Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Машинный интеллект нашел сети с квантовым ускорением
Российские ученые из МФТИ, ФТИАН и ИТМО создали нейросеть, которая научилась предсказывать поведение квантовой системы, «взглянув» на ее схему. Такая нейросеть самостоятельно находит те решения, которые хорошо подходят для демонстрации квантовых преимуществ. Это поможет исследователям разрабатывать эффективные квантовые компьютеры.
Результаты опубликованы в New Journal of Physics.
Большой круг задач современной науки решается на основе квантово-механических расчетов. Например, химические и биологические: исследования химических реакций или поиск устойчивых молекулярных структур для промышленности, медицины, фармацевтики и других областей. Для точного решения такого рода «квантовых» задач хорошо подходят квантовые вычисления, в отличие от классических, на основе которых квантовые задачи решаются в большинстве случаев лишь громоздко и приближенно.
Процесс создания квантовых вычислительных схем — трудоемкое и дорогостоящее занятие. Не всегда получившиеся устройства показывают «квантовое превосходство» — демонстрируют скорость обработки информации быстрее обычного классического компьютера. Поэтому ученым хотелось бы иметь инструмент для прогнозирования того, будет ли какая-то схема обладать квантовым преимуществом или нет.
Одной из реализаций квантовых вычислений являются квантовые блуждания. Упрощенно можно представить этот метод как перемещение частицы по определенной сети, составленной из точек-узлов и соединений между этими узлами. Такие сети и образуют схему квантовой системы.
Если квантовое перемещение частицы — блуждание — из одного узла сети в другой оказывается быстрее классического, то можно говорить, что устройство на основе такой схемы показывает квантовое преимущество. Поиск сетей, обладающих квантовым преимуществом, является важной задачей, над которой работают эксперты в области квантовых блужданий.
Идеей Алексея Мельникова, Леонида Федичкина и Александра Алоджанца было заменить эксперта машинным интеллектом: научить компьютер различать сети и давать ответ на вопрос, в каких сетях квантовые блуждания будут давать преимущество. То есть обнаружить сети на основе которых имеет смысл строить квантовый компьютер.
Исследователи взяли нейросеть, которая «специализировалась» на распознавании изображений. На вход программе подавалась матрица смежности сети и номер входного и выходного узла. На выходе нейросеть давала ответ, будет ли квантовое блуждание между этими узлами быстрее классического.
«Было неочевидно, что этот подход сработает, Но он работает, и мы очень успешно научили компьютер самостоятельно предсказывать квантовое преимущество в сетях сложной структуры», — говорит Леонид Федичкин, доцент кафедры теоретической физики МФТИ. «Грань между квантовым и классическим поведением систем зачастую размыта. Изюминкой нашей работы стало создание особого компьютерного зрения, с помощью которого удалось увидеть эту грань в пространстве сетей», — поясняет Алексей Мельников, научный сотрудник ИТМО.
Исследователи создали инструмент, позволяющий упростить разработку вычислительных схем на основе квантовых алгоритмов, основными приложениями которых должны стать биофотоника и материаловедение. Например, с помощью квантовых блужданий легко описываются возбуждение фоточувствительных белков, таких как родопсин или хлорофилл.
Белок — это в каком-то смысле сложная молекула, похожая на сеть. Задача понять, что произойдет с электроном, попавшим в какую-то точку в молекуле, как он будет двигаться и какое возбуждение вызывает, в переводе на формальный язык и есть поиск времени блуждания из одного узла сети в другой. Ожидается, что расчет естественных природных процессов на квантовых блужданиях реализовать проще, чем на архитектуре из кубитов и гейтов, так как сами блуждания — это естественный физический процесс.
17 февраля 2026 года произойдет первое в этом году солнечное затмение, которое будет иметь кольцеобразный тип. Ученый Пермского Политеха Евгений Бурмистров рассказал, почему февральское затмение не похоже ни на одно другое, когда его ожидать и кому посчастливится стать свидетелем редчайшего «огненного кольца».
Латентный железодефицит и железодефицитная анемия остаются одними из самых распространенных патологических состояний. Пациенты нередко задаются вопросом: возможно ли скорректировать дефицит железа, лишь обогатив рацион железосодержащими продуктами, вроде красного мяса, свеклы, гранатов? Несмотря на логичность этого подхода, современные клинические рекомендации единодушно указывают на его несостоятельность в качестве основного лечения.
Канализационный коллектор — скрытый источник загрязнения воздуха в городе. Через его вентиляционные шахты накопленный сероводород и другие агрессивные газы вместе с патогенной микрофлорой выталкиваются на поверхность при сверхплановом заполнении. Эта ядовитая смесь вредит здоровью людей и разъедает бетонные конструкции канализаций. Существующие сегодня защитные механизмы и дорогостоящие вентиляционные системы очистки имеют ограничения: конечные фильтры при достижении пиковой концентрации опасных испарений уходят в аварийный режим. Ученые ПНИПУ и компании «Вентмонтаж» разработали новое решение на основе гидрофильтра. Внедрение системы избавит воздух на 96,8% от механических примесей и на 65% снизит выброс агрессивных газов, а с помощью озонатора обеспечит полное обеззараживание.
В 1980-х годах большую популярность приобрела борьба с озоновыми дырами. Из-за нее хладагенты из хлорфторгулеродов заменили на аналоги из гидрофторуглеродов. Теперь ученые выяснили, что эта замена — как и следующие за ней, уже в рамках борьбы с глобальным потеплением — ведет к накоплению в атмосфере довольно опасных «вечных химикатов».
Латентный железодефицит и железодефицитная анемия остаются одними из самых распространенных патологических состояний. Пациенты нередко задаются вопросом: возможно ли скорректировать дефицит железа, лишь обогатив рацион железосодержащими продуктами, вроде красного мяса, свеклы, гранатов? Несмотря на логичность этого подхода, современные клинические рекомендации единодушно указывают на его несостоятельность в качестве основного лечения.
Паническое расстройство характеризуется физическим напряжением, усиленным сердцебиением и одышкой. Ученые из Бразилии нашли способ бороться с этим недугом, создавая схожее физическое напряжение, но в спокойной и контролируемой обстановке — во время физупражнений.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
