Две недавние статьи изменили ландшафт квантовых угроз. Google показал атаку на 256-битную эллиптическую криптографию, которая занимает минуты на быстрых архитектурах. Oratomic опубликовал расчёты, показывающие, что для взлома достаточно 10 000 физических кубитов при нелокальной связности — на порядки меньше, чем считалось раньше.

Далее — перевод статьи Филиппо Валсорды, ведущего криптографа Go и основателя Geomys.

• Google и Oratomic резко снизили оценки ресурсов для квантовой атаки на эллиптическую криптографию
• Heather Adkins и Sophie Schmieg (Google) установили дедлайн 2029 — 33 месяца от сегодня
• Вопрос не «будет ли CRQC к 2030», а «уверены ли вы на 100%, что не будет»
• ML-KEM и ML-DSA нужно развёртывать прямо сейчас, без ожидания
• Гибридные подписи (classic + PQ) — потеря времени, переходите сразу на ML-DSA-44
• Симметричная криптография (128-bit) остаётся безопасной — алгоритм Гровера не параллелизуется
• TEE (SGX, SEV-SNP) фактически уязвимы — PQ-ключей для них нет
• Scott Aaronson проводит параллель с ядерным оружием: исследования перестали быть публичными

Что изменилось: две статьи, которые переписали прогнозы

До недавнего времени консенсус был таков: криптографически значимый квантовый компьютер (CRQC) потребует миллионы физических кубитов и будет недостижим ещё десятилетия. Две работы 2024–2025 годов разрушили этот консенсус.

Статья Google продемонстрировала атаку на 256-битную эллиптическую криптографию, которая на быстрых архитектурах занимает минуты, а не годы. Oratomic в своей работе показал, что при нелокальной связности кубитов достаточно 10 000 физических кубитов — это на несколько порядков меньше всех предыдущих оценок.

Валсорда оговаривается: он не квантовый физик и не может проверить математику этих статей самостоятельно. Но криптографическое сообщество восприняло их серьёзно. Именно поэтому Heather Adkins (VP Security Google) и Sophie Schmieg (криптограф Google) публично заявили, что считают дедлайн 2029 реалистичным.

Параллель с ядерным оружием

Scott Aaronson — один из ведущих специалистов по квантовым вычислениям — провёл тревожную параллель. По его словам, квантовые исследования сейчас напоминают ядерную физику в 1939–1940 годах: публикации ещё открыты, но это может измениться очень быстро, когда военные и государственные акторы поймут практическую значимость работ.

Вопрос не в том, появится ли CRQC к 2030 году. Вопрос в том, уверены ли вы на 100%, что он не появится.

Это принципиальный сдвиг в риторике. Раньше аргумент против постквантового перехода звучал так: «зачем тратить ресурсы на угрозу, которая, возможно, никогда не материализуется». Сейчас аргумент перевернулся: если есть хотя бы значимая вероятность CRQC к 2029–2030, цена бездействия несопоставимо выше цены перехода.

Что делать прямо сейчас: ML-KEM и ML-DSA

NIST стандартизировал постквантовые алгоритмы: ML-KEM (FIPS 203) для инкапсуляции ключей и ML-DSA (FIPS 204) для цифровых подписей. Их нужно развёртывать сейчас, не дожидаясь следующего года или «когда все перейдут».

Для обмена ключами (key exchange) переход относительно прост: ML-KEM уже поддерживается в TLS 1.3, OpenSSH, браузерах. Сложнее с подписями.

Гибридные подписи: не тратьте время

В сообществе активно обсуждаются «гибридные» схемы подписей, где подпись содержит и классическую (ECDSA/RSA), и постквантовую компоненту. Позиция Валсорды: это потеря времени и усложнение системы без реальной выгоды.

Аргумент за гибриды звучит так: «если ML-DSA окажется уязвимым, классическая часть спасёт». Но это неправильный анализ угрозы. Если CRQC появится, классическая часть сломается первой. Если ML-DSA сломается математически — мы всё равно в проблеме. Правильный подход: идти сразу на ML-DSA-44 (минимальный вариант) и не строить сложные гибридные схемы.

Что безопасно, а что нет

Симметричная криптография: можно не паниковать

AES-128 и SHA-256 остаются безопасными. Алгоритм Гровера теоретически снижает стойкость симметричных шифров вдвое по числу бит, но критически важно: алгоритм Гровера не параллелизуется. Квантовое ускорение здесь квадратичное, а не экспоненциальное, как у алгоритма Шора для RSA. 128-битная симметричная защита эквивалентна 64-битной квантовой, что по-прежнему недостижимо для атаки.

TEE (доверенные среды выполнения): проблема без решения

Для Intel SGX, AMD SEV-SNP и других TEE-технологий ситуация плохая. Аттестация в этих системах строится на RSA и ECDSA ключах, прошитых в железо производителем. Постквантовых ключей для TEE-аттестации попросту не существует — это проблема на уровне аппаратного обеспечения, которую нельзя решить программным обновлением.

Если ваша архитектура безопасности критически зависит от TEE-аттестации — это риск, который нужно учитывать в планировании прямо сейчас.

Сигналы от инструментов: OpenSSH уже предупреждает

Практический индикатор серьёзности ситуации: OpenSSH в последних версиях начал выводить предупреждения о соединениях без постквантового обмена ключами. Это не просто «best practice» — это сигнал от людей, которые пишут критическую инфраструктуру и видят угрозу достаточно близкой, чтобы беспокоить пользователей прямо сейчас.

Параллельно Валсорда начал преподавать RSA и ECDSA как legacy-алгоритмы в своих курсах и воркшопах. Не как «возможно устаревшие в будущем», а как алгоритмы с ограниченным сроком годности, которые нужно заменять сегодня.

Практический план действий

1. Key exchange — перейти на ML-KEM в TLS 1.3 прямо сейчас. Поддержка есть в OpenSSL 3.x, BoringSSL, браузерах, Go 1.23+
2. Подписи — начать миграцию на ML-DSA-44. Не гибридные схемы, а чистый ML-DSA
3. Инвентаризация — найти все места, где используются RSA/ECDSA/DH ключи: TLS-сертификаты, SSH-ключи, JWT, code signing, PKI
4. TEE-зависимости — задокументировать все системы, использующие SGX/SEV аттестацию, оценить риск
5. Симметрику — не трогать, AES-128 и SHA-256 достаточно
6. Планирование — не ждать «когда всё устаканится». 33 месяца — это меньше трёх лет

Итог: время инженера дороже неопределённости

Валсорда не утверждает, что CRQC обязательно появится к 2029 году. Но вероятность, по его мнению, достаточно высока, чтобы действовать уже сейчас. Квантовые исследования развиваются быстрее, чем ожидалось. Публичность этих исследований может быть временной — как это было с ядерными в 1940-х.

Практический совет Валсорды: начните с инвентаризации криптографии в вашей системе. Найдите все RSA, ECDSA, DH ключи и соединения. Это займёт время — лучше начать сейчас. NIST уже стандартизировал алгоритмы. Реализации есть. Экспертиза накапливается. Единственное, чего не хватает — это решения начать.

Две научные статьи, опубликованные на прошлой неделе, радикально снизили оценки ресурсов, необходимых квантовому компьютеру для взлома современной криптографии. Вальсорда считает, что риск стал неприемлемым — и миграцию нужно начинать немедленно.

• Google снизила оценку ресурсов для взлома 256-битных эллиптических кривых — атака возможна за минуты
• Oratomic показала: 10 000 физических кубитов могут быть достаточно (при неклассической связности)
• Эксперты Google установили дедлайн миграции на постквантовую криптографию — 2029 год
• ML-KEM и ML-DSA — алгоритмы, которые нужно внедрять прямо сейчас
• Гибридная аутентификация больше не имеет смысла — нужно переходить сразу на ML-DSA-44
• TEE (Intel SGX, AMD SEV-SNP) не имеют постквантовых ключей — их надёжность под вопросом

Что произошло

На прошлой неделе вышли две статьи, которые изменили картину:

• Google опубликовала статью, резко снижающую оценку числа логических кубитов и гейтов для взлома 256-битных эллиптических кривых (NIST P-256, secp256k1). Атака стала возможна за минуты на архитектурах со сверхпроводящими кубитами
• Oratomic показала, что 256-битные кривые можно сломать на 10 000 физических кубитах при неклассической связности (как у нейтральных атомов). Атака медленнее, но даже один взломанный ключ в месяц — это катастрофа

Почему это срочно

Вальсорда приводит позиции экспертов:

Квантовые рубежи могут быть ближе, чем кажутся. 2029 — наш дедлайн.

Скотт Ааронсон сравнил текущую ситуацию с тем, как исследования ядерного деления перестали публиковаться между 1939 и 1940 годами — намекая, что часть прогресса в квантовых вычислениях уже идёт непублично.

Ключевой аргумент Вальсорды: вопрос не «уверены ли вы на 100%, что квантовый компьютер появится к 2030?», а «уверены ли вы на 100%, что НЕ появится?» Когда на кону безопасность пользователей, даже небольшая вероятность неприемлема.

Что делать прямо сейчас

Обмен ключами (key exchange)

Миграция на ML-KEM идёт нормально. В Go 1.24 алгоритм доступен в стандартной библиотеке (crypto/mlkem). TLS уже использует гибрид X25519 + ML-KEM-768.

Любой обмен ключами без постквантовой защиты Вальсорда теперь считает потенциальной компрометацией — как это делает OpenSSH, предупреждая пользователя.

Аутентификация (подписи)

Здесь Вальсорда радикальнее: гибридная аутентификация (классика + постквантум) больше не имеет смысла. Нужно переходить сразу на чистый ML-DSA-44:

• Гибридные схемы с 18 типами композитных ключей (draft-ietf-lamps-pq-composite-sigs) только замедлят миграцию
• За два года опыта с ML-KEM появилась уверенность в решётчатых схемах
• Единственная выгода гибридов — защита, если ML-DSA будет классически взломан до появления квантового компьютера. Это неправильный компромисс

Симметричное шифрование

Хорошая новость: ничего делать не нужно. Распространённое заблуждение о необходимости 256-битных ключей из-за алгоритма Гровера — ошибочно. 128-битные ключи остаются безопасными: атака Гровера не масштабируется при параллелизации, и это доказано математически.

TEE и аппаратная аттестация

Intel SGX, AMD SEV-SNP и другие TEE — в худшем положении. Все их ключи и корни доверия не используют постквантовые алгоритмы, и Вальсорда не слышал о прогрессе в этом направлении. Для аппаратных решений это означает: если квантовый компьютер появится раньше обновления — TEE нельзя считать надёжной защитой.

Кого это затрагивает

• Блокчейн-экосистемы (atproto, криптовалюты) — нужно начинать миграцию немедленно, иначе при появлении квантового компьютера придётся выбирать между компрометацией пользователей и блокировкой аккаунтов
• Шифрование файлов — особенно уязвимо для атак «сохрани сейчас, расшифруй потом». Вальсорда планирует начать предупреждать, а затем блокировать неквантовостойкие типы получателей в age
• Протоколы с долгоживущими ключами — всё, что рассчитано на работу дольше 3 лет, уже под угрозой
• Новые развёртывания — больше не имеет смысла внедрять неквантовостойкие схемы. Даже если пэйринги были удобны

Выводы

Может быть, через 10 лет предсказания окажутся неверными. Но сейчас они могут оказаться верными совсем скоро — и этот риск больше неприемлем.

Вальсорда начал преподавать курс криптографии в Болонском университете — и упоминает RSA, ECDSA и ECDH только как устаревшие алгоритмы. Это говорит о масштабе сдвига: криптографическое сообщество переходит от «когда-нибудь» к «прямо сейчас».

Источник: Filippo Valsorda — A Cryptography Engineer's Perspective on Quantum Computing Timelines

Результат: примерно треть всех биткоинов — около 6,9 млн BTC — уже находится под повышенным риском, поскольку их публичные ключи засвечены в блокчейне.

Google снизила оценку ресурсов для взлома ECDLP-256 в 20 раз — до менее 500 000 физических кубитов

Квантовый компьютер сможет вскрыть приватный ключ Bitcoin за считанные минуты после раскрытия публичного ключа

Под угрозой 6,9 млн BTC (треть всего объёма) — особенно после обновления Taproot

Google не публикует квантовые схемы — результаты верифицированы через zero-knowledge proof

Дедлайн миграции на постквантовую криптографию — 2029 год

Что именно нашла Google

Исследование сфокусировано на задаче дискретного логарифма на эллиптических кривых (ECDLP-256) — математическом фундаменте криптографии на эллиптических кривых (elliptic curve cryptography), на которой построены Bitcoin, Ethereum и большинство блокчейнов. Команда скомпилировала два квантовых контура, реализующих алгоритм Шора:

• Вариант 1: менее 1200 логических кубитов + 90 млн вентилей Тоффоли
• Вариант 2: менее 1450 логических кубитов + 70 млн вентилей Тоффоли

По оценке авторов, эти контуры могут быть выполнены на сверхпроводящем квантовом компьютере с менее чем 500 000 физических кубитов за несколько минут. Ранее для взлома ECDLP-256 требовались миллионы физических кубитов — новая оценка в 20 раз ниже.

Для контекста: крупнейший квантовый процессор Google Willow (2024) содержит 105 кубитов. До 500 000 ещё далеко, но прогресс ускоряется нелинейно.

Окно атаки: от раскрытия ключа до кражи средств

Когда вы отправляете Bitcoin-транзакцию, ваш публичный ключ раскрывается в сети. До того как транзакция будет включена в блок (в среднем 10 минут), злоумышленник с квантовым компьютером теоретически может:

1. Извлечь публичный ключ из мемпула
2. Вычислить приватный ключ (по оценке CoinDesk — за ~9 минут)
3. Подписать свою транзакцию и перехватить средства

По данным исследования, вероятность успеть до подтверждения блока — 41%. Это не гарантия, но угрожающая статистика.

Ещё хуже ситуация с кошельками, где публичный ключ уже раскрыт навсегда — через повторное использование адреса или обновление Taproot (2021), которое по умолчанию выставляет публичные ключи в блокчейн. Таких кошельков — 6,9 млн BTC, включая 1,7 млн BTC с ранних дней сети (в том числе монеты Сатоши Накамото).

Ответственное раскрытие через zero-knowledge proof

Google не опубликовала сами квантовые контуры — это было бы равносильно руководству по атаке. Вместо этого команда использовала доказательство с нулевым разглашением (zero-knowledge proof): математическую конструкцию, позволяющую третьим сторонам верифицировать результаты без раскрытия деталей реализации.

С этого момента считайте, что алгоритмы на переднем крае будут засекречены. Прекращение академических публикаций будет характерным признаком.

Этот подход задаёт новый стандарт раскрытия уязвимостей в квантовой криптоаналитике. Google призывает другие исследовательские группы следовать этой модели.

Что это значит для разработчиков

Проблема касается не только криптовалют. ECDLP-256 лежит в основе криптографии на эллиптических кривых, которая используется повсеместно:

• TLS/HTTPS — защита веб-трафика
• SSH — аутентификация на серверах
• GPG/PGP — подписание и шифрование email
• JWT — токены авторизации (при использовании ES256)
• Подписи кода — верификация пакетов и обновлений

Однако централизованные системы (банки, HTTPS-серверы) могут обновить криптографию принудительно. Децентрализованные блокчейны — нет, именно поэтому Google сфокусировалась на криптовалютах как на самых хрупких системах.

Банки не ломаются из-за обратного проектирования одного ключа. Блокчейны — ломаются. Они гораздо более хрупкие.

Постквантовая криптография — что уже можно сделать

Стандарты постквантовой криптографии (PQC) уже утверждены NIST:

• ML-KEM (бывший CRYSTALS-Kyber) — для обмена ключами
• ML-DSA (бывший CRYSTALS-Dilithium) — для цифровых подписей
• SLH-DSA (бывший SPHINCS+) — для stateless-подписей

Google уже внедрила PQC в Chrome, Gmail и Cloud. Для разработчиков на практике:

• Go 1.24+ — пакет crypto/mlkem уже в стандартной библиотеке
• OpenSSL 3.5 — поддержка ML-KEM и ML-DSA
• liboqs от Open Quantum Safe — библиотека постквантовых алгоритмов для C/C++/Python
• Cloudflare — уже поддерживает PQC в TLS-соединениях

Реакция индустрии: Ethereum готов, Bitcoin — нет

Ethereum Foundation запустила pq.ethereum.org — портал постквантовой миграции с восемью годами исследований, 10+ клиентскими командами и дорожной картой на несколько хардфорков.

Bitcoin пока отстаёт. BIP 360 — предложение по квантово-устойчивым кошелькам — находится на ранней стадии. Проблема в том, что децентрализованное сообщество не может быстро согласовать обновление протокола.

Сказать, что квантовые компьютеры приближаются — это не FUD. FUD — утверждать, что Bitcoin не может адаптироваться. Он может. Просто нужно начать работать над решениями уже сегодня.

Хасиб Куреши из Dragonfly обратил внимание на необычную деталь: Google не опубликовала квантовые контуры. «Это очень нетипично — показывает, что Google считает угрозу серьёзной.» По его оценке, квантовые компьютеры нужной мощности могут появиться к концу десятилетия, а не к середине 2030-х.

Выводы

Статья Google не означает, что Bitcoin можно взломать прямо сейчас. Но она резко сдвигает временные рамки: с «когда-нибудь после 2035» на «возможно, к концу этого десятилетия». Для разработчиков это означает одно — проектировать с учётом постквантовой криптографии нужно уже сегодня.

Мы больше не смотрим на середину 2030-х. Квантовые компьютеры такого масштаба могут появиться к концу десятилетия. Всем блокчейнам нужен план миграции немедленно. Постквантовая эра — это больше не учебная тревога.

Источники: Google Research | CoinDesk | Bloomberg | Ethereum PQC

В ней она, что британская разведка меняет подход к подготовке сотрудников. В ближайшие годы офицеров будут обучать Python и работе с кодом наравне с иностранными языками. Этот навык станет обязательной частью профессии разведчика.

ИИ, алгоритмы и «серая зона»

По словам главы MI6, искусственный интеллект, биотехнологии и квантовые вычисления не просто ускоряют развитие экономики, но и меняют саму природу конфликтов. Эти технологии «сходятся», создавая инструменты, которые еще недавно выглядели научной фантастикой.

Особое внимание Метревели уделила угрозам из «серой зоны» — действиям, которые находятся ниже формального порога войны.

Среди них она назвала кибератаки на критическую инфраструктуру, использование дронов у чувствительных объектов и масштабные кампании дезинформации.

Python вместо мела и шифроблокнота

На этом фоне MI6 делает ставку на массовую технологическую грамотность внутри службы.

Разведчики должны чувствовать себя уверенно не только при работе с агентурой, но и при анализе данных, автоматизации процессов и понимании того, как работают алгоритмы.

