Исследователи из Лос-Аламосской национальной лаборатории сделали важный шаг в развитии квантовых вычислений. В своей новой работе, опубликованной в журнале *Physical Review Letters*, они представили задачу, которую классические компьютеры не могут эффективно решить, в то время как квантовые справляются с ней значительно лучше. Это редкий и ценный пример так называемого «квантового преимущества».

Команда так же сосредоточилась на моделировании сложной оптической схемы, включающей множество источников света, полупрозрачных зеркал (светоделителей) и фазовращателей. Такие схемы называются гауссовыми бозонными и представляют собой физически реалистичные модели, которые можно воспроизвести в лаборатории. Они используются, например, в квантовой оптике и фотонных вычислениях.

Проблема в том, что классическое моделирование таких систем требует экспоненциально растущих вычислительных ресурсов. Даже просто описать поведение всей системы на обычном компьютере — задача практически невозможная. Однако квантовый компьютер способен эффективно справиться с этим моделированием благодаря использованию принципов квантовой физики: суперпозиции, запутанности и интерференции.

Теоретическая значимость.

Авторы показали, что задача моделирования гауссовых бозонных схем относится к классу BQP-полных. Это означает, что она является типичной для квантовых вычислений и одновременно крайне сложной для классических алгоритмов. Более того, любая другая задача из этого класса может быть сведена к данной, и наоборот. Это делает её важным ориентиром в теории квантовой сложности.

Роль студенческого вклада.

Интересно, что ключевую роль в проекте сыграла студентка летней школы квантовых вычислений Элис Барт, которая работает в ЦЕРН. Обладая глубокими знаниями в области оптических схем и квантовых алгоритмов, она внесла решающий вклад в разработку модели. Её участие стало возможным благодаря стажировке в Лос-Аламосской лаборатории — престижной программе, где студенты старших курсов и магистратуры работают над реальными научными проектами под руководством опытных исследователей.

Вывод!

Это исследование не только расширяет список задач, где квантовые компьютеры демонстрируют явное преимущество, но и приближает нас к практическому использованию квантовых технологий. Оно также подчёркивает важность междисциплинарного подхода и вклад молодых учёных в передовые научные открытия.

Израильский стартап по разработке квантового программного обеспечения Classiq Technologies привлек 110 миллионов долларов от инвесторов на фоне обострения глобальной гонки за разработку практичного и полезного программного обеспечения, которое сделает квантовые вычисления более работоспособными и доступными.

Раунд финансирования возглавил глобальный венчурный фонд Entrée Capital, при участии Norwest, NightDragon, Hamilton Lane, Clal, Neva SGR, Phoenix, Team8, IN Venture, Wing, HSBC, Samsung Next и QBeat. На сегодняшний день Classiq привлекла в общей сложности $173 млн капитала от инвесторов.

Основанная в 2020 году генеральным директором Ниром Минерби, техническим директором Йехудой Наве и его сыном CPO Амиром Наве, компания Classiq разработала программную операционную платформу, которая работает со всеми основными типами квантового оборудования. Платформа разработана для того, чтобы помочь специалистам по данным, вычислительным ученым и инженерам работать над квантовыми алгоритмами и создавать программы и приложения с высокопроизводительной вычислительной мощностью, которые обещают ускорить решения самых сложных современных проблем реального мира.

«Мы создаем Microsoft квантовых вычислений — программный слой, который обеспечивает следующее поколение квантовых приложений, так же, как Microsoft сделала это для классических вычислений», — сказал Минерби из Classiq. «Windows от Microsoft упростила использование компьютеров и позволила миллионам людей создавать программное обеспечение, не беспокоясь о машине, на которой они работают».

«Сегодня квантовые вычисления находятся на том же этапе, на котором в свое время находились персональные компьютеры: они мощные, но сложные в использовании... и мы поставляем необходимый программный стек для поддержки разработки реальных квантовых приложений», — добавил он.

