркнул: «Это приближает нас к практическим квантовым устройствам». Доктор Йонатан Любецки (Yonatan Lubotzky) добавил, что его впечатляет простота ориентированного на чипы дизайна и работа при комнатной температуре, что облегчает интеграцию в реальные системы. Это открытие не только продвигает фундаментальную науку, но и открывает коммерческие перспективы, потенциально привнося революцию в отрасли, зависящие от квантовых разработок. Квантовые компьютеры ещё не готовы, но в ПО для них уже инвестируют миллионы
02.09.2025 [18:54],
Владимир Мироненко
В течение десятилетий усилия разработчиков в сфере квантовых вычислений в основном были направлены на создание аппаратного обеспечения. После того как в этом наметился определённый прогресс, внимание отрасли переключилось на программное обеспечение, которое требуется для функционирования таких систем, пишет ресурс The Financial Times. 
Источник изображения: Mohammad Rahmani/unsplash.com Британская компания Phasecraft, занимающаяся квантовыми алгоритмами, сообщила, что привлекла $34 млн от инвесторов, в числе которых инвестиционная компания, связанная с датской фармацевтической компанией Novo Nordisk. Хотя эта сумма и невелика, инвестиции свидетельствуют о том, что специализированные компании, разрабатывающие квантовое программное обеспечение, начали привлекать всё больше внимания инвесторов, отметил The Financial Times. «В какой-то момент людям интересны только приложения, — говорит Боб Сьютор (Bob Sutor), бывший ведущий эксперт IBM по квантовым технологиям. — В истории вычислительной техники программное обеспечение всегда становится более доминирующим и приоритетным». Как отметил ресурс, растущий интерес к алгоритмам отражает стремление компаний использовать квантовые компьютеры для более широкого круга задач, а также повысить их эффективность. По словам Стива Брирли (Steve Brierley), гендиректора британской компании Riverlane в сфере квантовых вычислений, усовершенствование квантовых алгоритмов за последние десять лет привело к «экспоненциальному снижению» объёма вычислительной мощности, необходимой для их запуска. Квантовое оборудование пока не достигло уровня для их использования, но, как заявил Питер Барретт (Peter Barrett), партнёр венчурной компании Playground Global, «мы находимся на пороге этого». В связи с успехами в разработке ПО, появились заявления о том, что отрасль близка к достижению квантового преимущества — точки, когда квантовые машины смогут выполнять полезные задачи, которые практически невозможно выполнить на традиционных, или «классических», компьютерах. Эшли Монтанаро (Ashley Montanaro), гендиректор Phasecraft, утверждает, что разработанные его компанией алгоритмы смогут выполнять «научно важные» вычисления «к весне следующего года», а некоторые коммерчески полезные приложения могут быть разработаны «в течение ближайших нескольких лет». Вместе с тем он предупредил, что краткосрочные результаты будут относительно незначительными, отметив, что отрасль уже пережила «своего рода пик квантовой спекуляции». В США разработали квантовую память на звуковых волнах — она в 30 раз превосходит электронную
22.08.2025 [10:39],
Геннадий Детинич
Больное место квантовых платформ — это запоминание квантовых состояний. Без памяти невозможно передавать данные на большие расстояния, а также выполнять сложные расчёты. А всё потому, что квантовые состояния — это математические функции с множеством переменных. Поэтому запоминать приходится не значения, а уравнения в динамике. Но и к этому можно найти подход. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews По большому счёту, для математики не имеет значения, на какую основу «натягивать» уравнения. Классические сверхпроводящие кубиты оперируют квантовыми состояниями электронов и, следовательно, электромагнитными полями и соответствующими колебаниями (частотами). Но там настолько высокие частоты, что они удерживают состояния лишь очень короткий промежуток времени. А если взять звуковые колебания? Их частоты ведь намного ниже. Это означает, что квантовые состояния смогут продержаться дольше, если их представить в звуковых волнах. Чем не память — пусть время удержания квантовой информации будет куда короче, чем у той же DRAM. Но для квантовых вычислений или квантового интернета это уже колоссальное достижение. Команда Калифорнийского технологического института (Caltech) разработала гибридный подход, использующий звук для хранения квантовой информации. В проведённом эксперименте сверхпроводящий кубит был интегрирован с механическим генератором — миниатюрным устройством, напоминающим камертон, которое преобразует электрические сигналы в акустические волны с частотой в гигагерцовом диапазоне. Выяснилось, что эти волны, или фононы, позволяют сохранять квантовые состояния в 30 раз дольше, чем лучшие сверхпроводящие кубиты. 