Метревели сформулировала это предельно прямо: сотрудники должны «так же свободно владеть Python, как и несколькими иностранными языками». Речь идет не о подготовке узкого круга технарей, а о базовом навыке для большинства офицеров.

Люди важнее машин, но без кода — никуда

Несмотря на акцент на ИИ и автоматизацию, глава MI6 отдельно подчеркнула, что технологии не заменят человека.

Интерпретация информации, принятие решений и моральный выбор по-прежнему остаются за людьми. ИИ, по ее словам, должен усиливать человеческие способности, а не подменять их.

В то же время она отметила, что без «экспертизы в технологиях» современная разведка просто не сможет работать. Именно поэтому MI6 планирует активнее привлекать лингвистов, дата-сайентистов, инженеров и разработчиков.

Физики провели эксперимент, который можно назвать «квантовым детектором лжи» — тест Белла, разработанный знаменитым физиком Джоном Беллом. Этот тест показывает, использует ли система настоящие квантовые эффекты или лишь притворяется квантовой. Уникальность исследования в том, что его применили к сверхпроводящему квантовому процессору с 73 кубитами — это рекордный масштаб для подобных проверок.

Команда использовала стратегию, которая обошла сложные прямые измерения: вместо этого они сфокусировались на минимизации энергии — на том, что квантовые устройства умеют особенно хорошо. Результат оказался бесспорным: зафиксированные значения оказались на 48 стандартных отклонений ниже, чем позволила бы классическая физика. Это практически исключает вероятность случайности.

Далее учёные подтвердили наличие редкого типа квантовой нелокальности — подлинных многокомпонентных корреляций Белла. Это означает, что в эксперименте участвовали все кубиты системы, а не отдельные части. Команде удалось подготовить серию низкоэнергетических состояний, которые прошли этот тест на системах до 24 кубитов, что стало весомым доказательством истинного квантового поведения.

«Этот результат доказывает: квантовые компьютеры не просто становятся больше. Они становятся лучше в демонстрации своей квантовой сути», — отмечают авторы исследования.

Помимо фундаментального значения, такие тесты — ключ к развитию надёжной квантовой криптографии, коммуникаций и алгоритмов нового поколения. Теперь у учёных появился реальный инструмент, который может подтвердить: система действительно квантовая, а не выдаёт желаемое за действительное.

Подробности разработки

Лауреатами стали Джон Кларк (Калифорнийский университет в Беркли), Мишель Деворе (Йельский университет и Калифорнийский университет в Санта-Барбаре) и Джон Мартинис (Калифорнийский университет в Санта-Барбаре). На троих они разделят премию в размере 1,17 млн долларов. Важно отметить: Джон Мартинис — не только профессор, но и бывший главный специалист по квантовым технологиям в Google, где он возглавлял программу по созданию квантового процессора Sycamore. Именно под его руководством Google в 2019 году впервые заявила о достижении квантового превосходства.

Работы учёных начались ещё в 1980-х. Они впервые показали, что квантовые эффекты можно наблюдать и контролировать в миниатюрных электрических цепях. В экспериментах с сверхпроводящими материалами, которые при сверхнизких температурах проводят ток без сопротивления, им удалось зафиксировать явление квантового туннелирования — когда частицы проходят через барьеры, которые по законам классической физики преодолеть невозможно.

Эти результаты стали поворотной точкой. Исследователи доказали: квантовая механика — не только абстрактная теория, а инструмент, который можно «встроить» в инженерные системы. Их схема с джозефсоновскими переходами позволила создавать квантовые состояния в электрических контурах, открыв путь к разработке сверхпроводящих кубитов, которые сегодня лежат в основе большинства промышленных квантовых компьютеров.

«Эти открытия показали, что странные свойства квантового мира можно воплотить в устройствах, которые помещаются на ладони», — отметили в Нобелевском комитете. Председатель комитета Олле Эрикссон подчеркнул, что квантовая механика — это не прошлое, а основа всей цифровой эры.

Современные квантовые технологии выросли именно из тех экспериментов. Схемы, похожие на разработанные лауреатами, используются в лабораториях IBM, Google, Intel и десятков исследовательских групп по всему миру. Помимо квантовых вычислений, такие схемы позволяют создавать сверхточные датчики, анализировать магнитные поля и даже обнаруживать подземные структуры.

Сам Кларк признался, что был «ошеломлён» новостью о награде: «Мне никогда не приходило в голову, что это может стать основой для Нобелевской премии».

Как отметила заместитель председателя правительства Нижегородской области Екатерина Солнцева, это направление кардинально меняет подход к вычислениям и открывает новые горизонты для решения ранее невыполнимых задач. «Благодаря уникальным принципам квантовой механики квантовые компьютеры способны обрабатывать информацию с невероятной скоростью, что имеет огромное значение для различных областей — от криптографии до моделирования сложных систем. Развитие квантовых компьютеров и суперкомпьютеров, нейроморфных процессоров и микроэлектроники имеет для нас стратегическое значение», — подчеркнула она.

Спикер от Газпромбанка, Александр Гришканич, исполнительный директор Департамента аналитики и внедрения технологий, рассказал о применении квантовых вычислений в банке. По его словам, технологии уже близки к практическому применению благодаря прогрессу в коррекции ошибок и растущему интересу бизнеса.

«Квантовый компьютер в обозримом будущем принесёт значимые экономические эффекты, особенно в финансовом секторе, поэтому стратегически важно не игнорировать эти изменения. Необходимо инвестировать в молодые команды, работающие над квантовыми проектами, чтобы вовлечь их в сообщество и повысить конверсию лабораторных исследований в экономически полезные решения», — добавил Александр Гришканич.

Для комфортного общения участников Газпромбанк.Тех организовал на площадке партнёрскую зону. Это пространство для нетворкинга, где между лекциями можно было отдохнуть, выпить кофе и обсудить услышанное. Здесь студенты знакомились, обменивались контактами и вели дискуссии о квантовом превосходстве.

Три дня школы пролетели быстро, но для многих участников это стало только началом большого пути в мире квантовых вычислений. Кто-то продолжит углублённое изучение темы в университете, другие применят полученные знания в исследовательских проектах, а некоторые, возможно, вскоре будут работать с настоящими квантовыми компьютерами и их программными эмуляторами.

Мы рады, что смогли поддержать это образовательное мероприятие и создать комфортное пространство для общения молодых специалистов. Квантовые технологии развиваются стремительно, и важно, чтобы в России было достаточно квалифицированных кадров для работы в этой области. Летняя школа в Нижнем Новгороде — важный вклад в подготовку нового поколения специалистов по квантовым вычислениям.

Проведение школы должно дать новый импульс для развития профессионального сообщества специалистов в области квантовых и смежных технологий в России.

«Я думаю, что могу смело утверждать: квантовую механику не понимает никто».

По этой причине многие идеи оставим без внимания — попытка их объяснения растянется на десяток страниц. Также не будет формул и страшных математических моделей.

Рассмотрим лишь то, что приблизит к ответу на вопрос: как квантовые вычисления повлияют на программирование в будущем.

Определения и квантовая путаница

Кубиты

Квантовые вычисления строятся на основе кубитов. Они существуют как физические объекты. Законы квантовой механики проявляются на фотонах, электронах, ионах, атомах.

Самое интересное — если обычный бит принимает значение 0 или 1, то кубит находится в суперпозиции. Его состояние описывают диапазоном от 0 до 1, и оно непрерывно меняется.

Суперпозицию можно рассмотреть на примере монетки. На столе она лежит орлом вверх (0), либо решкой (1). Теперь представьте, что монету подбросили, — она вращается в воздухе и находится как бы в обоих состояниях одновременно.

Квантовая запутанность

В квантовой механике что не явление, то необъяснимое событие. Одно из таких — запутанность. Два отдельных кубита оказываются «связаны», игнорируя расстояние.

Например, если измеряете один кубит, то автоматически узнаете состояние другого. Даже если второй находится на Марсе.

Квантовый брутфорс

Битами классических компьютеров управляют логические операторы — И, ИЛИ, НЕ.

Состоянием кубитов управляют гейты. Они «переставляют» квантовые вероятности, чтобы получить диапазон с правильным ответом.

Представьте замок и 40 ключей. Только один из них подходит. Классический компьютер попробует каждый ключ по очереди. Квантовый образец одновременно «проверит» все варианты, затем с помощью гейтов сузит поиск до верного.

Суть в том, что квантовые методы вычисляют ответ всего за √N попыток вместо N, как в классическом переборе.

Последнее испытание гибкости вашей фантазии: гейты выводят и удерживают кубиты в суперпозиции. Это невероятно сложная задача.

Представьте идеально сбалансированную иголку. Ваша задача, как ученого, — установить иглу на самый кончик и удерживать в равновесии как можно дольше.

Он — компьютер, но квантовый

Есть мнение, что квантовый компьютер (КК) вовсе не компьютер, потому что выдает не точный, а приблизительный ответ.

Но он все равно компьютер! У него есть процессор, память, он следует алгоритмам. КК принимает входные данные и выдает результат, который можно обработать.

Справедливое замечание: без классического компьютера квантовые вычисления — бесполезны.

КК отсекает решения, невозможные из-за противоречивости, и обозначает предел с ответом. Искать это точное решение и выбирать из нескольких выданных вариантов — задача обычного ПК.

КК можно сравнить с аналоговым компьютером. В обоих устройствах происходит не вычисление, а измерение результата.

Как квантовые вычисления повлияют на программирование

Криптография — одна из первых областей, где развитие индустрии квантовых вычислений обещает серьезные изменения. Современные методы шифрования уязвимы при применении квантовых алгоритмов.

С появлением достаточно мощного КК использование RSA и AES будет небезопасным. Поэтому IT-компании уже разрабатывают квантовую криптографию, чтобы защитить данные до появления угрозы.

В будущем интеграция квантовых технологий решит проблемы оптимизации. Компьютеры будут определять наилучшее решение среди огромного числа вариантов. Актуально для маршрутизации и планирования производства.

Машинное обучение тоже выигрывает от развития квантовых вычислений. Скорость обучения нейросетей увеличится в разы.

Классические алгоритмы vs квантовые алгоритмы

Классические алгоритмы работают последовательно, а квантовые сокращают количество шагов благодаря параллельной обработке через суперпозиции кубитов.

Например, алгоритм Шора. Он раскладывает числа на множители, но работает только на квантовом компьютере.

На классическом ПК методы нахождения множителей начинают работать медленнее. Скорость замедления растет с величиной числа. Классические методы требуют так много вычислений, что время выполнения растет экспоненциально (как снежный ком):

• Для числа размером 2 цифры — очень легко.
• Для числа размером 10 цифр — сложнее, но реально.
• Для числа размером в 300 цифр (как в RSA-криптографии) — может занять тысячи лет.

С развитием индустрии квантовых технологий число, на разложение которого ушли бы тысячи лет, будет разобрано за несколько часов или дней.

Другой пример — алгоритм Гровера. Он ускоряет поиск в неструктурированных базах данных.

В списке из 1000 элементов обычный компьютер проверит до 1000 записей. Алгоритм Гровера проверит всего √1000 ≈ 31 запись.

Нужны ли новые языки программирования?

Для квантовых измерений только традиционных языков программирования недостаточно.

Qiskit

Разработчик: IBM

Популярный Python-фреймворк для программирования квантовых алгоритмов. На нем можно написать программу и выполнить ее на симуляторе. Есть возможность запускать алгоритмы на реальных квантовых компьютерах IBM через облако.

Cirq

Разработчик: Google

Библиотека на Python для создания и тестирования технологий квантового вычисления. Cirq чаще используют для работы с алгоритмами Гровера, Шора и др. Программу можно протестировать на симуляторе.

Q#

Разработчик: Microsoft

Q# — это часть Microsoft Quantum Development Kit (QDK). Он содержит инструменты для симуляции, разработки программ и интеграции квантовых вычислений с кодом на C# или Python.

Какая математика потребуется разработчикам?

Разработчик должен уметь работать с матрицами и векторами, потому что с их помощью описывают состояния кубитов и операции над ними.

Векторы показывают, где кубит «находится» в пространстве, а матрицы управляют его изменениями.

Все квантовые операции — это просто умножение вектора состояния на матрицы. Но результат нельзя узнать до момента измерения, поэтому вероятность каждого расчета задается квадратичными модулями коэффициентов.

Квантовые вычисления невозможно представить без комплексных чисел. Они учитывают направление фазы, необходимое для описания интерференции (суперпозиции).

В будущем программист должен понимать, как измерения кубитов приводят к результатам с заданной вероятностью, и уметь моделировать суперпозицию.

Когда начинать изучать квантовые вычисления?

Развитие квантовых технологий находится на этапе перехода от исследовательской стадии к практике в реальных приложениях. До массового внедрения далеко, десятки лет.

Уходить сегодня из фронтенда в разработку квантовых программ — это как создавать ИИ в 80-х годах.

Основное ограничение — количество активных кубитов и стабильность вычислений. Процессор IBM Condor с 1121 кубитом побил рекорд по мощности, но поддержание кубитов в суперпозиции и подавление квантового шума остаются нерешенными проблемами.

Сегодня использование квантовых вычислений сводится к узким задачам: симуляции материалов, исследованию химических соединений.

Какие компании уже инвестируют в квантовые вычисления?

IBM — лидер в разработке квантовых технологий. Их платформа IBM Quantum Experience предоставляет доступ к настоящим квантовым компьютерам через облако.

В 2016 году компания запустила первый публичный квантовый процессор и продолжает увеличивать масштаб вычислений, предлагая обучение и инструменты для разработчиков Qiskit.

Google тоже добилась успеха, заявив о квантовой супрематии — решении задачи, недостижимой для классических компьютеров, с помощью своего процессора Sycamore. Google работает над оптимизацией алгоритмов и предоставляет инструменты для программирования на платформе Cirq.

Microsoft раньше других взялась за развитие языка программирования для квантовых вычислений — Q#. Вместе с этим доступен Quantum Development Kit, который моделирует квантовые программы и тестирует на симуляторах.

Amazon тоже не осталась в стороне. Компания предлагает облачный сервис AWS Braket, интегрирующий работу с квантовыми симуляторами.

При появлении первых ПК компании разрабатывали собственные операционные системы, процессоры и платформы. Сегодня квантовые технологии находятся на той же стадии — это начало глобальной гонки за квантовую мощь.

Через 5 лет квантовые компьютеры, вероятно, достигнут промежуточной стадии применения. Усилия будут направлены на коррекцию ошибок.

Через 10 лет можно ожидать стабильных образцов с тысячами кубитов. Это станет отправной точкой для коммерческой квантовой индустрии.

Спустя 20 лет квантовые компьютеры, вероятно, станут частью бизнеса. Их будут применять разработчики, работающие с криптографией, ИИ, аналитикой. К этому времени квантовые вычисления станут массовым явлением.

Возможно, поколение разработчиков в 2045 году будет изучать квантовую механику наряду с классической информатикой.

Инструменты и платформы для начала работы

Если не терпится попробовать квантовую разработку, обратите внимание на следующие инструменты.

IBM Quantum Experience и Qiskit

IBM Quantum Experience — это облачная платформа. Она поддерживает запуск кода на реальном квантовом компьютере — 5-кубитном IBM Quito. Платформа содержит учебные курсы, в том числе серию статей по основам квантовой механики.

Чтобы программировать кубиты, зарегистрируйтесь на IBM Quantum Experience и познакомьтесь с библиотекой Python Qiskit.

Пример квантовой схемы:

В библиотеке Qiskit есть модули для изучения оптимизации, машинного обучения и квантовой химии. Если хотите протестировать программу на реальном образце КК, подключайтесь через API.

Google Cirq

Google Cirq — это библиотека Python для создания, выполнения и отладки квантовых вычислений на симуляторах или реальном оборудовании Google. Cirq подходит для тех, кто хочет более программно ориентированный подход к квантовой механике.

Особенности:

• Cirq задает низкоуровневую структуру операций над кубитами.
• Полностью бесплатная библиотека, поддерживаемая Google.
• Интеграция квантовых и классических инструментов в одном коде.

Пример квантовой схемы:

Чтобы использовать физический процессор, нужно подключиться к облаку Google Quantum.

Microsoft Q#

Q# — язык с высоким уровнем абстракции. Его используют, чтобы сосредоточиться на алгоритмах без погружения в низкоуровневую обработку кубитов.

Для работы с Q# понадобится Quantum Development Kit, .NET, расширение для Visual Studio или VS Code.

Простая программа на Q#:

Код выполняется через симулятор, встроенный в QDK.

Microsoft предлагает облако с доступом к реальным квантовым процессорам. После настройки учетной записи Azure можно отправлять программы на лабораторные компьютеры и гибридные симуляторы.

Симуляторы

Чтобы лучше понять работу квантовых вычислений, стоит начать с симуляторов:

• IBM Aer. Входит в состав Qiskit, имитирует шумовые и идеальные квантовые процессы.
• Google Cirq’s Simulator. Интегрирован в библиотеку Cirq, поддерживает широкий спектр квантовых операций.
• Microsoft Quantum Simulator. Разработан для работы с Q#, позволяет запускать программы и тестировать квантовые алгоритмы.
• QuTip. Библиотека Python для работы с квантовыми системами, поддерживает симуляцию квантовых состояний, унитарных операций и вычислений.

Если вы новичок — используйте Qiskit + IBM Aer.

Любите низкоуровневое программирование? Google Cirq — ваш выбор.

Чувствуете, что вам нужен язык высокого уровня с интеграцией в классические приложения? Тогда изучайте Q# + Microsoft Quantum Simulator.

Что в итоге?

Квантовые компьютеры не заменят классические — они дополнят их, решая специфические задачи. Симулировать кубиты непросто: для будущей интеграции квантовых технологий придется пополнить стек новой библиотекой и пройти курс по квантовой физике.

IBM, Microsoft и Google развивают экосистемы для новых специалистов. Есть симуляторы и обучающие материалы. Они немного облегчают вход в эту сферу.

Перед изучением темы нужно признать, что квантовые вычисления — это, без преувеличения, самое сложное направление программирования.

Новая защита уже доступна в режиме предварительного просмотра.

Почему это важно?

Технологии квантовых вычислений развиваются и эксперты предупреждают: в будущем они смогут сломать классические алгоритмы шифрования.

Одна из главных угроз — атаки типа «собери сейчас, расшифруй позже» (HNDL), когда злоумышленники сохраняют зашифрованные данные с надеждой расшифровать их, когда появятся мощные квантовые компьютеры.

Google Cloud используется финансовыми учреждениями, корпорациями, госструктурами и разработчиками ПО, а значит, защита от таких атак критически важна.

Как Google защищает данные?

Компания интегрировала квантово-устойчивые алгоритмы в Cloud KMS (программное шифрование) и Cloud HSM (аппаратные модули безопасности).