Платформа упрощает создание и проектирование сложных квантовых схем и позволяет предприятиям и организациям, не имеющим собственных экспертов по квантовым технологиям, создавать квантовые приложения, способные выполнять сложные вычисления в таких областях, как автомобильная промышленность, автоматизация, финансы и разработка лекарственных препаратов в фармацевтической промышленности.

Квантовые вычисления используют квантовую механику и абстрактную физику для выполнения многочисленных вычислений одновременно, чтобы быстро решать проблемы, которые слишком сложны для самых мощных классических компьютеров. Квантовые компьютеры обрабатывают экспоненциально больше данных по сравнению с классическими компьютерами, используя квантовые биты, или кубиты, основную единицу квантовой информации.

Minerbi заявила, что недавно привлеченные средства будут использованы для продвижения глобальной экспансии стартапа в Европу, Азию и Северную Америку, поскольку он стремится стать «стандартной платформой разработки квантовых приложений для промышленности, правительства и академических кругов». Classiq, в которой работают 65 человек, планирует удвоить свой штат в течение следующего года.

Среди его клиентов BMW, Rolls-Royce, Citi, Deloitte, Toshiba, HSBC и Sumitomo. Classiq заключила партнерские соглашения с поставщиками облачных услуг Microsoft Azure Quantum, AWS Braket, Nvidia и Google Quantum Cloud. Кроме того, платформа стартапа интегрирована в учебную программу ведущих университетов и академических учреждений, предлагающих курсы и исследования в области квантовых вычислений, включая MIT в США и UCL в Великобритании.

В прошлом году Classiq был выбран в качестве части первого в стране центра квантовых вычислений (IQCC), финансируемого Управлением инноваций Израиля. Центр был создан в июне, чтобы помочь Израилю конкурировать в глобальной гонке по разработке практических возможностей квантовых вычислений.

Запуск IQCC совпал с тем, что такие страны, как Китай, США, Германия, Индия и Япония, вкладывают огромные средства в развитие своих исключительных квантовых возможностей, соревнуясь за превосходство в том, что обещает стать новой эрой вычислений.

По данным Startup Nation Central, в Израиле зарегистрировано 22 стартапа в области квантовых вычислений. В этом году стартапы в области квантовых вычислений привлекли около 289 миллионов долларов свежего капитала, включая раунд финансирования Classiq и 170 миллионов долларов, предоставленных Quantum Machines. В 2024 году инвестиции в стартапы в области квантовых вычислений в Израиле достигли 82 миллионов долларов, что выше примерно 42 миллионов долларов годом ранее.

Перевод с английского

ИСТОЧНИК

---

Наука или гадание на кофейной гуще?

Работа квантового компьютера напоминает гадание: пока не измеришь — ответ неопределён. Только в отличие от гадалки, ты платишь миллионы за каждую попытку.

Проблемы — не просто технические:

Ошибки накапливаются быстрее, чем их можно исправить.

Квантовая коррекция ошибок требует десятки дополнительных кубитов на каждый рабочий.

Всё работает только в лабораторных условиях.

Результат — это не точный ответ, а вероятность, которую ещё надо интерпретировать.

Получается, технология ради технологии — красивая идея без гарантии пользы.

---

А мир уже идёт вперёд — без кубитов

Пока квантовые лаборатории борются с шумом и теряют суперпозиции, искусственный интеллект уже меняет реальность:

Распознаёт рак на снимках.

Пишет тексты, музыку и код.

Управляет логистикой и беспилотниками.

Моделирует молекулы для новых лекарств.

Все те задачи, ради которых якобы «нужен» квантовый компьютер, уже решаются классическими способами. И решаются быстро, точно и массово.

---

Главная задача квантовых исследований — сжигать бюджеты?

Пока квантовый компьютер не лечит, не считает и не ускоряет — он осваивает бюджеты. Речь идёт о миллиардах долларов на установки, которые не дают прикладного результата.

Цитата из беседы:

> «Эти задачи легко решаются современными методами, например AI. Разбазаривание средств на поиск смысла, там где его нет, может замедлить прогресс в действительно верном направлении.»