Квантовое запоминающее устройство под микроскопом. Источник изображения: Caltech Механический генератор состоит из гибких пластин, которые вибрируют под воздействием звуковых волн и при этом взаимодействуют с электрическими сигналами, несущими квантовую информацию от расположенных рядом кубитов. Это позволяет записывать квантовые состояния в устройство и извлекать их обратно, что аналогично работе квантовой памяти. Преимущество подхода заключается в относительно медленном распространении акустических волн по сравнению с электромагнитными, что делает устройства компактными и минимизирует потери энергии. Кроме того, механические колебания не распространяются в свободном пространстве, что снижает нежелательное взаимодействие между соседними устройствами и увеличивает время хранения информации. Несмотря на успех, команда отмечает, что для полноценного применения разработки в квантовых вычислениях необходимо увеличить скорость взаимодействия между кубитами и генератором в 3–10 раз. Исследователи уже работают над улучшением системы, чтобы повысить её эффективность. Этот подход открывает перспективы для создания масштабируемых квантовых запоминающих устройств с интеграцией множества механических генераторов на одном чипе, что может стать важным шагом в развитии квантовых технологий. ИИ помог китайцам создать крупнейшие массивы атомов для квантовых компьютеров будущего
14.08.2025 [13:03],
Геннадий Детинич
Китайские ученые сообщили о значительном прорыве в области квантовых вычислений, создав крупнейшие в мире массивы из 2024 атомов рубидия. О работе, опубликованной в журнале Physical Review Letters, рецензенты уже заявили, что это важный шаг в развитии квантовой физики, связанной с атомами. Новая платформа использует искусственный интеллект и оптические пинцеты, благодаря чему способна формировать массивы атомов в 10 раз больше предыдущих. 
Кошка Шрёдингера, нарисованная с помощью 550 атомов рубидия. Источник изображения: University of Science and Technology of China Каждый атом в таком массиве играет роль кубита — базовой единицы квантовых вычислений. Исследование стало продолжением работы группы физиков из Университета науки и технологий Китая (University of Science and Technology of China). В отличие от других подходов к созданию квантовых компьютеров, таких как использование сверхпроводящих цепей или ионов, нейтральные ультрахолодные атомы при масштабировании обладают большей стабильностью и управляемостью. Однако до сих пор системы на основе атомов были ограничены массивами из нескольких сотен элементов из-за медленного процесса их позиционирования, когда каждый атом индивидуально перемещается оптическим пинцетом в виде лазера. Университетская команда совместно с учёными Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта разработала систему на базе ИИ, которая с помощью высокоскоростного пространственного модулятора света одновременно перемещает атомы в нужное место. Это позволило создать идеальный массив из 2024 атомов всего за 60 мс, причём время перестановки не зависело от размера массива, что открывает путь к дальнейшему масштабированию числа кубитов. В условиях лаборатории система продемонстрировала впечатляющую точность: операции с одним кубитом выполнялись с точностью 99,97 %, а с двумя кубитами — 99,5 %. Точность определения состояния кубитов достигла 99,92 %, что сопоставимо с результатами, полученными в ведущих мировых институтах. Однако текущая версия системы имеет ограничения: в 3D-моделях атомы можно перемещать только в пределах одного слоя, а размер массива ограничен мощностью и точностью используемых лазеров. Тем самым полученные результаты подчёркивают потенциал технологии, но требуют дальнейших улучшений для создания масштабируемых квантовых компьютеров. Для дальнейшего прогресса учёные планируют разработать более мощные лазеры и высокоточные модуляторы света. Способность идеально упорядочивать десятки тысяч атомов в предсказуемые матрицы может стать основой для создания надёжных квантовых компьютеров в будущем. Этот прорыв подтверждает лидерство Китая в области квантовых технологий и открывает новые горизонты для исследований, направленных на преодоление текущих ограничений и достижение практической реализации квантовых вычислений. В России утвердили пятилетний план по квантовым компьютерам
02.08.2025 [12:59],
Геннадий Детинич
Сообщается, что президиум правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности утвердил дорожную карту развития высокотехнологичной области «Квантовые вычисления» на период до 2030 года, что подтвердили в компании «Росатом квантовые технологии». 