Теперь Cloud KMS поддерживает два защищённых алгоритма цифровых подписей:

• ML-DSA-65 (FIPS 204) — решеточный алгоритм цифровых подписей.
• SLH-DSA-SHA2-128S (FIPS 205) — stateless hash-based алгоритм цифровых подписей.

Эти алгоритмы соответствуют стандартам post-quantum cryptography (PQC) Национального института стандартов и технологий США (NIST).

Открытая проверка безопасности

Google сделает реализацию алгоритмов open source, используя библиотеки BoringCrypto и Tink. Это обеспечит прозрачность и возможность независимого аудита.

Компания призывает организации начать тестирование новых алгоритмов и отправлять обратную связь, чтобы улучшить защиту до момента, когда квантовые атаки станут реальной угрозой.

По мнению экспертов, с развитием квантовых компьютеров современные методы защиты данных скоро станут бесполезны.

На форуме Quantum Safe Financial Forum (QSFF) представители отрасли обсудили риск атаки по схеме «сохрани сейчас — расшифруй позже». Злоумышленники уже собирают зашифрованные данные, чтобы в будущем взломать их с помощью квантовых технологий.

Как быстро квантовые технологии станут угрозой?

Сценарий «криптокалипсиса» — момент, когда квантовые компьютеры смогут взломать нынешние алгоритмы шифрования — прогнозируют через 10–15 лет. Однако эксперты предупреждают, что неожиданные технологические прорывы могут ускорить этот процесс.

США уже устанавливают крайний срок — до 2035 года все федеральные агентства должны перейти на квантово-устойчивые системы.

Что делать банкам?

Европол считает, что финансовый сектор должен действовать без промедления.

Для перехода на новые технологии потребуется тесное сотрудничество банков, технологических компаний, политиков и регуляторов. Интересно, что QSFF не предлагает вводить жесткие законы.

По мнению организаторов, достаточно добровольного регулирования между частным сектором и государством.

Банки не готовы к угрозе

В 2023 году 86% руководителей финансовых компаний заявили, что их организации не готовы к рискам, связанным с квантовыми технологиями. 84% считают, что переход на новую криптографию должен произойти в течение 2–5 лет.

Мы собрали топ-10 малоизвестных и относительно новых языков программирования, которые с высокой долей вероятности могут стать популярными в профессиональной среде.

Критерии отбора языков

Каждый язык остается востребованным, пока им пользуются для написания кода. Например, COBOL, который появился еще в середине прошлого века, до сих пор применим в банковской системе США, а Fortran — в прикладной математике.

Однако стремительное развитие компьютерных технологий побуждает к разработке принципиально новых, более эффективных и производительных инструментов. Они могут выполнять сугубо утилитарные задачи (вроде управления системами и устройствами), или становятся универсальными средствами программирования.

Иногда даже сами создатели языка не подозревают, какой продукт у них появился. Так случилось с С, который разработали американские программисты Керниган и Ритчи. Они всего лишь хотели перенести любимую игру с сервера на офисный компьютер, но поскольку действующая операционка не подходила для этих целей, пришлось создавать новый язык. Теперь им пользуются миллионы программистов во всем мире.

В топ языков программирования входят перспективные для развития инструменты. При отборе мы пользовались экспертными данными, собранными из авторитетных профессиональных источников. Рассмотрим ключевые факторы.

Технологический прогресс

Языки программирования развиваются параллельно с техническим прогрессом. К числу наиболее актуальных направлении в современной индустрии относятся:

• Искусственный интеллект. Для разработки таких технологий и управления ими нужны языки, способные продуктивно работать со сложными алгоритмами, массивами данных и параллельными вычислениями.
• Квантовые технологии. Новые архитектурные концепции могут «заставить» нас использовать абсолютно непривычные языки.
• Мобильные устройства и IoT. Эта отрасль задает тренд на развитие легких по структуре и более производительных языков, которые работают со встраиваемыми системами.
• Аппараты. Распространение многоядерных процессоров и распределенных по разным компьютерам систем повышает потребность в языках программирования, поддерживающих параллелизм.
• Блокчейн. Да, чтобы проводить смарт-контракты и писать децентрализованные приложения, привычных языков может быть недостаточно.

Отраслевые потребности

На развитие и востребованность языков программирования влияют и потребности различных отраслей. Например, финансовый сектор нуждается в языках, которые обеспечивают максимальный уровень безопасности и надежности. К таким языкам можно отнести, например, F#.

В сфере здравоохранения нужны языки, которые упрощают анализ данных диагностики или используются для машинного обучения систем, задействованных в прогнозировании заболеваний. Таким инструментом может стать, например, Solidity. Созданный на этом языке софт на основе ИИ можно применять для аналитики диагностических данных с последующим прогнозированием течения заболеваний.

В игровой индустрии нужны языки, которые обеспечивают высокую производительность и возможность реализации интерактивных технологий гейминга (например, дополненную реальность) в онлайн-режиме.

Тренды в сообществах разработчиков

Еще один значимый фактор отбора программных языков — потребности сообщества разработчиков. Профи и любители ориентируются на простоту синтаксиса, наличие библиотек и фреймворков, легкость в использовании инструмента для выполнения реальных задач.

По этой причине языки с открытым исходным кодом и популярные «народные» продукты с активными сообществами развиваются быстрее. Они способствуют обширной инфраструктуре в виде вспомогательных инструментов и ресурсов.

Топ-10 языков программирования

Рассмотрим уникальные особенности, сильные стороны и сферы применения языков программирования, которые обладают большим потенциалом.

Zig

Этот язык в последнее время стал одним из самых обсуждаемых в профессиональном сообществе. В популярных профильных изданиях его даже называют «новой звездой на небосводе современной разработки».

Его создатель, американский программист Эндрю Келли, ставил задачу объединить плюсы низкоуровневого программирования с надежностью и удобством высокоуровневых языков.

Это типизированный компилируемый инструмент с инновационными концепциями в основе. Статическая типизация отвечает за максимальную надежность кода и позволяет выявить большинство ошибок еще до выполнения программ.

Основные плюсы:

• продукты на Zig отличаются стабильностью, безопасностью и простотой дальнейшей поддержки;
• язык можно использовать для разработки низкоуровневого ПО в качестве легковесной альтернативы C;
• выполнение кода в процессе компиляции и ручное управление памятью делает работу более простой и безопасной;
• производительность Zig делает его подходящим инструментом для системного программирования и создания приложений с лимитированными ресурсами.

Язык будет все активнее использоваться в проектах, где важны производительность и максимальный уровень контроля. Он идеально подходит для разработки игр, сетевого и системного программирования.

Код на Zig выглядит следующим образом:

Пример проекта на Zig — репозиторий Zig-gamedev для разработки игр на этом языке.

Готовый продукт, созданный на основе модулей библиотеки — фэнтезийная игра от первого лица и с открытым миром Tides of Revival.

Crystal

Язык с Ruby-подобным, предельно простым синтаксисом и высокой производительностью. Как и Zig, он статически типизирован и компилируем. Объединяет ясность и простоту Ruby с эффективностью и скоростью C.

В числе главных преимуществ Crystal:

• сходство с синтаксисом Ruby делает его предельно простым для изучения;
• по производительности Crystal не уступает самым востребованным компилируемым языкам;
• проверка в процессе компиляции и глобальный вывод типов позволяют выявлять ошибки на ранних этапах разработки, поэтому язык оптимален для создания приложений.

Производительность, безопасность и простота применения делают Crystal отличным выбором для написания сценариев, в том числе высокого уровня. На этом языке разрабатывают инструменты командной строки, микросервисы и веб-продукты различной степени сложности. По мере развития фреймворков и библиотек Crystal становится все более востребованным и имеет все шансы войти в число основных языков для разработки приложений.

Примеры сервисов, созданных на Crystal:

• Kinko booking — платформа для бронирования гостиниц в туристических агентствах в режиме реального времени;
• Eat App — облачные приложения автоматизации для ресторанного бизнеса, повышающие эффективность работы предприятий;
• Nabobil.no — европейский каршеринг.

Пример кода наглядно демонстрирует лаконичность Crystal:

puts “Hello World!”

Elixir

Язык, в котором реализована функциональная методика создания кода, построен на базе виртуальной машины Erlang. Использует динамическую типизацию переменных, подходит для работы с распределенными системами.

Главные плюсы:

• динамичность и функциональность языка позволяют использовать его для разработки масштабируемых и отказоустойчивых приложений;
• поскольку код выстраивается из процессов, он отлично справляется с параллелизмом и одновременным выполнением множества задач, в том числе на разных устройствах;
• идеально подходит для создания и поддержки распределенных систем, а также приложений реального времени;
• системы на Elixir продолжают работу даже при отказе нескольких составных частей.

Язык будет все чаще использоваться для разработки масштабируемых, распределенных и отказоустойчивых бэкенд-систем. Это относится к игровым онлайн-платформам, информационным ресурсам реального времени и другим приложениям с большим трафиком. Поскольку спрос на такие продукты только растет, будущее Elixir выглядит вполне определенным.

Код тоже предельно лаконичен:

IO.puts(“Hello, World!”)

На Elixir создан фреймворк Phoenix, который содержит модули для разработки быстро масштабируемых приложений.

Nim

Этот статически-типизированный и компилируемый язык развивает концепции Ada, Modula, Python, но стремится превзойти их по эффективности и выразительности.

Основные преимущества:

• язык используется для метапрограммирования — то есть для настройки и генерации кода;
• универсальный синтаксис позволяет применять Nim как для веб-разработки, так и для научных вычислений и работы с большими данными;
• поскольку язык компилируемый, разработчик может использовать для работы не только собственные библиотеки, но и фреймворки на C и C++.

Nim уже сейчас применяется для веб-разработки, системного программирования и создания сценариев. Однако его универсальность, эффективность и возможность метапрограммирования делают его инструментом с большим потенциалом, в том числе в сфере разработки продуктов на основе ИИ.

Код на Nim с последующим компилированием:

Самые известные фреймворки на Nim — это Jester и Karax. Первый используется для серверной разработки, второй — для клиентской. Обе библиотеки есть в свободном доступе на GitHub.

F#

Функционально ориентированный язык, работающий на базе экосистемы .NET — кроссплатформенной среды для разработки приложений.

Преимущества F#:

• лаконичный и ясный синтаксис, относительно простой для понимания;
• надежный вывод типов, что позволяет использовать F# для машинного обучения, анализа массивов данных и параллельного программирования;
• благодаря безопасности подходит для разработки приложений, работающих с конфиденциальными данными в финансовой сфере.

Поскольку вся финансовая отрасль постепенно уходит в цифру, а системы становятся все более сложными, F#, как производительный и точный инструмент, все чаще будет использоваться для создания ПО, в котором важна надежность и предельная корректность выполняемых операций.

В плане лаконичности F# вполне сравним с предыдущими примерами:

printfn “Hello, world!”

Giraffe — популярная библиотека на F# для разработки веб-приложений с высокой производительностью и безопасностью.

Еще один полезный фреймворк на этом языке — Saturn.

Julia

Высокопроизводительный и высокоуровневый язык с динамической типизацией. Изначально создавался для сложных математических вычислений и анализа данных. Объединяет скорость C++ и простоту Python.

Плюсы Julia:

• высокая скорость, благодаря компиляции Just-In-Time и множеству опций диспетчеризации, делают язык предпочтительным инструментом для сложных вычислений и анализа данных;
• подходит для создания эффективного нативного кода для исполнения алгоритмов на реальном оборудовании;
• язык постоянно обновляется и совершенствуется.

Способность Julia обрабатывать большие массивы данных и работать со сложными задачами применяется для глубокого обучения, а также разработки ИИ. Язык используется для научных исследований в экономике, физике, астрономии и других дисциплинах. Благодаря тому, что сообщество Julia постоянно растет, а библиотеки регулярно пополняются, язык имеет большой потенциал в науке и машинном обучении.

Простой сценарий на Julia выглядит так:

Примеры библиотек на Julia для научных разработок по астрофизике JuliaAstro, JuliaSpace, по биологии и химии: JuliaBio, Molecular simulations, по экономике: QuantEcon, JuliaQuant.

Scala

Этот язык считается флагманом функционального программирования, то есть работает не с конкретными переменными, а с функциями, которые их описывают. Scala компилируется в Java и может использоваться там, где применяется этот язык (практически везде).

Преимущества:

• объектно-ориентированный подход позволяет создавать более четкий и структурированный код для широкого спектра продуктов;
• лаконичность — простой и краткий синтаксис более удобен, он быстрее пишется и читается;
• код на Scala кроссплатформенный и запускается где угодно, поэтому программистам не нужно думать о совместимости.

Масштабируемость Scala и его универсальность позволят этому языку в будущем частично заменить Java и в полной мере реализовать концепцию функционального программирования во множестве проектов.

Код на Scala:

@main def hello() = println(“Hello, World!”)

Библиотека Scala.js компилирует этот язык в JavaScript. Этого инструмента достаточно, чтобы начать разработку с объектно-ориентированным подходом.

Red

Минималистичный, лаконичный по синтаксису, но при этом функционально полноценный язык был создан как универсальный инструмент для решения самого широкого круга задач — от написания сценариев до низкоуровневого системного программирования.

Ключевые преимущества:

• простота синтаксиса, легкость в освоении и использовании делают Red идеальным инструментом для начинающих программистов;
• несмотря на минималистичность, язык обладает мощью и гибкостью, что позволяет использовать его для приложений любого уровня сложности;
• есть множество GUI-библиотек, которые существенно упрощают написание кода на Red.

Сейчас применение языка ограничивается локальными проектами, но эксперты уверены, что его широкое распространение — вопрос времени. Способность поддерживать как высоко-, так и низкоуровневые проекты позволяет рассчитывать, что Red войдет в число наиболее востребованных языков для мобильной и веб-разработки, IoT, создания драйверов и графических интерфейсов.

Код на Red:

На Red написан проект SmartXML, предназначенный для хранения и передачи структурированных данных. Он также поддерживает вычисления с большими числами и используется в прикладной математике.

Ballerina

Язык с открытым исходным кодом, специально созданный для работы с облачными технологиями и разработки сетевых сервисов.

Плюсы Ballerina:

• использует объектно-ориентированный подход и существенно упрощает обработку данных;
• идеально подходит для работы с микросервисами;
• совмещает функции языка и платформы для интеграции веб-сервисов, поддерживает множество протоколов.

По мнению экспертного сообщества, Ballerina имеет все шансы стать со временем новым стандартом в разработке облачных структур и веб-сервисов, благодаря разнообразным встроенным инструментам.

Код на Ballerina выглядит следующим образом:

На языке, в частности, написано расширение Choreo для создания, развертывания и тестирования облачных приложений непосредственно из редактора Visual Studio Code.

Solidity

Высокоуровневый язык, разработанный для виртуальной машины Ethereum. Функционирует на основе блокчейна и смарт-контрактов. Синтаксис Solidity напоминает Python, при этом язык основан на принципиально иных концепциях.

Плюсы Solidity:

• позволяет быстро и эффективно создавать смарт-контракты, не испытывая технических сложностей;
• относительно прост для освоения для тех, кто знаком с Python и Java.

Большинство экспертов считают, что со временем смарт-контракты будут использоваться практически во всех отраслях промышленности, где есть цифровые технологии. Уже сегодня смарты применяют для управления цепями поставок, а также в сфере здравоохранения для сохранения конфиденциальности данных пациентов.

Создание смарт-контракта на Solidity выглядит так:

На Solidity работают децентрализованные проекты типа Uniswap и Compound, где можно брать кредиты в крипте без посредников, а также NFT-маркетплейсы OpenSea и Rarible.Игра Cryptokitties для покупки, разведения и продажи виртуальных кошек тоже написана на этом языке.

Как выбрать язык для изучения

При выборе перспективного языка программирования разработчику в первую очередь стоит учитывать область своих профессиональных интересов. Собственные инструменты есть в сферах веб-приложений, игр, продуктов на основе ИИ, программ для аналитики данных.

Аспекты, на которые стоит обязательно обратить внимание — активность сообщества и наличие подробной документации. Все языки из представленного нами списка развиваются и имеют обширную аудиторию пользователей.

Значение имеют и вспомогательные инструменты — библиотеки и фреймворки. Готовые решения значительно упрощают как освоение языка, так и разработку конкретных продуктов для прикладных задач.

Следите за трендами ИТ-индустрии. Направления с серьезным потенциалом развития в ближайшие 10 лет: ИИ; квантовые вычисления; интернет вещей; блокчейн и смарт-контракты; автоматизация и робототехника.

Изучив новые языки раньше других, вы сможете опередить рынок и стать востребованным специалистом с минимальной конкуренцией. Если вы новичок, вы дадите мощный старт своей карьере разработчика.

А если хотите изучить хотя бы один из языков (или просто присматриваетесь) — все самые полезные инструменты тут

В чем суть проблемы: почему квантовые компьютеры мощнее обычных?

Главное преимущество КК — их вычислительная мощность. Если добавить 1 бит обычному компьютеру, его мощность увеличится линейно. При добавлении 1 квантового бита (кубита) квантовому компьютеру, его мощность возрастает экспоненциально. Два кубита хранят четыре состояния, три кубита — восемь и так далее.

Существует три основных типа КК:

• Квантовые отжигатели. Самый доступный на сегодняшний день тип КК. Они обладают наименьшей вычислительной мощностью и полезные лишь в лабораторных условиях. Их возможностей достаточно, чтобы представлять угрозу для асимметричного шифрования.
• Аналоговые квантовые симуляторы. Предназначены для решения физических задач, недоступных классическим компьютерам. Их область применения включает квантовую химию, материаловедение, задачи оптимизации, разложение больших чисел на множители, выборку данных и квантовую динамику.
• Универсальные квантовые компьютеры. Наиболее сложный в создании тип КК, требующий огромного количества физических кубитов. Их научное название CRQC — криптографически релевантные квантовые компьютеры. Intel, IBM, Google планируют вывести их на коммерческий рынок к 2030 году.

В отличие от классических компьютеров, которые обрабатывают данные последовательно, КК используют принцип квантовой суперпозиции и запутанности. Они создают многомерное пространство, состоящее из множества запутанных кубитов. Затем КК решают задачи, анализируя все возможные состояния и результаты одновременно.

Вместо поочередной обработки элементов базы данных, как это делает классический компьютер, КК применяет алгоритм ко всей базе данных одновременно. Поэтому они особенно эффективны в решении сложных математических задач, включая криптографический анализ.

Какие из современных алгоритмов сможет взломать КК?

Асимметричное шифрование, используемое в инфраструктуре открытых ключей (PKI), опирается на сложность факторизации больших чисел. Такие алгоритмы, как DH, ECC и ECDH, обеспечивают безопасность обмена ключами и шифрования данных. Однако алгоритм Шора, запущенный на КК, сможет взломать эти системы за считанные секунды. Классическому компьютеру понадобились бы миллионы лет вычислений.

