Опрос
|
реклама
Быстрый переход
IBM представила первый отказоустойчивый квантовый процессор «Гагара» (Loon) — он призван изменить мир
13.11.2025 [13:52],
Геннадий Детинич
К 2029 году IBM собирается представить первый отказоустойчивый коммерческий квантовый компьютер Starling («Скворец»), в основе которого будет лежать новая архитектура и более развитый алгоритм коррекции ошибок qLDPC. Первым воплощением этих планов стал экспериментальный квантовый процессор Loon («Гагара»), о котором IBM говорит, как о решении, впервые заключающем в себе все ключевые компоненты, необходимые для отказоустойчивых квантовых вычислений. 
Источник изображений: IBM Процессор IBM Loon поможет тестировать новую архитектуру для будущей реализации крупномасштабных квантовых вычислительных платформ и масштабирования компонентов, необходимых для практического и высокоэффективного исправления квантовых ошибок. Ранее IBM уже продемонстрировала некоторые революционные, по её словам, функции, которые будут реализованы в этом процессоре, например, внедрение нескольких высококачественных уровней маршрутизации с низкими потерями для обеспечения более длинных внутричиповых соединений (или С-сцепок), которые выходят за рамки сцепок с ближайшими соседями и физически связывают удалённые кубиты на одном чипе, а также технологии сброса кубитов между вычислениями. 
Сравнение архитектур QPU IBM «Цапли» (слева) и «Гагары» (справа) Уход от соединений кубитов с ближайшими соседями к связям с удалёнными кубитами поможет, в том числе, отказаться от поверхностных кодов коррекции ошибок в пользу низкоплотной проверки чётности для квантовых систем (quantum low-density parity check, qLDPC). «Утверждается, что использование этой схемы вместо поверхностного алгоритма позволит сократить число физических кубитов, необходимых для реализации одного логического, примерно на порядок». Это тот резерв, который может дать IBM фору в достижении пресловутого квантового превосходства. Сочетание возможностей архитектуры Loon с коррекцией квантовых ошибок вычислений на классических компьютерах станет тем шагом, который быстрее всего приблизит сверхпроводящие квантовые платформы IBM к практической ценности. К слову, IBM также доказала, что можно использовать классическое вычислительное оборудование для точного декодирования ошибок в режиме реального времени с помощью кодов qLDPC (менее чем за 480 нс). И этот технический прорыв был совершён на год раньше запланированного срока. Для производства чипов с архитектурой для QPU Loon компания начала использовать 300-мм линии комплекса Albany NanoTech в Нью-Йорке. Когда-то это было практически собственное производство IBM, но с середины нулевых оптимизация бизнеса компании заставила её расстаться с обременительными активами. В то же время IBM остаётся главным клиентом этого центра и теперь перенесла туда разработку квантовых процессоров. Современное полупроводниковое оборудование центра и возможности непрерывной работы на этом предприятии уже ускорили процесс обучения персонала, совершенствования и расширения возможностей квантовых процессоров IBM, что позволило компании увеличить количество подключаемых кубитов, их плотность и производительность.  На сегодняшний день IBM удалось удвоить скорость исследований и разработок, сократив время, необходимое для создания каждого нового процессора, как минимум вдвое; достичь десятикратного увеличения физической сложности квантовых чипов; и получить возможность параллельно исследовать и изучать несколько проектов. Процессоры «Козодой» и «Гагара» стали реальностью во многом благодаря переходу на выпуск 300-мм пластин, что станет ещё одним преимуществом IBM в гонке за квантовым превосходством. Нестареющая классика: суперкомпьютеры продолжат исправлять ошибки квантовых вычислений на QPU IBM
13.11.2025 [13:37],
Геннадий Детинич