Ионная ловушка — сердце 50-кубитного квантового процессора. Источник изображения: ФИАН «Соответствующий протокол подписан председателем комиссии, заместителем председателя правительства РФ Дмитрием Григоренко на прошедшей неделе. Согласно документу, госкорпорация "Росатом" определена организацией, ответственной за реализацию дорожной карты», — говорится в сообщении. Поскольку за предыдущие этапы развития квантовых вычислений в России также отвечал «Росатом», новые планы стали органичным развитием достигнутых результатов. В частности, согласно планам 2020–2024 годов, созданы четыре действующих российских квантовых вычислителя: 50-кубитный на ионах, 50-кубитный на атомах, 35-кубитный на фотонах и 16-кубитный на сверхпроводниках. До 2030 года специалисты «Росатома» вместе с учёными должны создать квантовый вычислитель объёмом 300 кубитов, а также разработать и реализовать 54 новых квантовых алгоритма в дополнение к 34 квантовым алгоритмам, созданным на первом этапе квантового проекта. Разработанное программное обеспечение будет применяться для квантовой оптимизации, квантовой химии, квантового моделирования и обработки больших данных. Для доступа к квантовым вычислителям широкого круга исследователей будет организован облачный сервис с задачей привлечь не менее 10 тыс. пользователей. Ознакомление с вычислительными квантовыми технологиями как можно большего круга исследователей должно вылиться в разработку алгоритмов, имеющих прикладную ценность. В частности, план предусматривает проверку к 2030 году не менее 100 научных гипотез по использованию квантовых вычислений в народном хозяйстве с формулированием конкретных требований к техническому решению. Важнейшей задачей новой программы станет подготовка кадров для этой новой области прикладной науки. Планируется, что к 2030 году число специалистов, закончивших бакалавриат, специалитет или базовое высшее образование в области квантовых технологий, достигнет 8,3 тыс., число специалистов, закончивших магистратуру или получивших специализированное высшее образование в области квантовых технологий — 2,6 тыс. человек, а число специалистов, закончивших аспирантуру в области квантовых технологий — 800. Финансирование дорожной карты «Квантовые вычисления» будет осуществляться за счёт бюджетных и внебюджетных источников, включая внебюджетные средства «Росатома», чей совокупный объём превысит 29 млрд рублей. Квантовые вычисления позволяют в ряде задач производить расчёты экспоненциально быстрее классических компьютеров. Это достигается за счёт явления суперпозиции, когда вычислительные квантовые биты одновременно имеют множество состояний в пространстве от 0 до 1, а не всего два — 0 и 1, как в обычных компьютерах, что делает возможным решение невообразимых сегодня задач. Отечественный квантовый процессор с наибольшим числом кубитов прошёл испытания и готов к масштабированию
01.07.2025 [22:18],
Геннадий Детинич
Учёные из Физического института имени П. Н. Лебедева РАН опубликовали в журнале «Успехи физических наук» статью о всесторонних испытаниях созданного в России 50-кубитного квантового компьютера на холодных ионах. Это передовая разработка не только в России, но и в мире. Ряд применённых в системе технических решений не имеет аналогов и позволяет запускать квантовые алгоритмы на куквартах — кубитах с четырьмя состояниями. 