CRQC потенциально способны взломать RSA. Злоумышленники смогут подделывать цифровые подписи и атаковать методом «Человек в середине». Пользователь будет думать, что подключается к легитимному серверу, в то время как на самом деле это сервер злоумышленника.

Квантовые компьютеры представляют опасность и для симметричного шифрования, например, широко используемого алгоритма AES. Алгоритм Гровера значительно ускоряет взлом симметричных ключей. Он фактически уменьшает криптостойкость AES в 2 раза.

Стоит ли переживать из-за теоретической угрозы?

Событие, когда появится CRQC, называют «Квантовым днем» (Q-Day). Пока что угроза носит гипотетический характер. Существующие КК не способны взломать ни один из широко используемых методов шифрования. Но достоверные прогнозы относительно прогресса невозможны. Более того, мы можем и не узнать, когда угроза станет реальной, если криптография будет взломана «за закрытыми дверями».

По оценкам экспертов Cloud Security Alliance, квантовый компьютер сможет взломать современную инфраструктуру уже в 2030 году.

Для большинства людей Q-Day не представляет особой опасности. Маловероятно, что у обычного человека есть настолько важные и секретные данные, которые окажутся ценнее документов ФСБ.

Отрасль позаботится о подготовке систем шифрования к моменту изобретения мощного КК. Однако правительства, крупные организации и компании уже обеспокоены защитой секретных данных от атаки «Собери сейчас, расшифруй позже». Злоумышленники могут украсть зашифрованные данные сегодня, и хранить их до тех пор, пока у них не появится доступ к достаточно мощному КК.

Существует ли квантовоустойчивая криптография?

Исследователи работают над созданием алгоритмов, которые могли бы противостоять попыткам КК взломать код:

• Решеточная криптография. Решетка — это бесконечная сетка точек. Задача компьютера — найти кратчайший вектор к центральной точке. Это легко решить в двумерной сетке, но с увеличением числа измерений даже квантовый компьютер не сможет эффективно решить эту задачу.
• Квантовое распределение ключей. Метод использует законы квантовой механики для безопасного обмена ключами шифрования. Любая попытка «подслушать» передачу ключа неизбежно нарушит квантовое состояние, и отправитель с получателем узнают о взломе.
• Кодовая криптография. Эта технология основана на сложных математических задачах, связанных с исправлением ошибок в кодах. Даже незначительные изменения в зашифрованном сообщении делают его нечитаемым без секретного ключа.
• Криптография на основе изогений. Основывается на математических преобразованиях эллиптических кривых. Считается, что даже КК не осилят такие вычисления.

Для противодействия угрозе разрабатывают постквантовые VPN на основе IKEv2:

• RFC 8784 — вместо передачи ключей непосредственно во время установления соединения, ключи настраиваются и передаются администраторами вне каналов связи. Это делает невозможной расшифровку данных даже при перехвате.
• RFC 9370 — добавляет семь дополнительных раундов обмена ключами, создавая ключи, основанные на разных криптографических технологиях KEM. Для взлома гибридного ключа необходимо взломать все используемые KEM, что значительно повышает сложность атаки.

Как защитить данные от квантового компьютера?

Базовые рекомендации:

• Отказаться от 128-битного AES. Его ключ теоретически уязвим для алгоритма Гровера.
• Усилить сертификаты. Необходимо переходить на сертификаты с ключами RSA размером 4096 бит для противодействия брутфорсу.
• Обновить хеш-функции. Рекомендуется использовать SHA-384 и SHA-512, отказавшись от устаревающих MD5 и SHA-1.
• Обновить шифры. Необходимо перейти на TLSv1.3 с использованием Perfect Forward Secrecy (PFS). Эта связка защитит данные даже в случае компрометации долгосрочных ключей.

Применение всех известных постквантовых решений не гарантирует 100% защиту. Если достаточно мощный КК изобретут раньше 2030 года, теоретическая угроза цифровой безопасности станет реальной.

Созданный с использованием квантовой ассемблерной программы (QASM) и задействующий 70 000 кубитов и 80 млн квантовых вентилей, Quandoom является первым экспериментом в этой области.

И хотя такой квантовый компьютер еще не существует, игру можно симулировать на обычном ПК.

Как это работает?

Когда пользователь нажимает клавишу, изменяется состояние одного из входных кубитов.

Программа применяет все квантовые вентили к состоянию системы, после чего последние 64 000 кубитов измеряются и отображаются в виде картинки размером 320 x 200 пикселей. Затем картинка и входные кубиты сбрасываются, а цикл начинается заново.

Вся симуляция работает на легком квантовом симуляторе (всего 150 строк C++), обеспечивающем 10-20 кадров в секунду на обычном ноутбуке.

Как запустить Quandoom?

Для запуска на Windows просто перетащите файл quandoom.qasm на simulator.exe. В Linux же необходимо сначала добавить разрешения на выполнение для симулятора, а затем запустить команду через терминал.

В чем отличия от оригинального DOOM?

Создатель Quandoom отмечает, что ему стало скучно через год работы над проектом, поэтому некоторые элементы игры были упрощены.

Например, актуальная версия включает только первый уровень, отсутствует цвет и музыка, а все визуализировано в стиле рентгеновских снимков из-за технических ограничений.

Несмотря на это, квантовый порт DOOM — это интересный эксперимент, который можно опробовать на обычном компьютере.

Ознакомиться с кодом проекта можно на его GitHub-странице.

Однако для достижения полного потенциала этих технологий необходимо соединить несколько квантовых компьютеров в квантовые сети.

Учёные из Университета Чикаго разработали новый подход для создания таких сетей — использование вакуумных труб с рядами линз, которые могут передавать квантовую информацию на тысячи километров.

Новая методика передачи данных

Исследователи из Инженерной школы Притцкера предложили построить длинные квантовые каналы с использованием вакуумных труб, в которых через определённые промежутки будут установлены линзы.

Эти вакуумные направляющие, диаметром около 20 см, могут передавать данные со скоростью более 10 трлн кубитов в секунду.

Фотонные лучи, содержащие квантовую информацию, будут перемещаться по вакуумным трубам и фокусироваться с помощью линз, что предотвращает потерю данных.

Преимущества и применение

Профессор Лян Цзян, старший автор исследования, отметил, что эта технология может быть использована не только для безопасной связи, но и для создания распределённых квантовых вычислительных сетей, квантовых сенсорных технологий и синхронизированных часов.

Разработка была выполнена в сотрудничестве с учёными из Стэнфордского университета и Калифорнийского технологического института.

Основные сложности и решения

Одной из основных проблем передачи квантовых данных является то, что квантовые состояния не могут быть переданы через классические сети.

Учёные пробовали использовать оптоволоконные кабели и спутники для передачи фотонов, но эти методы имеют ограничения из-за поглощения и потерь данных.

Применение технологии LIGO

Исследователи вдохновились работой в Обсерватории гравитационных волн с лазерным интерферометром (LIGO), где используются вакуумные трубы для обнаружения гравитационных волн.

В новой теоретической работе учёные показали, что вакуумные трубы меньшего размера могут эффективно передавать фотоны между квантовыми компьютерами. Эти трубы требуют лишь среднего вакуума (10^-4 атмосферного давления), что значительно проще в эксплуатации.

Будущие эксперименты и перспективы

Группа планирует провести лабораторные эксперименты для проверки своей идеи, а затем использовать более крупные вакуумные трубы для работы над стабилизацией фотонных лучей на больших расстояниях.

Внедрение этой технологии на большом масштабе потребует решения инженерных задач, но потенциал её огромен, включая возможность передачи десятков терабайтов данных в секунду.

Toshiba совершила настоящий прорыв в этой области, представив квантовый генератор случайных чисел (QRNG), готовый для массового использования вне лабораторий.

Случайные числа: основа цифровой безопасности

Случайные числа — это краеугольный камень цифровой безопасности. Традиционные псевдослучайные генераторы чисел (PRNG) основываются на алгоритмах, которые при определенных условиях могут быть предсказаны.

Это открывает возможность для атак и компрометации данных. Квантовые же генераторы, такие как QRNG, используют квантовые эффекты, которые по своей природе являются действительно случайными, обеспечивая высокую степень безопасности.

Технологический прорыв Toshiba

Исследователи Toshiba разработали QRNG на основе фотонной интегральной схемы (ФИС), что позволило значительно уменьшить размер и стоимость устройства.

В отличие от громоздких лазеров и детекторов, используемых в предыдущих версиях, новая технология компактна, но все еще эффективна.

Как это работает

В основе QRNG от Toshiba лежат два лазера, которые генерируют оптические импульсы со случайными фазами из-за квантовых шумов.

Эти импульсы взаимодействуют друг с другом, создавая сигнал с непредсказуемой оптической интенсивностью. Далее этот сигнал преобразуется в случайный электрический импульс с помощью высокоскоростного детектора.

Полученные данные обрабатываются и превращаются в случайные биты, которые могут передаваться со скоростью до 2 Гбит/с.

Преимущества и тестирование

Разработка Toshiba не только компактна, но и экономична в производстве, что делает ее доступной для массового использования.

Первоначальные тесты показали, что QRNG работает стабильно и надежно, даже при значительных изменениях температуры. Исследователи компании интегрировали свой генератор в систему квантового распределения ключей (QKD) и успешно испытали его в реальных условиях в течение 38 дней.

Он способен выдерживать атаки квантовых компьютеров, которые потенциально могут взломать большинство современных систем шифрования.

Как работает «Кодиеум»?

«Кодиеум» основан на классе задач, которые остаются сложными даже для квантовых компьютеров. Разработчики приводят пример задачи о «рюкзаке»:

Представьте, что у вас есть рюкзак на 100 литров и набор предметов с разным объемом. Нужно выбрать предметы, которые заполнят рюкзак без пустот. Для 50 предметов нужно перебрать 1 000 000 млрд комбинаций. Для 300-500 предметов число вариантов становится астрономическим.

Квантовому компьютеру будет сложно решить эту задачу, а «Кодиеум» использует еще более сложную «алгебраическую» версию этой задачи.

Где новая технология будет применяться?

Ее можно использовать для защиты:

• переписки в мессенджерах
• банковских транзакций
  
• любых других данных, передающихся через интернет
  

Почему это важно?

Квантовые компьютеры — это будущее, но они могут стать угрозой для безопасности данных.

«Кодиеум» же является шагом к защите информации от квантовых атак. При этом на данный момент система находится на стадии разработки. Готовится проект рекомендаций по его использованию.

А уже после публикации, проект будет доступен для обсуждения.

Автор: Капустин Михаил, CTO представляющий компанию ASRP (Advanced Scientific Research Projects & Association of Sleep Research Projects).

Эра Искусственного Интеллекта: Новый Горизонт

Искусственный интеллект (ИИ) уже давно перешагнул грани фантастики и стал частью нашей повседневной жизни. С развитием глубокого обучения и нейросетей, ИИ способен выполнять сложные задачи, ранее доступные только человеку. От автоматизации работы до диагностики заболеваний – будущее обещает еще более захватывающие возможности.

Системы ИИ уже интегрированы в автопилоты автомобилей, помогают составлять рекомендации для потребителей и даже создают музыку и искусство. В будущем мы можем ожидать появление еще более развитых ИИ, способных к более сложным и креативным задачам, таким как научные открытия и дизайн новых материалов.

Квантовые вычисления: Революция в мире информации

Квантовые вычисления – это не просто следующий шаг в эволюции компьютеров. Это целое новое направление, которое способно решать задачи, недоступные для современных суперкомпьютеров. Скорость обработки данных в квантовых вычислениях поражает, и это может изменить парадигму в области криптографии и многих других наук.

В будущем квантовые компьютеры могут решать задачи оптимизации, связанные с разработкой новых лекарств, анализом климатических данных и многими другими областями. Эта технология представляет собой настоящую революцию, и мы только начинаем понимать ее потенциал.

Квантовые коммуникации: Безопасная связь будущего

Квантовые коммуникации представляют собой еще один выдающийся элемент будущего. Они обеспечивают максимальную степень безопасности в передаче информации, благодаря принципам квантовой физики. Это означает, что невозможно подслушивание или вмешательство в квантово-защищенные сообщения, что делает их идеальными для передачи конфиденциальной информации.

С использованием квантовых коммуникаций, компании и правительства смогут обмениваться данными без боязни, что их информация может быть скомпрометирована. Это станет ключевым элементом в сфере кибербезопасности и защиты данных в будущем.

Нейроинтерфейсы: Слияние человека и машины

Нейроинтерфейсы – это технология, которая позволяет взаимодействовать с компьютерами и устройствами прямо через мозговую активность. Они открывают двери к множеству возможностей, включая управление техникой силой мысли и расширенное восприятие мира. Исследования, проведенные в области нейропластичности, подтверждают, что мозг обладает удивительной способностью к адаптации и обучению на протяжении всей жизни.

Исследования показывают, что мозг обладает нейропластичностью на протяжении всей жизни. Статья из британского журнала, описывающая алгоритм Банченко, тому подтверждение. Возможности для обучения, адаптации и роста сохраняются на протяжении всего жизненного пути. У детей и подростков мозг более гибкий и податливый к обучению, поэтому в этих возрастных группах легче развиваются способности мышления. Но взрослые также могут достичь значительного прогресса в улучшении работы мозга с помощью упражнений и тренировок.

Таким образом, нейроинтерфейсы, способствуя взаимодействию между человеком и машиной, и квантовые коммуникации, обеспечивая безопасность обмена информацией, становятся ключевыми компонентами будущего технологического прогресса. Эти инновации не только изменят способ, которым мы взаимодействуем с миром, но и глубоко повлияют на наши возможности для обучения и защиты данных.

Заключение

Технологический прогресс и инновации продолжают менять наш мир на глазах. Искусственный интеллект, квантовые вычисления, квантовые коммуникации и нейроинтерфейсы – каждая из этих областей обещает принести уникальные изменения в нашу повседневную жизнь и будущее, которое кажется сегодня фантастическим, станет реальностью завтра. Однако с возрастающей мощью технологий приходит и ответственность за их использование. Только обдуманное и этичное внедрение этих инноваций сделает будущее лучше для всех. Надеемся, что эти технологии станут неотъемлемой частью нашей жизни, принося пользу и совершенствуя наш мир.

В случае с битами принцип работы языков программирования ясен: все операции по сути являются последовательностью нулей и единиц, то есть наличием сигнала или его отсутствием. Но как языки программирования могут манипулировать частицами?

В этой статье мы расскажем, как языки программирования работают с аналоговыми кубитами, какие квантовые языки существуют и в чём преимущества каждого из них.

Как работают квантовые языки программирования

Они используют два основных свойства кубита: суперпозицию и способность принимать одно из полярных значений — 0 или 1. Это база квантовых операций. О том, как работают квантовые компьютеры, мы писали ранее. Ознакомиться с принципом их работы можно здесь:

В общем, все операции с кубитами связаны с измерением или изменением их физических свойств, с положением кубитов и их связью с другими частицами.

Вот некоторые из самых популярных операций в квантовых языках программирования и их воздействие на кубиты:

1. Операция применения единичного преобразования (Unitary operations). Например, оператор Хадамара (H) создает суперпозицию состояний |0⟩ и |1⟩, а оператор Ши (S) применяет фазовый сдвиг к состоянию.
2. Операция измерения (Measurement). Измерение кубита приводит к коллапсу состояния в одно из базисных состояний |0⟩ или |1⟩. Измерение позволяет получить информацию о состоянии кубита и использовать её в дальнейших вычислениях.
3. Операция запутывания (Entanglement). Она позволяет создавать состояния, в которых два или более кубита становятся коррелированными таким образом, что изменение состояния одного кубита немедленно отражается на другом. Используется для передачи информации и решения задач на квантовое шифрование и квантовую телепортацию.
4. Операция управляемого вращения (Controlled rotations). Позволяет применять унитарные операции к кубитам при выполнении определенных условий. Например, оператор CNOT (управляемое НЕ) применяет операцию NOT к целевому кубиту только в том случае, если управляющий кубит находится в состоянии |1⟩.
5. Операция декогеренции и исправление ошибок (Decoherence and error correction). Декогеренция — это разрушение квантового состояния, которое является неотъемлемой частью квантовых систем. Квантовые языки программирования позволяют находить и исправлять ошибки, чтобы повысить точность вычислений.

Квантовые языки программирования с примерами кода

1. Q# (Q sharp)

Это высокоуровневый квантовый язык программирования, разработанный Microsoft. У Q# есть несколько весомых преимуществ перед остальными квантовыми языками: на нём можно писать программы с использованием неквантового языка программирования C#, а ещё Q# поддерживается Microsoft Quantum Development Kit.

Полезные ссылки:

1. Документация
2. Компилятор от Microsoft
3. Учебник по Q# от Microsoft

Вот, как выглядит программа на Q#:

Читаем код:

1. namespace Quantum.Examples – это определение пространства имен. Все операции и типы данных для квантовых вычислений будут находиться в пространстве имен Quantum.Examples.
2. open Microsoft.Quantum.Primitive – оператор open импортирует пространство имен Microsoft.Quantum.Primitive. Оно содержит основные операции и функции, необходимые для работы с квантовыми вычислениями.
3. operation SuperpositionExample() : Result – определение операции с именем SuperpositionExample. Операция не принимает никаких аргументов и возвращает значения Result. Тип Result представляет результат измерения кубита и может принимать значения 0 или 1.
4. using (qubit = Qubit()) – конструкция using используется для создания кубита и автоматического освобождения ресурсов после использования. Кубит помещается в переменную qubit.
5. H(qubit) – вызов операции H, которая применяет операцию Хадамара к кубиту qubit. Операция Хадамара создает суперпозицию состояний |0⟩ и |1⟩, что означает, что кубит может находиться в обоих состояниях одновременно.
6. return M(qubit) – измеряет кубит qubit и возвращает результат измерения. Операция M измеряет состояние кубита и возвращает 0 или 1 в зависимости от того, в каком положении кубит был измерен.

2. Quantum

Quantum – это квантовый язык программирования, разработанный для IBM Quantum и платформы Qiskit. По сравнению с другими языками, Quantum предлагает простой синтаксис для разработки квантовых алгоритмов.

Ещё Quantum использует открытый доступ к платформе IBM Quantum Experience и поддерживает OpenQASM — язык для описания квантовых схем.