---

Итог: мы верим в мираж?

Квантовые компьютеры — это как мечта о телепортации. Красивая. Теоретически возможная. Но пока не работающая.

Проблема не в том, что идея плохая. Проблема в том, что реальность требует решений уже сейчас. А AI, нейросети, машинное обучение и классическая математика — эти технологии уже приносят пользу.

Может быть, когда-нибудь квантовая техника дойдёт до прикладного уровня. Но пока что она больше похожа на технологический фетиш, чем на настоящую помощь.

Представьте, что ваш ноутбук — это обычный кот. А квантовый компьютер — это кот Шрёдингера. Вот в чём разница:

🐱 Обычный компьютер = один определённый кот

• Бит (0 или 1): Кот либо спит (0), либо бесится (1).

• Как работает: Делает всё последовательно. Хочешь найти игрушку? Проверяет под диваном, потом на шкафу, потом в коробке…

⚛️ Квантовый компьютер = кот Шрёдингера

• Кубит (0 и 1 одновременно): Кот и спит, и бесится сразу (пока вы не заглянете в коробку).

• Как работает: Проверяет все места сразу! Игрушка под диваном, на шкафу и в коробке? Найдёт за секунду.

🔮 Где это полезно?

1. Взлом паролей: Обычный ПК: «Переберу все варианты за 100 лет». Квантовый: «Сделаю это за 10 минут».

2. Создание лекарств: Моделирует миллионы молекул разом.

3. Оптимизация доставки: Считает лучший маршрут для 1000 курьеров мгновенно.

😿 Но есть нюансы:

• Кот-кубит капризный: Малейший шум — и он «сваливается» в обычное состояние (0 или 1). Поэтому квантовые компьютеры работают при -273°C!

• Пока слабоват: Сегодняшние «коты» решают только узкие задачи.

💡 Хотите попробовать?

Вот бесплатный квантовый симулятор от IBM, где можно поэкспериментировать с кубитами:

🔗 IBM Quantum Experience

❗️ Важно: Для доступа из некоторых стран может понадобиться VPN.

Инструкция: Как начать работать с квантовыми симуляторами уже есть в нашем Telegram-канале — перейти к полной инструкции

👉 Следующий пост: Как кубиты взламывают Bitcoin (и почему это пока не страшно).

P.S. Наш кот Шрёдингера жив… пока вы не нажали «Подписаться»! 😉

Физики из Инсбрука представили новую архитектуру, направленную на улучшение квантового управления микроволновыми резонаторами. В исследовании, недавно опубликованном в журнале PRX Quantum, они демонстрируют, как сверхпроводящий флюксониевый кубит может быть избирательно соединен и разъединен с микроволновым резонатором без использования дополнительных компонентов. Это открывает перспективу увеличения времени хранения информации.

Микроволновые резонаторы рассматриваются как многообещающий строительный блок для разработки надежных квантовых компьютеров, поскольку они способны хранить квантовую информацию в более сложных состояниях. Это упрощает процесс коррекции ошибок и позволяет значительно продлить время хранения.

«Время хранения квантовой информации в этих микроволновых резонаторах до сих пор ограничивалось нежелательными взаимодействиями с сверхпроводящими кубитами, используемыми для их управления», — объясняет Герхард Кирхмайр из Отдела экспериментальной физики Инсбрукского университета и Института квантовой оптики и квантовой информации (IQOQI) Австрийской академии наук.

До настоящего времени микроволновые резонаторы в основном управлялись кубитами трансмона, которые являются наиболее распространенными сверхпроводящими кубитами. Подобно кубитам трансмона, флюксониевые кубиты состоят из конденсатора и джозефсоновского перехода. Кроме того, флюксониевые кубиты содержат индуктор, который защищает кубиты от воздействия окружающей среды и обеспечивает их уникальные свойства.

В новой работе исследователи используют флюксониевый кубит, который можно свободно контролировать с помощью магнитных полей, чтобы специально включать и выключать взаимодействие с микроволновым резонатором.