Ионная ловушка — сердце 50-кубитного квантового процессора. Источник изображения: ФИАН Российская разработка сравнима с переходом от памяти, записывающей два бита в ячейку, к памяти, записывающей четыре бита. Это не только увеличивает плотность размещения кудитов (кубитов с большим числом поддерживаемых состояний), но и требует более серьёзного подхода к снижению шумов — например, в лазерных импульсах, управляющих кубитами-холодными ионами. Исследователи изначально поставили перед собой более сложную задачу — добиться возможности запуска на квантовой платформе более сложных алгоритмов без увеличения числа физических кубитов — и успешно её решили. Фактически платформа была создана в октябре 2024 года в рамках реализации дорожной карты «Квантовые вычисления», стартовавшей в 2020 году под эгидой Госкорпорации «Росатом». Спустя пять лет задача была выполнена, что зафиксировано в опубликованной научной работе. «На уровне до полусотни кубитов ионные вычислители — наиболее совершенные среди квантовых устройств. При их создании одна из самых сложных задач — научиться делать запутывающие операции, для чего нужно заставить кубиты взаимодействовать друг с другом контролируемым образом. Еще один вызов — увеличение числа кубитов без потери качества и скорости операций. Так, в ходе тестирования были исследованы ключевые характеристики компьютера — достоверность однокубитных и двухкубитных операций, а также время когерентности — согласованной работы кудитов до того, как их квантовое состояние будет разрушено», — рассказал научный сотрудник ФИАН Илья Заливако. Как пояснили специалисты, в российском вычислителе для выполнения квантовых операций используется цепочка из 25 ионов иттербия (¹⁷¹Yb⁺), которые удерживаются лазерами и охлаждаются почти до абсолютного нуля. В таком состоянии кубитами управляют с помощью лазерных импульсов. Квантовые алгоритмы представляют собой последовательности таких воздействий. В ФИАН отметили, что архитектура кудитов выгодна для ряда квантовых алгоритмов, и для её реализации учёные предложили ряд оригинальных научных и технических решений. В частности, был разработан новый способ защиты кудитов от декогеренции. Из-за большей сложности кудиты сильнее подвержены разрушению квантовых состояний, поэтому методы их защиты требуют более сложных подходов. Также были внедрены новые методы охлаждения ионов, фильтрации лазерных шумов и множество других оригинальных решений. Для всестороннего испытания разработки были использованы задачи, которые в будущем позволят выполнять реальные квантовые расчёты. В частности, были реализованы алгоритмы Гровера, предполагающие поиск по неупорядоченной базе данных, произведены расчёты структур нескольких молекул, а также выполнены симуляции ряда динамических систем. Кроме того, специалисты ФИАН одними из первых в мире применили ионный процессор для решения практически полезных задач. Так, в ходе эксперимента была обучена нейросеть, способная распознавать написанные от руки изображения цифр. В будущем такая технология может применяться, например, для быстрого поиска новых эффективных молекул, распознавания лиц, анализа ДНК и множества других задач. «Разработанный в нашем Институте квантовый компьютер — это не просто экспериментальный прототип — это полноценная платформа для проведения исследований и решения задач. Следующий этап развития системы связан с повышением точности операций и времени когерентности. Помимо этого, мы продолжаем изучать новые подходы к использованию кудитов, где являемся одними из лидеров в мире. Также осваиваем подходы к масштабированию устройств и их серийному производству», — отметил директор ФИАН, академик РАН Николай Колачевский. На следующем этапе реализации дорожной карты планируется создание коммерческих квантовых компьютеров. Разработка таких систем потребует компактных решений и высокой степени автоматизации. Серийные квантовые вычислители должны быть более надёжными и не требовать постоянного обслуживания. IBM построит первый в мире модульный квантовый компьютер с 200 логическими кубитами и встроенной коррекцией ошибок
11.06.2025 [10:42],
Геннадий Детинич
Компания IBM обновила план по созданию первого в мире отказоустойчивого квантового компьютера для решения практических задач. Система получила имя Starling (англ. — скворец). Она будет оперировать 200 логическими кубитами. Ввод в строй намечен на 2029 год. Научного барьера для создания этой системы больше нет, теперь предстоит решать обычные инженерные задачи. 