Полезные ссылки:

1. Документация от Microsoft
2. Development Kit
3. Туториалы и упражнения от Microsoft

Пример кода:

Описание кода:

1. open quantum; – открывает пространство имен quantum с основными операциями и функциями для работы с квантовыми вычислениями.
2. operation SuperpositionExample() : Result – определяет операцию SuperpositionExample. Операция не принимает аргументов и возвращает значение Result. Тип Result представляет результат измерения кубита и может принимать значения 0 или 1.
3. using (qubit = Qubit()) – конструкция using используется для создания кубита (переменная qubit) на основе типа данных Qubit. После вычислений в блоке using, конструкция автоматически освобождает ресурсы, связанные с кубитом.
4. H(qubit); – применяет операцию Хадамара (H) к кубиту qubit, создавая суперпозицию кубита, что означает, что кубит может находиться в состояниях 0 и 1 одновременно.
5. let result = M(qubit); – выполняет измерение кубита qubit и сохраняет результат измерения в переменную result в виде 0 или 1.
6. return result; – возвращает результат измерения кубита после выполнения операции SuperpositionExample.

3. Cirq

Cirq – фреймворк и язык программирования от Google, предназначенный для разработки на квантовых процессорах.

У Cirq простой синтаксис, он поддерживает симуляции и может выполняться на реальных квантовых устройствах. Интегрируется с другими инструментами Google вроде TensorFlow.

Полезные ссылки:

1. Официальный репозиторий на GitHub
2. Документация
3. Туториалы по Cirq

Пример кода:

Вот, что делает этот код:

1. import cirq – импортирует модуль cirq, который предоставляет функционал для создания квантовых цепочек, операций и симуляции квантовых вычислений.
2. def superposition_example(): – определяет функцию superposition_example, которая содержит код для создания квантовой цепочки.
3. qubit = cirq.LineQubit(0) – создает объект qubit на нулевой позиции.
4. circuit = cirq.Circuit() – создает квантовую цепочку, в которую будут добавлены операции.
5. circuit.append(cirq.H(qubit)) – добавляет операцию Хадамара (H) к кубиту qubit в квантовую цепочку. Создает суперпозицию состояний кубита.
6. circuit.append(cirq.measure(qubit, key='result')) – добавляет операцию измерения qubit в квантовую цепочку. Результат измерений будет сохранен под ключом 'result'.
7. simulator = cirq.Simulator() – создает объект simulator для симуляции квантовой цепочки.
8. result = simulator.run(circuit) – запускает simulator для выполнения квантовой цепочки circuit и сохраняет результаты выполнения.
9. measurement_result = result.measurements['result'] – получает результаты измерений из объекта result для ключа 'result'.
10. return measurement_result[0] – возвращает первый элемент из результатов измерений, представляющий значение измерения кубита.
11. result = superposition_example() – вызывает функцию superposition_example и сохраняет результат измерения в переменную result.
12. print(result) – выводит значение измерения кубита на экран.

4. pyQuil

pyQuil – это библиотека на Python, разработанная компанией Rigetti Computing.

pyQuil позволяет создавать, симулировать и выполнять квантовые программы на кубитах суперпроводников. Он интегрирован с другими научными библиотеками Python.

Полезные ссылки:

1. Документация
2. Forest SDK для pyQuil
3. Интерактивные туториалы

Пример кода:

Объясняем код:

1. from ... import ... – импортируем необходимые модули из pyQuil.
2. p = Program() – создаем объект Program, который представляет квантовую программу.
3. p += H(0) – Применяем операцию Хадамара (H) на первом кубите. Операция Хадамара создает суперпозицию кубита, превращая его из начального состояния |0> в состояние (|0> + |1>)/sqrt(2).
4. p += CNOT(0, 1) – применяем операцию CNOT на обоих кубитах. Операция CNOT инвертирует второй кубит только тогда, когда первый кубит находится в состоянии |1>.
5. simulator = WavefunctionSimulator() – создаем объект WavefunctionSimulator, который позволяет симулировать выполнение программы.
6. wavefunction = simulator.simulate(p) – симулируем выполнение программы и получаем волновую функцию (wavefunction) после выполнения.
7. print(wavefunction) – выводим волновую функцию.

5. Qiskit

Qiskit – это открытая библиотека программного обеспечения, разработанная IBM для разработки и исполнения квантовых алгоритмов.

Благодаря открытому исходному коду и активному сообществу разработчиков, Qiskit предоставляет широкий спектр инструментов и ресурсов для изучения и применения квантового программирования.

Qiskit также предоставляет возможность интеграции с другими языками программирования, такими как Python, что делает его более удобным для разработчиков, уже знакомых с ним.

Полезные ссылки:

1. Документация
2. Учебник по машинному обучению от Qiskit
3. Официальный репозиторий на GitHub

Пример программы на Qiskit:

Что делает программа:

1. from ... import ... – импортируем необходимые модули из Qiskit.
2. qc = QuantumCircuit(2, 2) – создаем объект QuantumCircuit с двумя кубитами и двумя классическими битами.
3. qc.h(0) – применяем операцию Хадамара (H) на первом кубите. Операция Хадамара создает суперпозицию изначально |0> состояния кубита, превращая его в (|0> + |1>)/sqrt(2).
4. qc.cx(0, 1) – применяем операцию CNOT (cx) на обоих кубитах. Операция CNOT применяет преобразование, которое инвертирует второй кубит, только если первый кубит находится в состоянии |1>.
5. qc.measure([0,1], [0,1]) – измеряем состояния кубитов и сохраняем результаты в классические биты.
6. simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator') – запускаем квантовый симулятор.
7. job = execute(qc, simulator, shots=1000) – выполняем схему на симуляторе, указывая количество повторений (shots) равным 1000.
8. result = job.result() – сохраняем результаты симуляции.
9. counts = result.get_counts(qc) // print(counts) – получаем результаты выполнения симуляции и выводим их.

Заключение

Если вы всё же решились попробовать себя в квантовом программировании, сообщите нам, какой язык программирования вы выбрали и каким был ваш опыт: какие языки вы изучали до этого, сложно ли было освоить квантовые языки и каких вы достигли успехов.

Если вы уже кодите на квантовых языках, напишите в комментариях, что мы забыли упомянуть в статье. Возможно, вы знаете о каких-либо языках или инструментах, которые мы несправедливо обошли стороной.

До встречи в квантовом будущем! 🙂

Tunnel Falls не такой мощный, как квантовые компьютеры технологических гигантов: у процессора от Intel всего 12 кубитов, когда у Google Sycamore — 53 кубита. Свою разработку Google уже назвали достижением квантового превосходства.

Также утверждается, что 12 кубитов — это меньшая мощность, чем у современного ноутбука, скорость которого равно приблизительно 15 кубитам.

Несмотря на относительно малую мощность, создание Tunnel Falls — важный шаг к увеличению доступности квантовых компьютеров.

В этой статье мы попытаемся объяснить, как работают квантовые процессоры и зачем компании занимаются их развитием, даже если те порой слабее современного железа.

Мы не будем приводить в качестве примеров сложные физические формулы или математические расчёты. Вместо этого мы расскажем о сложном принципе работы квантовых компьютеров самым простым языком с помощью понятных аналогий. Словом, мы постараемся объяснить сложные вещи так, чтобы их смог понять даже школьник.

Принцип работы квантового процессора в общих чертах

Квантовые процессоры работают на основе принципов квантовой механики, которая описывает поведение частиц на очень малых масштабах, таких как атомы и элементарные частицы.

Основной единицей информации в квантовых процессорах является кубит — аналог классического бита. В то время как классический бит может принимать значения 0 или 1, кубит может находиться в состоянии, называемом “суперпозицией”, где он равен как 0, так и 1 одновременно.

Квантовые процессоры используют такие явления, как квантовая суперпозиция и квантовая запутанность, чтобы обработать и хранить информацию эффективнее, чем классические процессоры.

Однако у квантовых процессоров есть особенности, которые нужно учитывать при разработке и использовании. Например, они подвержены феномену, называемому квантовым декогеренцированием, которое может приводить к потере информации.

Исходя из этого определения, нам предстоит разобраться в таких понятиях, как:

1. Кубит.
2. Квантовая суперпозиция.
3. Квантовая запутанность.
4. Квантовое декогеренцирование.

Что такое кубит

Кубит (от англ. quantum bit) — это основная единица информации в квантовых процессорах и квантовых вычислениях.

Кубит — это система, которая может быть представлена квантовой точкой, атомом, молекулой, сверхпроводником, частицой света. Если в обычном компьютере значение бита — 0 или 1 — определяется отсутствием или наличием электричества, то в квантовом компьютере всё зависит от поведения частиц.

Главное отличие кубита от обычного бита в том, что значение первого может быть одновременно и 0, и 1. Это одновременное существование двух полярных значений и есть суперпозиция.

Если представить, что частицей была бы Земля, то Северный полюс мог бы быть нулём, а Южный полюс — единицей. Использование полярности здесь — это условность, которая помогает нам использовать кубиты для вычислений.

UPD: в комментариях к статье пользователь Дэн Кондратьев справедливо отметил, что кубит — это двухуровневая квантовая система, где эти два уровня обычно являются состояниями одной частицы (например, фотона, электрона или атома).

Например, если использовать в качестве квантовой системы электрон, то кубитом может быть:

• спин электрона;
• его присутствие/отсутствие.

Если использовать в качестве квантовой системы переход Джозефсона (Josephson junction), то кубитом может являться:

• направление тока;
• энергетический уровень.

Кубит — это двухуровневые состояния какой-либо системы, и абсолютно необязательно, чтобы система была одной частицей. Далее в статье описываются квантовые эффекты на примере одной частицы, потому что так легче представить квантовую систему.

Что такое квантовая суперпозиция

Как открыли суперпозицию

Феномен суперпозиции открыл учёный Томас Юнг в начале XIX века. Он провёл эксперимент, в ходе которого пропускал частицы света сквозь непрозрачную доску, в которой находились две крохотные щели. Юнг пытался проверить, как будут вести себя частицы, для чего установил экран позади доски с щелями, который показывал поведение частиц.

Сперва Юнг поочередно закрывал щели так, чтобы частицы проходили только через одну из них. Как и следовало ожидать, частицы проходили через одну доступную щель и оставляли следы на экране в виде одной тонкой полоски.

После этого Юнг открыл для частиц света обе щели. Он ожидал, что частицы станут проходить через них, а на экране появится две полоски. Внезапно учёный обнаружил, что на экране появилось целое множество полосок. Увидев это, Юнг предположил: одна частица света проходит через две щели одновременно.

Подобные эксперименты проводили в течение всего ХХ века и продолжают проводить даже сегодня, но уже не со светом, а с электронами и плазмонами.

Свойство частиц находиться одновременно во всех состояниях и называется суперпозицией. Оно активно используется в квантовых вычислениях, которые основаны на кубитах с частицами.

Чем полезна суперпозиция в квантовых процессорах

Особенность суперпозиции квантовых частиц принимать все доступные значения в один момент времени позволяет значительно ускорить работу процессоров.

Теперь им не нужно раз за разом перебирать последовательности нулей и единиц, чтобы найти верное решение поставленной задачи. Эти последовательности уже существуют здесь и сейчас.

Именно поэтому квантовые компьютеры работают быстрее обычных. Выше мы писали о Google Sycamore — она справилась со сложнейшими вычислениями за 200 секунд. На выполнение той же задачи у суперкомпьютера IBM ушло бы 10 000 лет.

Как кубит может принимать все значения разом

Вы можете спросить: как так вышло, что в предыдущем параграфе кубит принимает значения 0 и 1 одновременно, а в этом — одновременно все возможные состояния, которые могут находиться и на промежутке от 0 до 1?

Это справедливое замечание. Дело в том, что у частиц есть ещё одно примечательное свойство: они находятся в состоянии суперпозиции до тех пор, пока не окажутся под наблюдением, но как только кто-то начинает наблюдать их, они принимают полярное значение в множестве возможных — либо 0, либо 1.

Всё зависит от того, к какому полярному значению частица находится ближе до того момента, как к ней обратились.

Что такое квантовая запутанность

Квантовая запутанность (quantum entanglement) — это фундаментальное явление в квантовой механике, когда два или более кубита (или другие квантовые системы) становятся так плотно связанными, что состояние одного кубита немедленно влияет на состояние другого, независимо от расстояния между ними.

Грубо говоря, это большой часовой механизм, который состоит из кубитов, как из шестерёнок. Если повернуть одну шестерёнку, неизменно повернётся другая. Если изменить состояние одного кубита, это непременно повлияет на состояние другого.

В квантовых процессорах находятся несколько кубитов. К примеру, в 2022 году IBM представила компьютер с 433 кубитами. Поскольку они взаимодействуют между собой, возникает эффект совместной суперпозиции.

Каждая частица в квантовом процессоре находится в суперпозиции, но теперь её значение в момент наблюдения зависит ещё и от другой частицы, с которой она взаимодействует.

Это — огромный калейдоскоп, в котором до того момента, как в него посмотрит человек, одновременно выстраиваются все возможные узоры во всех вероятных положениях цветных стёклышек.

Соответственно, вычислить, существует ли узор Х из многочисленных последовательностей стёкол, теперь можно гораздо быстрее и проще, чем если крутить футляр калейдоскопа до тех пор, пока не найдётся искомый результат.

Что такое квантовое декогеренцирование

Итак, мы знаем, что кубит находится в суперпозиции до тех пор, пока не измерить его значение. Во время наблюдения кубит принимает полярные значения — условные 0 или 1. При этом частицы изменяют своё поведение в зависимости от других частиц.

Но ведь мир состоит из этих частиц, верно? К примеру, на состояние кубита могут повлиять частицы света вокруг него, а также окружающие его молекулы и атомы.

Именно эта проблема и называется декогеренцированием. Она актуальна, и учёные ещё не нашли простого способа снизить её эффект на кубиты.

У неё есть два самых известных решения: снизить температуру кубита до абсолютного нуля и окружить кубит суперпроводником, который защищает частицу от внешнего влияния.

Именно из-за декогеренцирования квантовые компьютеры ещё не стали повсеместными: кубиты требуют “сверхстерильных” условий, которые нельзя поддерживать в домашнем квантовом ПК. Во всяком случае, пока что.

Зачем разрабатывать квантовые процессоры

Несмотря на то, что квантовые вычисления могут быть ошибочными, а поддерживать кубиты стабильными — непростая задача, которую ещё предстоит решить, есть несколько причин, по которым технологию не оставили:

1. Современные компьютеры ограничены в возможностях, а квантовые — нет. Даже сегодня суперкомпьютеры могут тратить десятки тысяч лет на решение сложнейших задач, когда квантовый компьютер может решить её за секунды. Некоторые из таких задач включают факторизацию больших чисел, оптимизацию, моделирование сложных систем и анализ больших данных.
2. Квантовые компьютеры помогают лучше понимать мир. Хотя нам кажется, что человечество достигло небывалых высот за последние 50 лет, в действительности мы мало знаем о частицах, их природе и физике. Как бы это ни было парадоксально, строительство квантовых компьютеров помогает изучить квантовую физику.
3. Квантовые алгоритмы могут изменить существующие методы шифрования и дешифровки данных. С одной стороны, они могут предложить криптографические методы, устойчивые к взлому с использованием квантовых алгоритмов. С другой стороны, квантовые процессоры могут быть использованы для взлома существующих классических криптографических методов.

Заключение

Квантовая физика — довольно неизвестная человечеству область, а квантовые ПК читатели этой статьи вряд ли застанут: скорее, работать с ними будут наши правнуки. Однако мы надеемся, что после прочтения вы стали лучше понимать, как будет устроено будущее.

Конечно, в этой статье опущена масса важных деталей, но её цель — объяснить принцип работы квантовых компьютеров в общих чертах тем, кто давно хотел разобраться в теме, но та казалась слишком сложной.

Если в статье упущено что-либо, что на ваш взгляд непременно стоило в неё включить, напишите об в комментариях. Также пишите, если вам кажется, что некоторые аспекты можно было объяснить ещё проще. ?

Содержание:

2:36 Первый квантовый компьютер в России

Первый кубит был получен в 2015 году. В 2017 году реализовали дисперсионное считывание, соединив кубит с резонатором. Первый двухкубитный алгоритм в МФТИ реализовали в 2019 году. Это совсем молодая технология для России, да и в мире она ещё достаточно сырая.

4:04 Принцип работы квантового компьютера и его отличия от классического компьютера

В квантовом компьютере без коррекции ошибок всё аналоговое: состояние кубитов непрерывно меняется. Переходы между состояниями описываются матрицами.

Квантовый компьютер берёт огромный вектор и умножает его на гигантские матрицы из реальных действительных чисел. В классическом компьютере работа с матрицами такого размера невозможна, потому что они не влезают в оперативную память.

6:52 Как квантовый компьютер выглядит внутри

Как и в обычном компьютере, процессор подключается к материнской плате. В квантовом компьютере материнская плата представляет собой весь криостат и подключенное к нему электронное оборудование, которое посылает управляющие импульсы.

13:13 Состояние кубита на Сфере Блоха

Для представления чистых состояний кубита используется Сфера Блоха. Например, у вас есть основное состояние. Вы посылаете на кубит импульс, после чего он переходит из основного состояния в возбуждённое. Сфера Блоха описывает для одного кубита все состояния, в том числе суперпозицию.

16:51 Процессор в квантовом компьютере

20:07 Подключение ПК к квантовому компьютеру

Квантовый компьютер выступает как сопроцессор. Уже даже появилось понятие QPU. К обычному бинарному компьютеру через PCI-слот подключается ретранслятор для работы с квантовым компьютером.

21:45 Квантовые алгоритмы

Самые популярные квантовые алгоритмы:

• алгоритм Шора — факторизация целых чисел;
• алгоритм Гровера — решение задачи перебора.

Ещё много алгоритмов предложено для решения задач, например, из линейной алгебры — перемножение матриц, решение систем линейных уравнений, — но они очень громоздкие. Пока нет системы коррекции ошибок, они работать не будут.

23:58 Использование квантового компьютера для машинного обучения

Всё делается в обычном Jupyter Notebook на ПК. Пишешь код на Python, загоняешь его в ретранслятор, дальше в работу включается квантовый компьютер.

Пример задачи: есть оценки сомелье и набор химических показателей вин. По набору химических показателей нужно определить, какая оценка будет у вина от сомелье. Это можно сделать классической нейросетью, а можно сделать квантовым алгоритмом. Фишка в том, что в квантовых алгоритмах вроде бы меньше параметров, которые нужно использовать, чтобы решить задачу. Но этот вопрос сейчас только изучается.

26:16 Управление криостатом

27:13 Устройство ретранслятора

28:07 Можно ли майнить на квантовом компьютере

Теоретически майнить на квантовом компьютере можно. Но пока нет подходящего для этого алгоритма.

28:26 Планы учёных

Сейчас идёт активная исследовательская деятельность в области создания кодов коррекции ошибок. Такие системы есть в классических компьютерах. Например, когда через канал передачи данных отправляются 5 одинаковых бит. Даже если 1 бит испортится, останется ещё 4 работающих бита. То же самое хотят реализовать в квантовом компьютере. Подобная система позволит получить так называемый логический кубит, но на нём будет труднее совершать операции, так как он стабилизирован.

