Современная электроника №2/2025

КОМПЕТЕНТНОЕ МНЕНИЕ 29 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 2 / 2025 ментом для исследования материалов с выраженными квантовыми эффекта- ми. Кроме того, компания Meta пред- ставила новую модель ИИ, обучен- ную на большом массиве данных о материалах, которая заняла лиди- рующие позиции в рейтинге подхо- дов машинного обучения для поиска новых веществ. Учитывая последние достижения, учёные начинают зада- ваться вопросом: сможет ли ИИ решить большинство значимых задач в химии и материаловедении ещё до того, как квантовые компьютеры выйдут на уровень промышленной эксплуата- ции. «Появление новых конкурентов в сфере машинного обучения ставит под угрозу будущие приложения кван- товых компьютеров, – утверждает Кар- лео. – Я считаю, что компании, вложив- шие средства в квантовые разработки, вскоре осознают, что их инвестиции не оправдались». Преодоление трудностей Основным элементом квантового компьютера является кубит – кван- товый аналог бита в классическом компьютере. Отличие заключается в том, что кубит может находиться в промежуточном состоянии, представ- ляя одновременно как 0, так и 1, что называется суперпозицией. Эта уни- кальная особенность позволяет кван- товым компьютерам выполнять опе- рации с невероятной скоростью и эффективностью. Кубиты могут быть реализованы на различных устрой- ствах, таких как сверхпроводники, захваченные ионы или даже фотоны (частицы света). Современные кванто- вые компьютеры уже достигли отмет- ки в 1000 кубитов, но большинство из них содержат всего несколько десят- ков или сотен кубитов. Эти устройства гораздо более уязвимы к внешним помехам, чем классические компью- теры, из-за высокой чувствительности квантовых состояний к изменениям окружающей среды, таким как колеба- ния температуры или электромагнит- ные поля. Это затрудняет выполнение длинных квантовых программ, необ- ходимых для решения практических задач. Однако это не означает, что сегодняшние квантовые компьютеры бесполезны, отметил Уильям Оливер, директор Центра квантовой инжене- рии в Массачусетском технологиче- ском институте (MIT) в США. «Сейчас квантовые компьютеры в основном используются для того, чтобы нау- читься строить квантовые компьюте- ры большего масштаба, а также для освоения методов работы с ними», – объяснил он в интервью Live Science . Разработка более крупных квантовых процессоров помогает понять, как соз- давать более мощные и стабильные квантовые машины, а также предо- ставляет платформу для разработки и тестирования новых квантовых алго- ритмов. Они также позволяют иссле- дователям проверять различные схе- мы квантовой коррекции ошибок, которые будут критичны для раскры- тия полного потенциала этой техно- логии. Эти схемы часто включают рас- пределение квантовой информации между несколькими физическими кубитами для формирования одного «логического кубита», который гораз- до более устойчив к ошибкам. Лют- кенхаус, исполнительный директор Института квантовых вычислений в Университете Ватерлоо в Канаде, под- черкнул, что недавние достижения в этой области указывают на то, что отказоустойчивые квантовые вычис- ления могут быть ближе, чем кажется. Несколько компаний, включая QuEra, Quantinuum и Google, недавно проде- монстрировали способность создавать логические кубиты с высокой надёж- ностью. Увеличение числа кубитов до тысяч или даже миллионов, необ- ходимых для решения практических задач, займёт время и потребует зна- чительных инженерных усилий, доба- вил Люткенхаус. Но как только это будет достигнуто, откроется множе- ство захватывающих возможностей для применения. Сложные расчёты Основной потенциал квантовых компьютеров кроется в их способно- сти выполнять определённые виды вычислений значительно быстрее, чем это возможно на традиционных машинах. Чтобы достичь этой цели, необходимы квантовые процессоры, намного превосходящие по мощности существующие. Хотя самые продви- нутые устройства уже насчитывают около тысячи кубитов, для значитель- ного превосходства над классически- ми системами, потребуется, вероят- но, десятки тысяч, а то и миллионы кубитов. Когда такое оборудование появится, квантовые алгоритмы вро- де алгоритма Шора смогут решать задачи экспоненциальной сложно- сти гораздо эффективнее, чем клас- сические аналоги. Тем не менее для большинства квантовых алгорит- мов с явными коммерческими пер- спективами, таких как поиск в базах данных, оптимизация решений или применение методов искусственно- го интеллекта, скорость вычислений возрастает не так существенно. Более того, в недавней работе, подготовлен- ной совместно с руководителем отде-