Художественное представление квантовой системы IBM «Скворец». Источник изображения: IBM В настоящий момент готовых аппаратных решений для построения системы Starling нет. Компания IBM будет двигаться к ней поэтапно. Система будет развернута в новом квантовом центре обработки данных IBM в Покипси, штат Нью-Йорк. Ожидается, что она будет выполнять в 20 000 раз больше операций, чем современные квантовые компьютеры. Для моделирования квантовых вычислительных состояний IBM Starling потребовалась бы память, превышающая квиндециллион байт (1048), что далеко выходит за пределы возможностей самых мощных суперкомпьютеров в мире. «IBM прокладывает путь к следующему рубежу в области квантовых вычислений, — заявил Арвинд Кришна (Arvind Krishna), председатель совета директоров и генеральный директор IBM. — Наш опыт в области математики, физики и инженерии открывает путь к созданию крупномасштабного отказоустойчивого квантового компьютера, который решит реальные проблемы и откроет огромные возможности для бизнеса». Крупномасштабный отказоустойчивый квантовый компьютер с сотнями или тысячами логических кубитов может выполнять от сотен миллионов до миллиардов операций, что ускорит и удешевит процессы в таких областях, как разработка лекарств, поиск материалов, химия и оптимизация. Система «Скворец» сможет выполнять 100 млн квантовых операций с использованием 200 логических кубитов. Это станет основой для следующей системы — «Голубая сойка» (Blue Jay), которая будет способна выполнять 1 млрд квантовых операций с использованием 2000 логических кубитов. «Сойка» появится в 2033 году как развитие «Скворца». Если она станет реальностью, то с традиционным шифрованием, похоже, придётся прощаться навсегда.  Следует напомнить, что для решения проблемы отказоустойчивости на каждый логический кубит, участвующий в вычислениях, должно приходиться 1 млн физических (аппаратных) кубитов. Об этом говорят базовые работы по квантовым вычислениям. За последние несколько лет эти требования были заметно смягчены, но компания IBM пока не готова сообщить, сколько физических кубитов будет задействовано для каждого логического кубита. Тем не менее, это предполагает крайне сложную архитектуру процессоров, чтобы квантовый компьютер в итоге поместился в вычислительный зал, а не занял площадь пары-тройки футбольных полей. В IBM заявили, что они создали перспективную архитектуру, которая будет способна проводить квантовые расчёты с запутыванием такого огромного числа физических кубитов. В основе архитектуры лежит предложенный компанией код. Без сомнения, успех реализации эффективной отказоустойчивой архитектуры зависит от выбора кода для исправления ошибок, а также от того, как спроектирована и построена система, позволяющая масштабировать этот код. Само собой, этот код должен быть привязан к архитектуре, что заставит IBM действовать в достаточно жёстких рамках. Основные требования к архитектуре — это устойчивость к сбоям, что позволит подавлять достаточное количество ошибок для успешной работы полезных алгоритмов; способность подготавливать и измерять логические кубиты с помощью вычислений; применимость универсальных инструкций к логическим кубитам; способность декодировать измерения логических кубитов в режиме реального времени и изменять последующие инструкции; модульность для масштабирования до сотен или тысяч логических кубитов для запуска более сложных алгоритмов; а также достаточная эффективность для выполнения значимых алгоритмов с использованием реальных физических ресурсов, таких как энергия и инфраструктура. В двух новых технических документах компания IBM рассказала, как это будет выглядеть. Во-первых, она представила код qLDPC — квантовые коды с низкой плотностью проверок чётности (по аналогии с классическими LDPC). Этот код значительно сокращает количество физических кубитов, необходимых для исправления ошибок, и уменьшает требуемые накладные расходы примерно на 90 % по сравнению с другими перспективными кодами. Кроме того, в нём описаны ресурсы, необходимые для надёжного запуска крупномасштабных квантовых программ, что доказывает эффективность такой архитектуры по сравнению с другими. Во второй статье компания рассказала, как эффективно декодировать информацию с физических кубитов, и предложила способ выявления и исправления ошибок в реальном времени с помощью обычных вычислительных ресурсов.  