29:29 Как измерить мощность квантового компьютера

Измерять мощность квантового компьютера можно по мощности классического компьютера, который был бы необходим для решения аналогичных задач.

На задачу, которая силами Google Sycamore решалась за 3 минуты и 20 секунд, система из 60 видеокарт NVIDIA потратила около 5 дней, пишет South China Morning Post. Это заметно быстрее, чем «10 000 лет», о которых ранее заявляла сама Google.

Учёные из Китая использовали видеокарты, основанные на графических процессорах V100 и A100. По словам представителей исследовательской группы, эксперимент проводился с целью показать — суперкомпьютеры далеко не во всех случаях лучший инструмент. Очень часто умение использовать имеющиеся средства важнее вычислительных мощностей.

В 2019 году Google заявила о достижении её компьютером Sycamore квантового превосходства, впервые в истории. Тогда сообщалось о том, что разработка поискового гиганта за 200 секунд выполнила задачу, на решение у которой у самого мощного суперкомпьютера ушло бы около 10 000 лет.

Источник: South China Morning Post

Согласно исследованию, к 2033 году 170 профессий из 702 рассмотренных исчезнут с рынка труда с вероятностью более 90%. А специальность с SOC-кодом 15-1131 (Computer programmers) к этому времени потеряет актуальность с вероятностью 48%.

А где же останутся нужны программисты? На основе открытых данных и исследований мы составили подборку сфер IT, которым в будущем с большей долей вероятности понадобятся разработчики.

Augmented Reality: из развлечений в обучение

Средняя зарплата AR-разработчика сегодня — более 75 тысяч долларов в год. А в одних только США более 19 тысяч вакансий AR-developer. Если рынок продолжит развиваться, спрос на специалистов будет только расти.

Ключевые технологии AR: распознавание объектов в реальном времени, реалистичное 3D-сканирование и построение сетки окружающего пространства.

Тренды:

• функциональные AR-приложения для смартфона;
• интеграция AR-очков и смартфона;
• дешёвые и удобные девайсы.

Перспективы: технология всё ещё дорогостоящая, а пользоваться ей неудобно. Из-за этих проблем рост рынка замедлился. Их решение даст импульс для развития.

Материалы по теме AR

Virtual and Mixed Reality: пока лишь для большого бизнеса

Разработчики виртуальной реальности в среднем получают около 100 тысяч долларов в год. Количество вакансий MR- и VR-разработчиков в США — более 18 000. В общем, ситуация на рынке труда схожа с направлением дополненной реальности.

Ключевые технологии:

• среда виртуальной реальности CAVE;
• индикаторы на лобовом стекле;
• шлемы и очки виртуальной реальности.

Тренды: уменьшение размера и стоимости VR-очков и шлемов.

Перспективы: спектр применений этой технологии огромен, но пока делать виртуальные миры долго, а пользователей мало из-за дороговизны и несовершенства VR-устройств. Решение этих вопросов даст стимул развитию направления.

Материалы по теме VR/MR

Робототехника: из промышленного использования в бытовое

В 2017 году количество роботов в мире составляло 69 на 10 000 работников. Больше всего — в Южной Корее (531 на 10 000 работников), в Сингапуре — 398, в Японии — 305, в Германии — 301. В 2019 году объём мирового рынка роботов достиг $34 млрд.

Средняя зарплата разработчика-робототехника составляет порядка 75 тысяч долларов в год. А вакансий, связанных с робототехникой, в одних только США — более 18 000.

Ключевые навыки: автоматическое управление, инженерия, программирование устройств.

Тренды: новые материалы, развитие навигации в экстремальных условиях, новые сенсорные устройства.

Перспективы: конструирование, производство и программирование роботов — достаточно трудоёмкий процесс, часто не оправдывающий себя экономически. Роботы в производстве начинают окупать себя через 3–5 лет. Из-за этого не каждый работодатель готов внедрять их. Остаётся очень много сфер, где дешевле воспользоваться человеческим трудом, нежели тратить ресурсы на автоматизацию. Менее затратный способ создания умных устройств даст мощный толчок развития технологии. Также стоит делать ставку на бытовых роботов.

Материалы по теме робототехники

Квантовые вычисления: вопросы стабильности кубитов

На данный момент рынок квантовых компьютеров ориентирован больше на исследования, чем на массовое производство. Но с удешевлением технологии квантовый программист будет не менее востребован, чем обычный.

Среднюю зарплату в сфере подсчитать сложно, но, например, в IMB исследователям и разработчикам сферы квантовых вычислений платят от 40 до 200 тысяч долларов в год. А всего в США почти 600 открытых вакансий в сфере квантовых вычислений.

Ключевые технологии: квантовые вычисления, компьютерная инженерия.

Тренды: поиск новых форм кубитов, их эффективного соединения и программирования.

Перспективы: помимо разложения на множители, квантовые компьютеры в теории смогут моделировать сложные ситуации, в т.ч. поведение веществ на молекулярном уровне. Но для начала надо решить 2 главных вопроса: стабильность кубитов и использование их в большом количестве.

Материалы по теме квантовых вычислений

Искусственный интеллект: на смену офисным профессиям

Средняя зарплата разработчика в сфере ИИ составляет больше 100 тысяч долларов в год. А количество вакансий — более 81 000 только по США.

Ключевые технологии: нейросети, дополненный интеллект, чат-боты, машинное обучение и системы управления ИИ.

Тренды: интеллектуальные помощники, автопилоты, нейрокомпьютерный интерфейс.

Перспективы: сейчас в сфере ИИ множество нерешённых вопросов, включая проблему мультизадачности или понимания смысла текста (в противовес простому распознаванию слов и грамматических ошибок). Но это не мешает технологии активно развиваться и внедряться во все сферы нашей жизни. В упомянутых в начале статьи исследованиях именно системы искусственного интеллекта заменят большинство сотрудников, в том числе телефонных операторов, водителей и бухгалтеров.

Материалы по теме ИИ

Как пишет TechCrunch, Microsoft предоставляет небольшой бесплатный период использования Azure Quantum. После его истечения пользователям будет предложено несколько платных тарифов, ценой от 10 до 900 долларов (от 760 до 68 тыс рублей) за час компьютерных вычислений.

Отметим, что у компании всё ещё нет собственного квантового компьютера. Из-за этого ей приходится использовать «мощности» таких партнёров как Honeywell Quantum Solutions, IonQ, 1QBit и т.д.

Microsoft Azure Quantum начал свою работу в тестовом режиме в мае 2020 года. Тогда доступ к сервису имело лишь небольшое число избранных пользователей и партнёров компании.

Источник: TechCrunch

Устройство, которое являются частью линейки SpinQ, стоит 5000 долларов или 378 тыс рублей, пишет Discover Magazine. Учитывая, что предыдущая модель компании стоила 50 000 долларов, а обычно квантовые компьютеры и вовсе оценивают в десятки миллионов долларов, стоимость новинки очень и очень низкая.

Мощность вычислительной машины составляет 2 кубита. Для сравнения, компьютер D-Wave, стоимостью 10 млн долларов, выдаёт 50 кубитов мощности вычислений.

В основу новинки от SpinQ Technology легла технология ядерного магнитного резонанса. Именно это позволило сделать её дешевле и легче аналогичных устройств на рынке.

Старт продаж квантового компьютера SpinQ запланирован на четвёртый квартал 2021 года.

Источник: Discover Magazine

Журналисты отмечают, что автопроизводитель использует модель Honeywell H1 (ранее использовалась Honeywell H0) в качестве «помощника», способного определять лучшие компоненты для покупки, правильное время, да ещё и не нарушать при этом сам процесс производства.

Так, одни поставщики могут доставить детали быстрее, в то время как у другого продавца они могут быть дешевле. И всё это в одно и то же время. Именно для того, чтобы сделать правильный и максимально оптимальный выбор, компания и использует мощности квантовых вычислений.

BMW не первый автопроизводитель, обращающийся за помощью к новейшим разработкам. Ранее Volkswagen заявляла о попытке создания лучшего дорожного трафика, при которой также использовались квантовые компьютеры.

Источник: CNET

Мощности таких систем используются при расчётах сложных физических экспериментов. При этом новая китайская разработка оказалась в 100 трлн раз мощнее, чем самый продвинутый суперкомпьютер на планете. Это, по словам агентства Xinhua, не только «серьезный вычислительный прорыв» для Китая, но и первый шаг на пути к квантовому превосходству страны.

Напомним, что в России тоже хотят заняться производством квантовых компьютеров. Ещё в ноябре 2019 года Росатом запустил проект его создания. Только до 2024 года на разработку квантового компьютера будет выделено 24 млрд рублей.

Google создала самый мощный в мире квантовый компьютер. Доклад об этом был опубликован на сайте NASA. По неизвестным причинам его оттуда вскоре убрали, но журналисты The Financial Times успели ознакомиться с текстом.

По словам компании, процессор за 3 минуты и 20 секунд произвёл вычисление, на которое суперкомпьютеру Summit IBM понадобилось бы 10 тысяч лет. Правда, есть и минусы. Процессор может производить только одно вычисление за раз. Кроме того, авторы говорят, что решать практические задачи такие компьютеры смогут нескоро.

По словам директора по квантовому оборудованию Intel, это достижение — важное событие в развитии техники. Сами разработчики назвали свой компьютер «важной вехой на пути к квантовому вычислительному процессу».

Что там внутри?

• Компилятор для Q#, включая инструмент командной строки;
• Обработчик LanguageServer;
• Дополнения для Visual Studio и VS Code.

Все эти инструменты можно найти на GitHub, они опубликованы под лицензией MIT.

Microsoft представила Quantum Development Kit в конце 2017 года. Тогда с набором можно было работать только на Windows, поддержка Linux и macOS появилась только через несколько месяцев.

Квантовые эмиттеры являются одними из компонентов для построения квантового компьютера, вычислительной машины на несколько порядков более мощной, чем традиционные транзисторные системы. Специалисты считают, что такое оборудование в будущем станет ключом к обработке больших массивов данных, генерализованному искусственному интеллекту и новым методам криптографии.

Изготовление квантовых эмиттеров

Обычные источники света излучают непрерывные потоки частиц потоки из миллиардов фотонов. Квантовые эмиттеры способны испускать всего по одному фотону, повышая точность размещения квантовых точек. Свойство контролируемого излучения используется в построении квантовых сетей.

Традиционный подход в создании эмиттеров состоял в размещении квантовых точек на подложке. Однако метод размещения страдал от недостатка точности. Расположение квантовых точек редко совпадало с воронками, предназначенными для направления излучаемого фотона. Стефан Страуф (Stefan Strauf), один из авторов работы, сравнил это с нанесением раствора на подложку. Хотя после высыхания растворённое вещество окажется равномерно распределённым по поверхности, будет невозможно определить, где точно окажутся его молекулы.

Новый метод состоит в нанесении на основу из золотых нанокубов молекулярного слоя WSe2 (селенида вольфрама). Само по себе это вещество выдаёт постоянное свечение, однако плоскости нанокубов выполняют роль отражающего зеркала, а острые рёбра формируют горловины.

По словам Страуфа, новый метод позволяет получить меньшее количество эмиттеров, но этот недостаток компенсируется стопроцентной точностью их расположения. В качестве подтверждения исследователи продемонстрировали набор из 60 квантовых эмиттеров, точно совпадавших с отражающей воронкой. При традиционном подходе такая точность была невозможна.

Направления дальнейшего развития

Исследователи продолжают работу над совершенствованием своей технологии. Одним из слабых мест квантовых эмиттеров является их требовательность к температурному режиму. Для корректной работы большинству из них требуется мощное охлаждение.

Хотя квантовые вычислительные машины пока разрабатываются в качестве опытных образцов, многие производители оборудования и ПО ориентируются на их массовое применение в ближайшем будущем. Компания BlackBerry уже объявила о создании сервера с защитой от хакеров, использующих квантовые вычислительные системы.

Доказательство превосходства

Квантовые компьютеры ограничены числом кубитов и коротким временем их когерентности. Количество операций, производимых прежде, чем система станет бесполезной, называется «глубиной вычислений». Квантовый компьютер с фиксированной низкой глубиной вычислений способен эффективнее решить задачи, для которых обычному компьютеру требуется большая глубина. Чтобы доказать это, учёные произвели вычисления для варианта задачи Бернштейна — Вазирани и подтвердили свою гипотезу. Доказательства приведены в опубликованной ими статье.

Учёные не хотят делать громких заявлений. Но они считают, что использование квантовых компьютеров станет эффективным в ближайшие десять лет.

Квантовые компьютеры становятся доступны обычным пользователям благодаря инициативе компаний, готовых предоставить свои ресурсы. В начале октября 2018 года D-Wave Systems представила новую открытую и бесплатную платформу Leap Quantum Application Environment, которая позволит любому желающему использовать мощность квантового компьютера. При этом от пользователя не требуется специальных знаний в области квантовой физики.

Что такое NISQ

NISQ или Noisy Intermediate Scale Quantum — квантовая технология промежуточного масштабирования, она предназначена для практической реализации квантовых вычислений. Ключевой особенностью технологии является минимизация ошибок, так называемого шума.

Как работает Cirq

Cirq позволяет разрабатывать квантовые алгоритмы для конкретных процессоров. В перспективе целью разработки является определение способности NISQ-компьютеров решать вычислительные задачи. Структуры данных оптимизированы так, чтобы пользователи могли полностью задействовать потенциал архитектуры NISQ. При этом платформа поддерживает запуск алгоритмов на локальном симуляторе и предназначена для интеграции с будущим квантовым оборудованием.

Команда Google AI Quantum уже использует платформу для создания рабочих алгоритмов и тестирования на своем первом квантовом процессоре Bristlecone.

Крупные технологические компании на протяжении нескольких лет заняты разработкой квантовых технологий для их использования в различных сферах жизни человека. Так, Microsoft представила способ диагностики рака, основанный на квантовых вычислениях.

Разработка

Исследователи построили инженерную молекулу из двух атомов фосфора, которые разместили на расстоянии 16 нм в кремниевом чипе, и подвергли ее воздействию частоты в 40 ГГц. Ученые обнаружили, что можно управлять каждой из молекул даже с близкорасположенными атомами, если выбрать частоту, которая контролирует ее электронный спин. Таким образом молекулы получают встроенный адрес.

Квантовый компьютер

Подобные кубитные «рации» могут иметь бесконечное количество индивидуальных каналов, если добавить новые атомы фосфора или поменять их положение относительно друг друга. Управление спином одного кубита не повлияет на спин соседнего и приведет к меньшему числу ошибок. В будущем это позволит создать сложные квантовые чипы, не беспокоясь о возможных наложениях сигналов и помехах.

В марте 2018 года исследователи из Университета Нового Южного Уэльса создали отдельные кубиты на базе атомов фосфора и кремния, которые могут коррелировать между собой.

Подробнее о новом транзисторе

По словам ученых, для использования однофотонных транзисторов необходимо создать квантовые затворы между фотонами. ПО, работающее на квантовом компьютере, будет выполнять ряд таких коммуникационных задач, увеличивая скорость некоторых вычислительных задач экспоненциально.

Само устройство представляет собой полупроводниковый чип, пронизанный отверстиями наподобие пчелиной соты. Свет, который попадает внутрь микросхемы, отражается от специально расположенных отверстий и остается в ней. Внутри области чипа с наибольшей интенсивностью света находится кристалл — так называемая квантовая точка.

Эта точка работает подобно традиционной компьютерной памяти и сохраняет информацию о вошедших фотонах. Она способна эффективно оперировать с памятью и служит связующим звеном между фотонами — каждый фотон воздействует на следующий вошедший.

Один из руководителей исследования утверждает, что взаимодействие с каждым фотонным кубитом позволяет единственному фотону изменять целый поток следующих за ним частиц. Это является необходимым свойством для придания устройству статуса транзистора.

Тестирование устройства

Для проверки работоспособности чипа разработчики провели эксперимент: микросхему облучали слабым световым лучом, содержащим один фотон, который едва уловим при обычных условиях. Однако, в транзисторе этот фотон задержался на достаточное время для его регистрации квантовой точкой.

Ученые обнаружили, что фотон, контактирующий с точкой, может служить ключом для другого фотона и управлять его прохождением, «открывая дверь» в чип. С другой стороны, луч, не содержащий фотонов, блокирует прохождение других световых частиц в микросхеме.

Планы на будущее

Ученые сообщают, что планируют связать несколько фотонных транзисторов вместе для дальнейшего создания более компактных квантовых компьютеров, которые будут обрабатывать множество фотонных кубитов.

Не только университеты, но и компании стремятся создать более быстрые и компактные компьютеры для квантовых вычислений. Intel, к примеру, тестирует собственный квантовый чип, основанный на «спиновых кубитах».

Что нового в Quantum Development Kit?

• Увеличена производительность моделирования для любого количества кубитов.

• Вероятность того, что кубит представляет собой единицу, автоматически отображается в окне отладки Visual Studio, что упрощает проверку кода. Также улучшено отображение свойств переменных в окнах Autos and Locals.

• Новые операции DumpMachine и DumpRegister выводят информацию о волновой функции в определенный момент времени.

В прошлый выпуск Microsoft включила поддержку разработки на Linux и macOS, открыла исходные коды библиотек и моделей, а также добавила функциональную совместимость с Python.

Особенности спиновых кубитов от Intel

Разработчики говорят, что вместо транзисторов в новых чипах содержатся кубиты с одним электроном, который может находиться в нескольких спиновых состояниях одновременно. Это означает, что они предлагают более высокую производительность, чем современные транзисторы. Размер такого кубита не превышает 50 нанометров, поэтому на подложке диаметром с человеческий волос их может разместиться более 1500.

Исследователи тестируют спиновые кубиты при температуре, приближающейся к абсолютному нулю, что является необходимостью для квантовых вычислений.

По словам создателей чипа, количество спиновых кубитов хорошо масштабируется, поэтому квантовые системы размером с современные суперкомпьютеры будут намного мощнее и быстрее.

Благодаря высокой производительности квантовые системы используются в криптографии и медицине. Поэтому Microsoft разработала алгоритмы для диагностирования рака на основе квантовых вычислений.

С чего всё началось?

Ещё в 1937 году физик Этторе Майорана (Ettore Majorana) выдвинул гипотезу о существовании одноимённой частицы. В 2012 году впервые были получены экспериментальные данные, однако их оказалось недостаточно для полного подтверждения теории. 28 марта 2018 года в журнале Nature учёные Microsoft опубликовали исследование, в котором объявили о доказанном существовании фермиона Майораны.

Уникальная частица

Фермион Майораны является собственной античастицей и одновременно обладает свойствами полупроводника и суперпроводника. Кубиты (квантовые биты) вычислителя на основе таких частиц будут менее подвержены влиянию извне и смогут показывать высокую производительность за счёт большей точности.