Компания IBM всеми силами стремится первой ворваться в сферу практических квантовых вычислений, для чего она предпочла пока сохранить прежнее знакомство разработчиков квантовых алгоритмов с широко распространёнными поверхностными кодами коррекции ошибок. Часть вычислительной нагрузки для этого можно переложить на классические компьютерные архитектуры, чем IBM не стыдится пользоваться и продолжает развивать. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4 В значительной степени коррекция ошибок квантовых вычислений на новой платформе Nighthawk осуществляется на классических компьютерах, например, на процессорах компании AMD. Для этого IBM развивает «лучший в мире» программный стек или фреймворк Qiskit. Теперь он предоставляет разработчикам больше возможностей для контроля, чем когда-либо прежде, за счёт масштабирования динамических возможностей схем, что позволяет повысить точность на 24 % при использовании более 100 кубитов. IBM также расширяет возможности Qiskit с помощью новой модели исполнения, которая обеспечивает детальный контроль, и C-API, открывающего возможности устранения ошибок с ускорением высокопроизводительных вычислений, что снижает затраты на получение точных результатов более чем в 100 раз. Также IBM предоставляет интерфейс C++ для Qiskit на базе C-API, чтобы пользователи могли программировать квантовые вычисления в существующих средах высокопроизводительных вычислений. К 2027 году IBM планирует расширить Qiskit за счёт вычислительных библиотек в таких областях, как машинное обучение и оптимизация, чтобы эффективнее решать фундаментальные задачи в области физики и химии, такие как решение дифференциальных уравнений и более специфические. До квантового преимущества рукой подать: IBM представила «Козодоя» — квантовый процессор нового поколения
13.11.2025 [13:36],
Геннадий Детинич
На ежегодном мероприятии Quantum Developer Conference компания IBM представила два новых квантовых процессора: Nighthawk («Американский козодой») и Loon («Гагара»), а также обновлённый программный стек для квантовых вычислений с использованием суперкомпьютеров. Поставки QPU Nighthawk стартуют до конца 2025 года, что позволит IBM первой в мире добиться квантового преимущества в вычислениях уже через год и приведёт к квантовой революции в 2029 году. 
Источник изображения: IBM «Для того чтобы квантовые вычисления стали по-настоящему полезными, необходимо множество составляющих, — сказал Джей Гамбетта (Jay Gambetta), директор по исследованиям IBM и научный сотрудник IBM. — Мы считаем, что IBM — единственная компания, которая способна быстро разрабатывать и масштабировать квантовое программное обеспечение, аппаратные средства, производство и коррекцию ошибок, чтобы создавать революционные приложения. Сегодня мы рады сообщить о свершении многих из этих достижений». Квантовый процессор Nighthawk компания представила как свой самый развитый процессор. Он содержит 120 кубитов, соединённых с помощью 218 настраиваемых сцепок (couplers) нового поколения с четырьмя ближайшими соседями, организованными в квадратную решётку. Чип имеет на 20 % больше сцепок, чем предыдущее решение — QPU Heron («Цапля»). Важно то, что Nighthawk развивает архитектуру Heron. Это означает, что IBM для рывка в сторону квантового преимущества слегка «наступила на горло» своей «лебединой песне» — отказу от поверхностных кодов коррекции в пользу qLDPC (низкоплотной проверки чётности для квантовых систем). Дело в том, что экспериментальная квантовая архитектура IBM с опорой на qLDPC, впервые реализованная в QPU Loon, пока плохо знакома квантовому сообществу, тогда как поверхностные коды для исправления ошибок квантовых вычислений используются десятилетиями. В компании здраво рассудили, что ставка на самое революционное решение может позволить свершить квантовое преимущество кому-то другому, что плохо для имиджа и продаж. В любом случае, продукт лучше развивать так, чтобы пользователи были с ним знакомы заранее. Тем самым Nighthawk продолжит традицию коррекции ошибок и станет эволюцией QPU, а не революцией. В то же время Nighthawk — это заметный шаг вперёд. В IBM заявляют, что благодаря расширенным возможностям подключения кубитов пользователи смогут точно выполнять алгоритмы, которые будут на 30 % сложнее, чем