В реальности это будет выглядеть следующим образом. В конце 2025 года IBM представит процессорный модуль Loon (англ. — гагара). Модуль предназначен для тестирования компонентов архитектуры кода qLDPC, включая «C-соединители», которые соединяют кубиты на больших расстояниях внутри одного чипа. Об усложнении архитектуры и связей внутри многослойного чипа даёт представление изображение выше, где сравниваются современный квантовый процессор IBM Heron и Loon. В 2026 году компания представит первый модульный процессор Kookaburra (кукабара), предназначенный для хранения и обработки закодированной информации. Он объединит квантовую память с логическими операциями и станет базовым строительным блоком для масштабирования отказоустойчивых систем за пределы одного чипа. В 2027 году IBM выпустит процессорный модуль Cockatoo (какаду). Он объединит два модуля Kookaburra с помощью «L-образных соединений». Эта архитектура позволит связывать квантовые чипы, как узлы в более крупной системе, без необходимости создавать непрактично большие чипы. Система «Скворец» будет построена на объединении модулей «Какаду» в единую платформу. Платформа предполагает криогенное охлаждение базовых компонентов примерно до 4 кельвина (-269,15 °C). Для интеграции с обычными вычислительными средствами связующую электронику также придётся охлаждать до таких температур. Впрочем, система не будет размещаться вся в холодильнике, только вычислительные узлы. Компания IBM сделала заявку, способную перевернуть мир вычислений. Насколько она сможет воплотить это в жизнь — пока открытый вопрос. Созданы первые устойчивые к ошибкам фотонные квантовые процессоры — миллионы кубитов уже не за горами
06.06.2025 [10:48],
Геннадий Детинич
Канадский стартап Xanadu, проявивший себя при создании квантовых симуляторов на чипах Nvidia, сообщил о демонстрации первого в мире устойчивого к ошибкам фотонного кубита на чипе. В основе технологии компании лежит относительно новая теория квантовых состояний Готтесмана–Китаева–Прескилла (GKP), которая позволяет создавать кубиты и оперировать ими при комнатной температуре — это открывает путь к масштабированию квантовых платформ. 
Четырёхстоечный квантовый компьютер Aurora. Источник изображений: Nature 2025 Ранее в этом году Xanadu представила четырёхстоечный квантовый компьютер Aurora. В новой работе, опубликованной в журнале Nature, специалисты компании показывают отказоустойчивый потенциал фотонного кубита на основе состояний GKP. В конечном итоге все современные проблемы квантовых платформ сводятся к высокой частоте возникновения ошибок вычислений, которые невозможно решить традиционными методами коррекции ошибок. Квантовые состояния Готтесмана–Китаева–Прескилла хороши тем, что опираются на групповое поведение фотонов (в общем случае — бозонов). За счёт множества фотонов в состоянии суперпозиции шум или ошибочное переключение отдельных фотонов не нарушают общего квантового состояния группы, представляющей отдельный кубит. При этом квантовые состояния кодируются модуляцией луча и могут изменяться простой рекомбинацией нескольких лучей от лазерного источника или с помощью лазера накачки. Особая ценность этой технологии заключается в том, что измерения и контроль производятся обычными инструментами при комнатной температуре. 
Прототип квантового чипа Проблема масштабирования подобных систем до сих пор заключалась в том, что взаимодействие лучей происходило в воздухе или в вакууме. Разработчики из Xanadu смогли реализовать такое взаимодействие — фактически кубит — в кремнии. Точнее, на подложке из нитрида кремния. По их словам, это первое в мире решение на чипе с устойчивым к ошибкам фотонным кубитом. Опубликованная в Nature работа подтверждает достоверность этого утверждения. Созданная схема далека от идеала и испытывает трудности при подсчёте одиночных фотонов — одного из ключевых элементов платформы Xanadu. Однако она доказывает возможность оперирования состояниями GKP не в открытой среде, а в полностью замкнутой системе чип-оптоволокно. Благодаря этому платформа может быть быстро масштабирована до миллиона кубитов, что компания обещает продемонстрировать не позднее 2029 года. |
© 1997—2025 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