Использование

Сферами применения квантовых вычислений считаются криптография и медицина. Например, компьютер сможет осуществлять расчёты, необходимые для исследования свойств белков при поиске новых лекарств.

В случае успешного создания кубитов на основе фермиона Майораны Microsoft планирует предоставить пользователям Azure возможность пользоваться ресурсами квантового компьютера.

Исследователи со всего мира изучают область квантовых вычислений. Напомним, в начале марта 2018 года австралийским учёным удалось создать одноатомные кубиты, которые могут взаимодействовать друг с другом.

Самые масштабные

По мнению экспертов, ключевыми феноменами на прогнозируемый срок являются искусственный интеллект и робототехника, квантовые вычисления, блокчейн и кибербезопасность. Они обнародовали несколько ключевых мыслей, формирующих общий облик близкого будущего мира ИТ:

1. Чрезмерно загрязнённые океаны могут быть спасены роботами-микроскопами, оснащёнными ИИ. Маленькие помощники образуют сеть, которая будет непрерывно отслеживать состояние одного из ценнейших ресурсов Земли;
2. Блокчейн и криптография, вероятнее всего, окажут решающее воздействие в борьбе против изготовления и продажи подделок. Инструментальный дуэт должен подтверждать подлинность продукта на всех стадиях его жизненного цикла;
3. Криптография на решётках представляется экспертам эффективным способом борьбы с киберпреступностью. Новая базовая защитная архитектура, скрывающая чувствительные данные внутри сложных алгебраических структур, должна стать дополнительным препятствием к взлому засекреченных данных;
4. Предвзятость искусственного интеллекта специалисты считают одной из глобальных проблем машинного обучения. Поскольку эффективность и польза таких систем напрямую зависят от качества входных данных, учёные надеются реализовать алгоритм, способный самостоятельно выявлять и адекватно отсеивать тенденциозную информацию и, как следствие, самосовершенствоваться;
5. Исследователи относятся без трепета к квантовым компьютерам: они убеждены, что через пять лет кубические вычисления станут обыденностью и выйдут за рамки научных лабораторий. В ближайшие 5 лет эксперты ожидают появления новых научных направлений в области вычислительной техники.

Специалисты ежегодно публикуют собственные прогнозы IBM 5 in 5 для того, чтобы специалисты по инновациям могли держать руку на пульсе и двигаться в обозначенном направлении.

Нечто более близкое к сегодняшнему дню представила платформа Stack Overflow. Эксперты провели ежегодный масштабный опрос разработчиков по всему миру и выявили немало любопытных фактов о портрете современного программиста.

Суть метода

Ученым, проводящим исследования в области квантовой физики, удалось доказать, что существует способ передавать один фотон информации сразу в двух направлениях. Для реализации этого метода используется явление под названием квантовая запутанность.

Сама частица не передвигается со скоростью, превышающей скорость света, а скорее находится в двух местах одновременно. Передача производится по двухстороннему каналу связи, а фотон как бы делится на «половинки». Когда частица перемещается от одного абонента к другому, происходит двухсторонний обмен данными и они одновременно получают бит информации, вложенный их собеседником.

Для реализации метода на практике ученые создали специальное устройство, используя оптоволокно, лазеры и различные оптические устройства. Прибор автоматически шифрует передаваемые по каналу данные, из-за чего взлом для злоумышленников становится крайне сложной задачей. Если один из абонентов передает произвольную информацию, то атакующий не сможет вычленить даже часть передаваемых сведений. Благодаря этому данным методом передачи могут заинтересоваться различные финансовые организации, а также государственные органы.

Часть результатов исследования еще не опубликована, однако доклад доступен на сервере arXiv.

Исследования в области квантовых вычислений ведутся не так давно. Напомним, 7 марта австралийские ученые создали взаимодействующие наборы квантовых битов с устойчивой связью.

Механика явления

Квантовая запутанность — это явление, при котором состояние одной атомной или субатомной частицы влияет на состояние других таких частиц. Благодаря этому становится возможным построить логический кубит — набор связанных вместе одноатомных квантовых физических битов, взаимодействующих между собой. Связав несколько кубитов, можно получить структуру, которая способна обеспечить высокую производительность.

Квантовый компьютер, состоящий из 30 логических кубитов, в теории должен быть мощнее, чем классический компьютер с 20 млрд бит вычислительной мощности. Связывание кубитов уже осуществлялось ранее, однако никому не удавалось произвести его с помощью одноатомных структур.

Первоначально исследователи считали, что для устойчивой взаимосвязи атомы нужно отделить друг от друга на 20 нанометров. Однако в ходе работы оказалось, что взаимодействие достигается на расстоянии 16 нм.

Исследования в сфере квантовых вычислений проводятся уже достаточно давно, и многие крупные компании вкладывают ресурсы в эту отрасль. Например, недавно Google представила новый квантовый процессор Bristlecone. На данный момент он имеет рекордное число кубитов — 72.

Пробную версию набора компания представила в декабре 2017 года.

Нововведения

• Поддержка платформ Linux и macOS. Обратная связь от разработчиков показала, что именно этого они ждали в первую очередь.
• Открытые для использования исходные коды библиотек и моделей. Как оказалось, разработчикам недостаточно просто изучить код, чтобы понять структуру языка Q#, они хотели его использовать в своих приложениях и делиться достижениями с сообществом. Поэтому Microsoft решила распространять коды под свободной лицензией.
• Функциональная совместимость с Python. Разработчики могут через Q# напрямую обращаться к Python-библиотекам. Функция доступна как превью на платформе Windows.
• Улучшение производительности эмулятора в 4–5 раз.

Новая версия Quantum Development Kit уже доступна на сайте Microsoft.

Такие компании, как IBM и Google, занимаются созданием квантовых устройств. Это значит, что время игры с кубитами уже настало.

На начальном этапе программирования квантовых компьютеров вам ничего сверхъестественного делать не нужно будет. Ведь можно начать своё путешествие в мир квантового программирования с того же, с чего начинается и стандартное программирование — с создания игр.

Не беспокойтесь, для этого не нужно иметь собственное квантовое вычислительное устройство. Запуск простых квантовых программ можно симулировать на обычном компьютере благодаря сервисам IBM.

Примечание Обратите внимание, что код на Python, приведённый в статье, далёк от идеала и служит лишь для объяснения принципов работы квантового компьютера.

Рассматриваемая игра относится к самым первым играм для квантовых компьютеров. Для полного понимания её работы в статье будут показаны блоки кода, так что можете экспериментировать по ходу статьи.

После прочтения статьи у вас будет базовое понимание принципов работы квантовых устройств, а так же вы научитесь с ними взаимодействовать.

Что такое квантовый компьютер?

Перед написанием программы нужно усвоить некоторую базовую информацию. Однако здесь не будет описываться детально работа квантовых компьютеров. Вы ознакомитесь только с той информацией, которая поможет понять, как работает игра.

В основе работы обычного компьютера лежат биты — переменные, имеющие только два значения: 0 и 1. Хотя, в контексте булевой алгебры их также можно называть «true» и «false». Неважно, как мы их называем. Важно лишь то, что существует два состояния.

С помощью битов можно выполнить простые битовые операции, такие как побитовое отрицание (NOT), побитовое «И» (AND) и побитовое «ИЛИ» (OR). Они являются основой вычислений. С битами можно сделать всё что угодно. Любая более сложная переменная, чем бит (int или float) — это просто набор из множества битов. Любая более сложная операция, чем побитовое «И» или побитовое отрицание (NOT) — это просто несколько таких операций, соединённых вместе. Именно так и работает обычный компьютер на самом базовом уровне.

В основе квантовых компьютеров лежат квантовые биты (кубиты). Они тоже имеют два возможных значения — 0 и 1. Однако законы квантовой механики допускают другие значения, которые называются состояниями суперпозиции.

В каком-то смысле состояния суперпозиции представляют собой значения, существующие между экстремумами 0 и 1. Кубит можно представить в виде сферы, на которой 0 и 1 расположены на противоположных полюсах, а состояния суперпозиции — все остальные возможные точки на её поверхности.

Кроме 0 и 1 на изображении выше обозначена пара важных состояний суперпозиции. Одно из них называется u3(0.5*pi, 0,0) 0. Не самое запоминающееся название, но вы узнаете, что оно означает, по ходу чтения статьи.

Такой ход мысли выставляет кубиты чем-то похожим на непрерывные переменные. Можно представить любую точку на поверхности сферы (например, точку ψ в изображении), используя полярные координаты с углами (θ и φ). В принципе простительно полагать, что кубиты — плавающие значения (изменяют своё значение). В некотором смысле они ими и являются. Но с точки зрения абсолютной точности это не так.

Важной отличительной чертой кубита является невозможность извлечения из него недвоичной информации. Законы физики по своей природе нам не позволяют узнать, что именно кубиты делают. Не получится спросить у кубита точные детали о положении его суперпозиции. Можно только заставить выбирать его между двумя противоположными точками на сфере (вроде 0 и 1). Если это что-то, что не является ни нулём, ни единицей, то кубиту просто нужно будет случайным образом решить, что выбрать.

Кубит имеет некоторые свойства непрерывной и дискретной переменных, но не является ни той, ни другой. Кубит — квантовая переменная.

Что предстоит делать с кубитами?

В этой статье будет использоваться японская версия «морского боя». В ней все корабли представляют собой только один квадрат, но по некоторым из них нужно выстрелить дважды или трижды.

Можно использовать кубит для каждого корабля, чтобы симулировать эти действия на квантовом компьютере. Ноль может означать невредимый корабль, а единица — полностью уничтоженный корабль. Состояния суперпозиции могут служить для отображения степени повреждений корабля. Корабль, уничтожаемый с одного выстрела, довольно просто симулировать. Можно его инициализировать с нулём, а затем применить побитовое отрицание (NOT), когда он будет уничтожен.

Давайте посмотрим, как реализовать этот простой процесс на квантовом компьютере. Мы не будем обращать внимание на какие-либо другие корабли на этом этапе.

Основной язык сборки для квантовых компьютеров называется QASM. Ниже представлен скрипт, который инициализирует корабль, атакует его, а затем проверяет, на плаву ли он ещё.

Первые две линии всегда находятся в верхней части любого файла на QASM. После этого мы определяем все биты, которые нам понадобятся: кубиты и обычные биты. В этом примере мы ссылаемся на этот кубит в коде как q[0]. В примере мы определили один кубит в регистре под названием q. Так как на выходе должна быть нормальная удобная для чтения информация, мы также определяем один нормальный бит в регистре «c».

Кубит q[0] автоматически инициализируется в состоянии 0, так как это то состояние, с которого мы хотим начать, дальнейшая подготовка не требуется.

Затем нужно взять q[0] = 0 — полностью целый корабль – и выполнить побитовое отрицание (NOT). С обычным битом и с обычным языком программирования это выглядело бы так: q[0] = !q[0] (для C++) или q[0] = not q[0] (для Python). В случае с QASM это может быть выполнено несколькими разными способами. Самый простой заключается в использовании операций с x и y. Ниже приведены некоторые примеры использования этих операций с эквивалентами на C++ и Python для сравнения.

Есть некоторые различия между x и y, с которыми нам ещё придётся столкнуться, но об этом поговорим в другой раз.

Вы скорее всего заметите, что ни x, ни y не присутствует в предыдущем файле на QASM. Вместо них написано следующее: u3(pi, 0, 0) — ещё один способ применения побитового отрицания (NOT).

Это полностью равнозначно использованию x. Но u3 — более сложная операция. У неё есть три аргумента, изменяя которые, можно выполнять другие действия.

Первый аргумент — угол со значением, выраженным в радианах. Это тот угол, вокруг которого будет вращаться сфера нашего кубита. Угол pi равен 180°, это значит, что сфера будет перевёрнута полностью с ног на голову. 0 становится на место 1, а 1 — на место 0, поэтому эта операция и выглядит как побитовое отрицание (NOT). Чтобы выполнить побитовое отрицание наполовину, можно просто использовать половину угла: u3(0,5*pi,0,0)

Теперь появился ещё один способ представления побитового отрицания при работе с кубитом: можно выполнить половинное побитовое отрицание дважды.

Аналогичные действия можно сделать с 1/3 побитового отрицания, выполнив его трижды и так далее.

Последняя строка в файле на QASM выглядит так:

Таким образом измеряется кубит. Мы как бы говорим q[0] решить, чем быть: единицей или нулём. Конечный результат сохраняется в c[0], и наш мозг или обычный компьютер уже смогут прочитать его. Значение c[0] заменяется результатом вычисления на выходе.

Если ничего не было сделано в период между инициализацией и измерением, то результат всегда должен быть таким: c[0] = 0

Если было выполнено побитовое отрицание, то результат всегда должен быть таким: c[0]=1

Если выполнили только половинное побитовое отрицание, то q[0] будет между 0 и 1 в процессе измерения — а именно в состоянии суперпозиции, к которому мы уже обращались раннее: u3(0.5*pi,0,0) 0. Измерение принадлежности его к нулю или единице заставит его случайным образом выбрать одну из двух позиций с равной вероятностью.

Эта вероятностная природа придаёт квантовым вычислениям некую случайность. Дополнительная хаотичность также присутствует в современных устройствах из-за шумов. Хотя это и происходит на довольно низком уровне, не стоит об этом забывать. Именно из-за шума иногда получается 1 на выходе, вместо 0 и наоборот.

Из-за вероятностной природы программы на квантовом компьютере обычно запускают много раз. Затем этот процесс на выходе возвращает список всех значений, которые были сгенерированы во время множественных запусков и количество раз, которое значение имело место быть.

Создание игры

Итак, давайте же использовать способы выполнения побитового отрицания для создания игры на квантовом компьютере.

Но для начала откроем тайну квантовых компьютеров. Такие устройства всегда гибридны (на данном этапе развития технологий) — часть квантового компьютера и часть обычного. Последний необходим для обработки входов и выходов, чтобы взаимодействовать с людьми, которые хотят воспользоваться им.

Гибридная природа устройства повлияет на способ написания кода. Использование QASM отлично подходит для программирования квантовой части устройства, а, например, Python — для стандартной, так как многие разработчики знакомы с этим языком программирования.

Это тот способ, который используется в текущей версии API IBM. И именно его мы используем в этой статье. Есть, конечно, другие подходы, например, Project Q.

Важно отметить, что все эти подходы до сих пор развиваются. А разработчики программ для квантовых компьютеров задают направление этой «эволюции».

Для запуска программы вам потребуется Jupyter, а также зависимости SDK.

Теперь давайте обратимся к коду.

Прежде всего нужно импортировать всё, что понадобится для запуска кода на IBM Quantum Experience.

Этот код ссылается на файл Qconfig, который понадобится для создания учётной записи на сайте IBM. Не бойтесь, это бесплатно. Обратитесь к руководству по SDK IBM для получения более подробной информации.

Далее следует несколько стандартных импортов и некоторая информация об игре, выводящаяся на экран.

Игроку задаётся вопрос, в котором ему нужно ответить, какое устройство следует использовать для запуска квантовой части схемы. Существует три основных варианта. Один из них заключается в симулировании квантовых файлов на вашем собственном компьютере (local_qasm_simulator). Ещё один способ основывается на запросе к IBM на выполнение симуляции на их компьютерах (ibmqx_qasm_simulator). Также можете использовать реальное квантовое устройство с 5 кубитами: ibmqx2. Мы спрашиваем игрока, хочет ли он использовать квантовые устройства или симулировать выполнение кода локально. Этот процесс не настолько сложный, чтобы использовать мощности IBM для его выполнения.

На следующем этапе нужно добавить ещё одну важную переменную: количество запусков. Это нужно для сбора статистики.

Нет никаких определённых причин для использования числа 1024. Вы можете выбрать другое.

Теперь нужно перейти к настройке досок, на которых игрок будет выбирать позиции для трёх кораблей. Доступно всего 5 возможных позиций, соответствующих пяти кубитам на чипе IBM ibmqx2. Ниже представлена визуализация сетки.

Числа — имена, используемые для каждой позиции. Они также являются именами, которые использует IBM. Например, 2 — позиция кубита q[2].

Выбор, сделанный игроками, хранится в shipPos, там же есть запись для каждого из двух игроков (player=0 — для первого игрока и player=1 — для второго) и для каждого из трёх кораблей, которые они размещают. Запись shipPos[player][ship] хранит позицию (0, 1, 2 , 3, 4) для корабля с номером, принадлежащим определённому игроку.

Получение выбора от игроков в основном осуществляется следующим образом:

Примечание Обратите внимание, что в статье приводятся блоки кода. Ссылка на полный код будет в конце статьи.

Этот код выводит следующее: «Player player, choose a position for ship ship+1 (0, 1, 2, 3 or 4)», а затем запрашивается ввод данных. Использование getpass не позволит другому игроку увидеть входные данные на своём экране. Заметьте, что первый корабль называется ship=0, но для обычных людей счёт начинается с 1, собственно, поэтому ship=0 — корабль 1 для людей. Эти две строки встроены в пару циклов над «игроками» и «кораблями» для извлечения всех необходимых значений. Они также фактически не находятся рядом друг с другом в реальном коде, так как между ними располагается другой код, который гарантирует, что игрок ввёл корректное значение. Возможно, ваш способ реализации будет лучше, поэкспериментируйте.

Теперь пришло время для основного цикла игры. На этом этапе задаётся вопрос о выборе места для атаки поля оппонента. Затем результат добавляется в запись bomb[player][position], которая подсчитывает, сколько раз игрок атаковал позицию в течение игры.

Сейчас у нас достаточно информации для запуска процесса на квантовой микросхеме. Нам известно, какие кубиты должны быть кораблями и где их бомбить. Пришло время создать соответствующий файл на QASM.

Если мы пишем файл напрямую, то начать следует так:

Код объявляет квантовые и стандартные биты, которые нам понадобятся. 5 кубитов используются для отражения физической мощности чипа. Таким образом, каждый корабль ассоциируется с физическим кубитом. Кроме того, мы используем 5 стандартных битов, чтобы избежать появления бага, который до сих пор есть у IBM.

Вместо написания QASM файла напрямую, мы попросим Python сделать это за нас. Таким образом, вместо вышеупомянутого вступления нужно определить словарь, содержащий те же спецификации.

В коде выше указан файл gridScript, он будет вычислять урон бомб на сетке игрока.
После того, как всё настроено, можно теперь создать схему и начать ею манипулировать.

Здесь "gridScript" — то, что мы называем схемой в спецификациях. А gridScript — то, на что мы будем ссылаться при добавлении новых операций. Можно было бы использовать разные имена, но уже поздно.
Чтобы добавить операции над квантовыми и классическими битами, нужно определить, как мы будем ссылаться на них в коде.