позволял предыдущий процессор IBM, при этом сохраняя низкий уровень ошибок. В частности, Nighthawk позволит запускать алгоритмы с использованием 5000 двухкубитных гейтов (в отличие от однокубитных, двухкубитные гейты позволяют осуществлять запутывание кубитов, необходимое для квантовых вычислений). В IBM ожидают, что к концу 2026 года будущие версии Nighthawk смогут управлять до 7500 гейтов, а в 2027 году — контролировать схемы с использованием до 10 000 гейтов. К 2028 году системы на базе Nighthawk смогут поддерживать до 15 000 двухкубитных гейтов, активируемых 1000 или более подключёнными кубитами, объединёнными с помощью дальнодействующих сцепок, впервые продемонстрированных на экспериментальных процессорах IBM в прошлом году. Все преимущества традиционного подхода IBM к методам коррекции ошибок раскроются уже в конце 2026 года, когда компания ожидает сама — или благодаря партнёрам по сообществу — добиться первого в мире публично доказанного квантового превосходства, а не тех «качелей», которые сопровождают доклады компании Google об их личных достижениях в этой области. Для IBM может быть принципиальным утереть нос конкуренту. В Google имели неосторожность связывать свои квантовые преимущества со сравнением с суперкомпьютерами IBM — не в пользу последних. Такое редко прощают. Да воссияет «Солнце»: представлен передовой квантовый суперкомпьютер Helios с облачным доступом
06.11.2025 [16:12],
Геннадий Детинич
Компания Quantinuum, один из ведущих игроков в области квантовых вычислений, объявила о коммерческом запуске своей новой квантовой системы Helios. По заявлению компании, это событие знаменует переход квантовых технологий от лабораторных экспериментов к промышленному применению. Helios позиционируется как наиболее точный универсальный коммерческий квантовый компьютер, доступный через облачные сервисы и локально. 
Художественное представление системы Helios. Источник изображения: Quantinuum Хотя имя Quantinuum на квантовом рынке появилось лишь в 2021 году, оно имеет свою историю. В том же году квантовое подразделение легенды мира электроники — компании Honeywell (Honeywell Quantum Solutions) — объединилось с разработчиком квантовых сред и приложений — компанией Cambridge Quantum Computing. Так родилась компания Quantinuum, уже имеющая в активе первые работающие у избранных клиентов квантовые системы. Поэтому Helios, олицетворяющий божественный образ Солнца, стал продолжением, а возможно, и кульминацией разработок Honeywell. Эта компания занималась квантовыми платформами на ловушках ионов. Ионы охлаждаются в специальной герметичной камере до температур, близких к абсолютному нулю, а управляются они лазерными импульсами. Компьютер Quantinuum Helios работает по тому же принципу. Это система на 98 физических кубитах, способная конфигурироваться в 48 логических кубитов с поддержкой исправления ошибок. Соотношение физических и логических кубитов как 2:1 представляется фантастическим и является рекордным в области квантовых компьютеров, где обычно на каждый логический кубит приходятся десятки и даже больше физических кубитов. Компьютер Helios уже представлен ряду партнёров компании, включая JPMorgan, которая использует его для работы с финансами. В течение двух–четырёх лет Quantinuum обещает представить ещё более мощную систему — Apollo, которая будет располагать тысячами физических кубитов и сотнями логических. Что важно, сегодня компания также выпускает программный пакет Guppy для создания алгоритмов для своих квантовых платформ. Особенность пакета и системы Helios в том, что все созданные для неё алгоритмы можно будет масштабировать для запуска на всё новых системах — на Apollo и последующих. Это тоже ранее небывалый случай: обычно все квантовые алгоритмы уникальны и заточены строго под одну систему. По всем признакам Helios может стать революционной платформой для мира квантовых вычислений. Но станет ли таковой — это пока открытый вопрос. 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. |
© 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