Этот метод позволяет эффективно устранить основной источник нежелательного шума от необходимых вспомогательных систем. «Это значительно улучшает управление и долговечность квантовых состояний и может сделать будущие квантовые компьютеры с микроволновыми резонаторами более мощными и надежными», — говорит Кирхмайр.

Публикация взята с сайта: https://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuan...

Квантовый компьютер способен решать задачи оптимизации быстрее, чем классические суперкомпьютеры, что известно как «квантовое преимущество», и это было продемонстрировано исследователем из Университета Южной Калифорнии в недавней статье, опубликованной в журнале Physical Review Letters.

Исследование показывает, как квантовый отжиг, специализированная форма квантовых вычислений, превосходит лучшие существующие классические алгоритмы при поиске близких к оптимальным решений для сложных задач.

«Квантовый отжиг работает, находя состояния с низкой энергией в квантовых системах, которые соответствуют оптимальным или близким к оптимальным решениям решаемых задач», — отметил Дэниел Лидар, автор статьи и профессор электротехники и вычислительной техники, химии, а также физики и астрономии в Инженерной школе USC Витерби и Колледже искусств и наук USC Дорнсиф.

Приблизительная оптимизация.
Ученые на протяжении многих лет пытались продемонстрировать квантовое преимущество в масштабах (где квантовое преимущество увеличивается с ростом размера задачи) с использованием квантового отжигания. Долгое время считалось, что квантовый отжиг может предложить вычислительные преимущества для оптимизации, но убедительные доказательства улучшения масштабируемости по сравнению с классическими методами оставались недоступными. Это исследование смещает фокус с точной оптимизации (где квантовое преимущество остается недоказанным) на приблизительную оптимизацию, область с широким применением в промышленности и науке.

Квантовый отжиг — это специфический тип квантовых вычислений, который использует принципы квантовой физики для нахождения высококачественных решений сложных задач оптимизации. Вместо того чтобы требовать точных оптимальных решений, исследование сосредоточилось на поиске решений в пределах определенного процента (≥1%) от оптимального значения.

Многие реальные задачи не требуют точных решений, что делает этот подход практически актуальным. Например, при определении, какие акции включить в паевой инвестиционный фонд, часто достаточно просто превзойти ведущий рыночный индекс, а не обойти каждый другой портфель акций.

Чтобы продемонстрировать алгоритмическое квантовое преимущество, исследователи использовали квантовый процессор D-Wave Advantage, специализированное устройство квантовых вычислений, установленное в Институте информационных наук USC. Как и в случае со всеми современными квантовыми компьютерами, шум играет значительную роль в разрушении квантового преимущества в квантовом отжигании.

Для преодоления этой проблемы команда внедрила технику, известную как коррекция квантового отжигания (QAC), на процессоре D-Wave, создав более 1300 логических кубитов с подавлением ошибок. Это подавление ошибок стало ключевым для достижения преимущества над параллельным темперированием с изоэнергетическими кластерными перемещениями (PT-ICM), наиболее эффективным классическим алгоритмом для сопоставимых задач.

Показатели «времени до epsilon».
Исследование продемонстрировало квантовое преимущество, используя несколько исследовательских методов и сосредоточившись на семействах двумерных задач спинового стеклянного типа с высокоточным взаимодействием.

«Задачи спинового стекла представляют собой класс сложных задач оптимизации, которые происходят из статистических физических моделей неупорядоченных магнитных систем», — пояснил Лидар.

Вместо того чтобы искать точные решения, исследователи оценили показатели «времени до epsilon», измеряя, как быстро каждый подход может находить решения в пределах заданного процента от оптимального ответа.

Ученые намерены расширить свои выводы на более плотные, многомерные задачи и исследовать применение в реальной оптимизации. Лидар отметил, что дальнейшие улучшения в квантовом оборудовании и подавлении ошибок могут усилить наблюдаемое преимущество.

«Это открывает новые пути для квантовых алгоритмов в задачах оптимизации, где близкие к оптимальным решениям вполне достаточно».