Предположим, что мы хотим применить некоторую часть побитового отрицания к некоторому кубиту. Это означает, что нам нужно добавить следующую строку в gridScript:

Но при помощи замены frac и position на числа. Это можно сделать следующим образом на Python:

Используя этот код, мы можем добавить все бомбы, которые оппонент взрывает на сетке. Для сетки игрока мы должны охватить все три позиции, где есть корабли. Затем нужно добавить строку в gridScript для каждой бомбы, которая была сброшена.
Ранее было упомянуто, что три корабля в этой игре будут иметь разную броню. Первый помещённый игроком корабль будет уничтожен с первого раза, по второму нужно выстрелить дважды, а по третьему — трижды.

С точки зрения кубитов, это значит, что бомба, которая попадает по первому судну, применяет полное побитовое отрицание (NOT). Для бомбы, которая попадает по второму кораблю, применяется половинное побитовое отрицание, а при попадании по третьему кораблю применяется 1/3 побитового отрицания. Дробь frac определяется тем, какой корабль атакован. Реализуется таким образом: frac=1/(ship+1).

После завершения бомбардировки наступает время просмотра результатов. Для этого нужно добавить команды измерения. Каждый кубит в регистре измеряется и результаты копируются в соответствующий стандартный бит. Так это реализуется:

Это создаёт строки кода на QASM:

В нашем распоряжении появился полноценный файл QASM, сохранённый как gridScript. Пришло время запустить его:

Здесь device и shots были определены ранее, когда мы попросили игрока выбрать устройство. Прогресс будет обновляться каждую секунду простоя, а затем перестанет обновляться после таймаута.

Предполагается, что вам не нужно ждать результаты больше минуты. Но если вы действительно хотите играть на квантовом компьютере, возможно, придётся увеличить это время. Квантовые компьютеры могут быть быстрыми, но иногда они выполняют некоторые задачи перед запуском ваших.

После выполнения задания можно извлечь данные:

Результаты копируются в grid  вместе с результатами бомбардировки кораблей игрока (player) в grid[player].

Результаты сохраняются в grid[player] в виде словаря. Ключами служат строки битов и поэтому выглядят примерно как 110. Самый правый бит — c[0], поэтому c[0]=0 в этой примерной строке битов. После обработки результатов мы можем определить, сколько запусков было у каждого результата (0 или 1) для каждого из обычных битов.

Мы интерпретируем дробь в виде процентного урона для корабля для тех моментов, когда кубит измерялся единицей. Нельзя ожидать 100%-го урона из-за влияния шумов (или погоды, если перенестись в нашу вселенную). Поэтому считаем, что урон превышает 95%, так как корабль утонул.
Давайте рассмотрим несколько примеров на выходе из квантового процесса. Предположим, что один игрок поставил свой третий корабль на позицию 2. Затем оппонент его бомбит. Результат будет примерно таким:

Здесь во время 290 запусков из 1024 было найдено 1 в позиции 2, показывая, что корабль действительно был повреждён.

Другой пример: один игрок поместил свой корабль на позицию 1, а второй — на позицию 2. Оппонент бомбил позицию 1 в первом раунде и позицию 2 во втором раунде. Результаты были бы такими:

Здесь все результаты имеют 1 во втором слоте справа (тот, который для позиции 1). Этот корабль был уничтожен одной бомбой. Второй на позиции 2 был повреждён только наполовину, поэтому половина результатов выдаётся с 1 для этого корабля.

Эти результаты были хорошими и чистыми, поэтому можно сказать, что они были выполнены на симуляторе. На реальном устройстве вы можете рассчитывать на нахождение меньшего количества результатов с 1 для кораблей, которые не были взорваны и для кубитов, которые даже не являются кораблями.

Если произошла ошибка при извлечении файла QASM на квантовом чипе (или симуляторе), то на выходе вы увидите такое сообщение:

В таком случае нам не нужно пытаться обрабатывать результаты. Поэтому было создано условное утверждение, чтобы выйти из этой ситуации, если она произойдёт.

Обработка битовых строк не является чем-то уникальным для квантовых вычислений.
Как только проценты ущерба будут рассчитаны, игроки увидят состояние своих кораблей. Например, если один корабль в позиции 2 был поражён на 50%, это будет выглядеть следующим образом.

Игра продолжит запрашивать бомбардировки и запускать сценарий, пока один из игроков не потеряет все свои корабли. В этот момент побеждает другой игрок.

Вы могли заметить, что бомбардировка третьего корабля игрока даёт урон около 25%, поскольку этот корабль является третьим на пути к уничтожению. Вы, вероятно, ожидали, что урон будет составлять 33%. Но нет, тут дело в тригонометрии. Сейчас не будем на этом останавливаться.

Важно отметить, что сценарий повторяется каждый раз. Если время между очередями будет около одной минуты, но это почти вечность для кубитов. Даже при температуре в -273,15 градусов по Цельсию информация сгорела бы задолго до того, как пришла бы её очередь. Кроме того, наша потребность в извлечении информации также нарушит прекрасную квантовость в системе. По этим причинам любой процесс, который нуждается в человеческом взаимодействии, потребует, чтобы квантовые части повторялись с нуля для каждого нового ввода.

На этом статья подходит к концу. Морской бой теперь запускается на квантовом компьютере. Конечно, не самое необычное применение для квантового компьютера и не самая необычная версия морского боя, но всё-таки это интересно.

Чтобы понять материал лучше, ознакомьтесь с полным исходным кодом и посмотрите на игру в действии.

Компания использует гибридную установку: квантовая машина, размещенная в охладителе, который поддерживает сверхнизкие температуры, работает в связке с обычным компьютером. Чтобы развить применение квантовых компьютеров в области искусственного интеллекта и получить обратную связь от пользователей, Rigetti разработала API Forest для свободного доступа к своему 19-кубитному квантовому компьютеру через облако.

Расширение сфер применения квантовых вычислений необходимо для развития самой технологии. Не так давно учёные сделали большой шаг навстречу квантовому Интернету, а физики из МГУ протестировали квантовую телефонию.

Сложность создания однокубитного вентиля состояла в том, чтобы впервые добиться когерентного ридберговского возбуждения иона. Ученые лазером привели ион стронция в первое возбужденное состояние, затем в высоковозбужденное ридберговское состояние. Вкупе с методами манипуляции кубитами, это позволило сконструировать новый тип вентиля.

Это не первое за неделю достижение в области технологий, основанных на принципе квантовой запутанности. Ученым недавно удалось выполнить ключевое условие для создания квантового Интернета.

Рабочее место квантового телефона — обычный персональный компьютер, в котором установлен оптоэлектронный модуль, соединённый оптическим волокном напрямую с сервером квантового распределения ключей. Кроме того, компьютер использует ПО, модифицированное специально для работы с этим оптоэлектронным устройством.

Архитектура квантового телефона

Пробный сеанс связи состоялся 13 декабря 2017 года в лаборатории физфака. Для этого учёные собрали экспериментальную установку, состоящую из двух оконечных устройств связи и сервера распределения ключей. Архитектура сети передачи очень проста. Когда первый аппарат получает ключ от сервера, он зашифровывает информацию и напрямую передаёт её на второй телефон, который использует прикреплённый ключ для расшифровки.

Квантовые ключи важны для того, чтобы при передаче данных большого объёма можно было часто менять ключи в режиме симметричного шифрования.

Ректор МГУ Виктор Садовничий выступил с инициативой развития университета, основой которого было создание университетской квантовой сети. Первым этапом и стала разработка квантового телефона. В перспективе такими аппаратами оснастят другие подразделения МГУ.

Применение квантовой связи

Физические принципы, реализуемые в данном проекте, могут широко применяться в сфере безопасности и для обеспечения защиты банковских операций от взлома и мошенничества. Добавим, что в июне 2016 года Российский квантовый центр запустил первую линии связи между двумя отделениями банка, а спустя три месяца сотрудники МГУ сообщили о соединении двух точек в городах Подмосковья.

Важно отметить, что подобные проекты квантовой телефонии сейчас разрабатываются также в Европе, Китае и США. В Поднебесной чиновники уже пользуются квантово-зашифрованной сетью для безопасных телефонных звонков и передачи данных.

Глобальная квантовая сеть

Этого достаточно для создания глобальной квантовой сети, в которой кубиты напрямую телепортируются между конечными узлами. Как известно, свет является идеальным переносчиком квантовой информации, закодированной в отдельных фотонах. Однако перенос на большие расстояния неэффективен и ненадёжен. Использование прямой телепортации между конечными узлами сети поможет снизить потери кубитов.

Для этой цели необходимо выполнение двух условий. Во-первых, между узлами должна существовать запутанность, а во-вторых, измерение фотона на стороне отправителя должно запустить передачу кубита на узел получателя. Но переданный кубит может быть перевёрнут, и для возвращения его в исходное положение потребуется какое-то время, в течение которого кубит должен храниться на узле получателя. Экспериментально доказано: для двух самых удалённых друг от друга узлов это время составляет 66 мс.

Ещё в 2011 году учёные продемонстрировали технику хранения фотонного кубита на отдельном атоме, но время хранения было ограничено всего несколькими сотнями микросекунд. Главной проблемой был так называемый феномен сдвига по фазе из-за взаимодействий с окружающими магнитными полями.

Эксперимент немецких учёных

В новом эксперименте учёные попытались воздействовать на флуктуации магнитного поля, в котором кубит в 500 раз менее чувствителен к его изменениям. Был использован рамановский переход с использованием лазерных лучей. В течение 10 мс наложение сохранённого и возвращённого фотонов составляло 90%.

Трансфер атомного кубита в менее чувствительное состояние продлевает время когерентности в 10 раз. Другое 10-кратное увеличение возникает из-за так называемого «спинового эха». Именно этим способом и сохраняется природа кубита в течение 100 мс. Подробности эксперимента доступны в статье, опубликованной в журнале Nature Photonics.

Хотя глобальная квантовая сеть, позволяющая надёжно и безопасно передавать квантовую информацию, всё ещё требует большого объёма исследований, долгосрочное хранение кубитов является ключевой её технологией, и мы уверены, что эти улучшения значительно приблизят нас к её воплощению.

Китай впереди планеты всей

Добавим, что китайские учёные проделали большую работу для внедрения квантовой связи. Они смогли запустить первую в мире квантовую оптоволоконную линию связи протяжённостью в 2000 километров, соединяющую крупнейшие города страны Шанхай и Пекин. Помимо этого, чиновники Поднебесной имеют в своём распоряжении квантово-зашифрованную сеть для безопасных телефонных звонков и передачи данных.

Это что-то новенькое

Среди примечательных разработок, входящих в состав представленного ПО, выделяются:

• новый специализированный язык программирования Q#;
• интеграция с Microsoft Visual Studio;
• локальный квантовый эмулятор до 30 логических кубитов квантовой вычислительной мощности;
• облачный эмулятор в Azure, предоставляющий более 40 кубитов;
• обширная документация, библиотеки и примеры проектов.

С помощью новых инструментов пользователи смогут на практике познакомиться с множеством сложнейших физических принципов: таких, например, как квантовая телепортация.

Широкие перспективы

Quantum Development Kit — один из первых шагов Microsoft на пути к созданию полноценной системы для квантовых вычислений. В настоящее время компания активно вовлечена в процесс создания нового топологического кубита, способного стать гибкой базой для масштабируемой и надёжной квантовой разработки. Особые физические свойства такого кубита позволяют производить вычисления быстрее аналогов и делают его более надежным с точки зрения целостности передаваемых данных.

Разработчики получат уже знакомые инструменты и сервисы. Конечно, будет присутствовать специфика квантовых вычислений, но наша цель — максимально облегчить разработчикам, знающим и ценящим нас, использование этих новых инструментов, способных качественно ускорить решение некоторых задач. То, что потребует миллиард лет обработки на классическом компьютере, на квантовом можно сделать за пару часов.

В настоящее время квантовые компьютеры — одна из самых востребованных научных сфер. Только за вторую половину 2017 года были реализованы прототипы мощных машин от 20 до 53 кубитов.

Квантовый симулятор — особый тип квантового компьютера, который использует кубиты для моделирования сложных взаимодействий между частицами. Вместо того, чтобы принимать значение 1 или 0, как бит в обычном компьютере, кубит может находиться в суперпозиции этих состояний.

В ходе эксперимента в Мэриленде каждый из кубитов представлял собой ион иттербия охлажденный лазером. Как утверждают физики из университета штата Мэриленд, 53 кубита могут быть использованы для имитации более квадриллиона различных магнитных конфигураций кубитов.

Команда Мэриленда — не единственная группа, работавшая над задачей точного управления кубитом. Еще одна команда из Гарварда и Мэриленда также описала эксперимент с использованием квантового симулятора на 51 кубит. Эксперимент был очень похож на квантовый симулятор Мэриленда, но вместо ионов иттербия исследователи Гарварда использовали незаряженные атомы рубидия. Разница в том, что заряженные атомы иттербия могли поддерживаться в системе Мэриленда в течение нескольких часов, тогда как система Гарварда может поддерживать кубиты рубидия в течение нескольких секунд.

Упомянутые эксперименты в Мэриленде и Гарварде являются крупнейшими симуляторами, контролирующими отдельные кубиты. Такая степень контроля беспрецедентна и является ключевым событием на пути к созданию крупномасштабных квантовых компьютеров. Это стало возможным благодаря усовершенствованным оптическим технологиям.

Ученые предполагают, что квантовые симуляторы уже превзошли способности моделирования обычных компьютеров. Однако они все еще стараются избегать таких фраз, как «квантовое превосходство», или утверждений, что квантовые компьютеры могут выполнять вычисления, недоступные традиционным суперкомпьютерам. Исследователи надеются, что экспериментальные лазеры для квантовых симуляторов можно будет выпускать в промышленных масштабах, что позволит создать большие квантовые системы.

Ключевые элементы квантовой связи

Ключевыми элементами квантовой связи являются сами носители информации — фотоны — и узлы обработки переносимой фотонами информации. Обычно они создаются из холодных атомарных газов или твёрдых материалов с использованием допанта. Хотя фотоны и зарекомендовали себя как идеальные носители информации, до сих пор существует неопределённость в отношении того, какие именно материалы следует использовать в качестве сетевых узлов.

Каждая система обеспечивает различные функциональные возможности. Поэтому и была предложена реализация гибридной сети, которая позволяет объединить лучшие функции различных систем.

Что сделали сотрудники ICFO?

Предыдущие исследования показали, что перенос квантовой информации между узлами из одинаковых компонентов является надёжным. Эксперимент сотрудников ICFO является первым случаем применения гибридной сети узлов.

В своей работе исследователи использовали два абсолютно разных вида узлов. Излучающий был охлаждённым лазером облаком атомов рубидия, а принимающий — кристаллом, легированным ионами празеодимия. Из холодного газа они смогли создать кубит, закодированный в фотоне с очень узкой пропускной способностью и с длиной волны 780 нм. Затем они преобразовали его в новый фотон с длиной волны в 1552 нм, чтобы продемонстрировать, что эта сеть может быть полностью совместима с современным телекоммуникационным С-диапазоном.

После всех преобразований учёные послали фотон через оптический кабель из одной лаборатории в другую. Там длина волны фотона была изменена до 606 нм для корректного взаимодействия и передачи квантового состояния принимающему кристаллическому узлу. Он, в свою очередь, смог с очень высокой точностью сохранить квантовую информацию фотонного кубита приблизительно в течение 2,5 микросекунд.

Результаты

Результаты исследования показывают, что две очень разные квантовые системы способны связываться и взаимодействовать посредством единственного фотона. Профессор Гуго де Ридматтен говорит:

Возможность подключения квантовых узлов с очень разными функциональностями и возможностями, а также передача кубитов при помощи одиночных фотонов представляют собой важную веху в развитии гибридных квантовых сетей.

Новости квантового мира

Добавим, что IBM недавно объявила о создании прототипа 50-кубитного квантового компьютера. Компания также сообщила, что откроет платный доступ к 20-кубитному квантовому компьютеру в 2018 году.

Из объявления компании не следует, что квантовые вычисления готовы к всеобщему использованию. Система, разработанная IBM, все еще чрезвычайно капризна и сложна в использовании, как и те, что создаются другими компаниями. В 50 и 20-кубитных системах квантовое состояние сохраняется лишь на 90 микросекунд. Это рекорд отрасли, но все еще очень маленький период времени.

Тем не менее, достижение отметки в 50 кубитов является важным шагом к созданию применимых на практике квантовых компьютеров. Спроектированные до этого системы имели ограниченные возможности и могли выполнять только вычисления, на которые способны и обычные суперкомпьютеры. 50-кубитная машина, в свою очередь, может делать вещи, которые невероятно сложно имитировать без использования квантовых технологий. Дарио Гил, руководитель отделения по ИИ и квантовым вычислениям в IBM, сказал:

Мы всегда были сосредоточены на создании технологий, которые могут стать очень ценными для наших клиентов и всего мира. Возможность надежно управлять несколькими рабочими квантовыми системами и размещать их в Интернете была невозможна всего несколько лет назад. Теперь мы можем масштабировать процессоры IBM до 50 кубитов благодаря невероятным достижениям науки и техники. Мы гордимся этим достижением.

Немного о квантовых вычислениях

IBM, Google, Intel и стартап из Сан-Франциско под названием Rigetti в настоящее время соревнуются в создании квантовых систем. Эти машины обрабатывают информацию не так, как наши с вами компьютеры. Они используют парадоксальную природу квантовой физики. Если обычные компьютеры хранят информацию в виде 0 или 1, то квантовые используют два явления — перепутывание и суперпозицию — для иной обработки информации. Подробнее об этом можно узнать из ролика:

Это событие приближает нас к будущему, в котором квантовые вычисления изменят способ обработки информации и помогут решить многие из самых сложных задач. IBM старается создать коммерчески доступные универсальные системы квантовых вычислений для деловых и научных задач, и, похоже, компания как никогда близка к этому.

Напомним, что первый вариант такого компьютера, содержавшего всего 5 кубитов, с 2016 года находится в свободном доступе через специализированный облачный сервис. Он предназначен для любительских экспериментов с квантовыми вычислениями, чтобы общество могло поближе познакомиться с новой компьютерной парадигмой. За прошедшие полтора года данным сервисом воспользовались более 60 000 человек.

Что нового?

По словам экспертов, новый квантовый компьютер практически вдвое производительнее своих предшественников (5- и 16-кубитных компьютеров). В 2018 году планируется внесение ряда улучшений в созданное устройство. Изменения будут направлены на повышение практической ценности этих машин.

В настоящее время IBM активно работает над созданием прототипа нового 50-кубитного процессора, который, вероятно, уже функционирует. По словам исследователей, он не уступает по производительности уже обнародованным системам и будет представлен как составная часть аппаратного комплекса IBM Q следующего поколения.

Интересно отметить, что летом 2017 года группа ученых из Гарвардского и Массачуссетского университетов во главе с Михаилом Лукиным представили свой полноценный 51-кубитный квантовый компьютер.