В погоне за миллионом кубитов

(Продолжение. Начало см. тут: 1, 2).

В далеком 1965 году один из основателей компании Intel Гордон Мур как-то заметил, что количество транзисторов на интегральных схемах увеличивается с каждым годом вдвое. В немного подкорректированном виде это наблюдение стало известно под названием «закона Мура» и предопределило развитие всей индустрии полупроводниковой электроники, которая исправно умудрялась производить чипы со всё большим количеством базовых элементов, уменьшая их размер и увеличивая плотность (примерно вдвое каждые два года). Этот удивительный тренд стал причиной невероятно быстрого развития всей компьютерной области, полностью изменившей современный мир. Но распространяется ли «закон Мура» и на квантовые компьютеры?

Несложные вычисления дают понять, что пока, увы, нет. Если бы количество кубитов в квантовых процессорах удваивалось каждые два года, то на текущий момент мы должны были иметь устройства с более чем тысячью кубитов. А имеем — процессоры с несколькими десятками кубитов, что явно не дотягивает до высокой планки Гордона Мура. Может быть, можно просто объединить сотню-другую имеющихся квантовых процессоров и получить желаемый квантовый компьютер с тысячью кубитов? Не всё так просто.

Сложность масштабирования многокубитных систем еще раз показывает кардинальное отличие нашего классического мира от мира квантового. Как мы уже писали в предыдущих статьях серии (1, 2), любое классическое взаимодействие с квантовой системой приводит к коллапсу как ее квантового состояния, так и его проекции на одно из классических (базисных) состояний. Наглядный пример – коллапс трёхмерной сферы Блоха, описывающей квантовое состояние одного кубита, в одно из значений бита классического (0 или 1).

В общем случае такой процесс деградации квантового состояния называется декогеренцией — постепенной потерей системой квантовых свойств за счёт взаимодействия с окружающей средой. При этом само взаимодействие может быть совершенно разным — через электрическое и магнитное поле, вибрации, температуру. Список возможных путей, через которые макроскопический мир влияет на квантовые объекты, огромен! Ведь даже высокоэнергетичные частицы, прилетающие из глубин космоса, могут разрушать квантовые состояния кубитов здесь на Земле!

Благодаря десятилетиям научных исследований физики научились удерживать заданное квантовое состояния кубитов в течение достаточно долгого времени, чтобы с ними можно было производить необходимые операции. Это время, называемое временем когерентности кубита, варьируется в зависимости от его конкретной физической реализации от десятков микросекунд до нескольких секунд. Такое время когерентности позволяет произвести с кубитом несколько сотен квантовых операций до тех пор, пока его квантовое состояние не разрушится слишком сильно. После этого кубит снова нужно возвращать в начальное состояние (инициализировать) для выполнения последующих операций. По аналогии с классическими компьютерными схемами, квантовые операции часто называют квантовыми гейтами или квантовыми вентилями, и каждая из таких операций тоже требует определенного времени (от десятков наносекунд до сотен микросекунд), что тоже ограничивает быстродействие квантового процессора.

Если в случае одного кубита декогеренцию можно считать практически побежденной (по крайней мере, на достаточном уровне для совершения приемлемого числа квантово-вычислительных операций), то при добавлении дополнительных кубитов в систему ситуация резко меняется. За счет взаимодействия друг с другом несовершенства кубитов начинают перемножаться, делая непредсказуемым результат выполнения квантовых операций. Например, если точность выполнения квантовых операций на одном кубите составляет 99% (т.е. в 99 случаях из 100 мы получаем правильный результат вычислений), то на 10 кубитах правильный результат будет выдаваться уже лишь 9 из 10 раз, а на 100 кубитах – и вовсе лишь треть выдаваемых результатов будут иметь смысл. Такая же проблема накопления ошибок возникает и при последовательном выполнении множества квантово-вычислительных операций, необходимых для большинства значимых квантовых алгоритмов.

Эти несовершенные кубиты

Резонно спросить, в чем же причина изначального несовершенства самих кубитов? Ответить на этот вопрос в общем случае «сферического кубита в вакууме» довольно сложно, поэтому сосредоточимся на двух реальных, физических реализациях квантовых битов: ионах в ловушках и сверхпроводящих структурах. Именно эти две технологии показали самый быстрый прогресс за последнее десятилетие и на текущий момент считаются лидерами в области «железа» для квантового компьютера (англ. quantum computing hardware).

С ионами в ловушках все довольно просто — сами по себе все ионы идентичны и, в отрыве от внешней среды, могут сохранять свое квантовое состояние неограниченно долго. Однако полностью изолировать их от влияния среды довольно сложно, особенно учитывая тот факт, что они удерживаются в ловушке с помощью электромагнитного поля. Поэтому основной источник проблем для этого типа кубитов – несовершенство самой электромагнитной ловушки, внешние электромагнитные шумы, а также лазерное излучение, используемое для контроля квантового состояния ионов. Понятное дело, что чем больше ионов помещается в ловушку, тем больше должны быть ее физические размеры, что ведет и к увеличению дефектов в таких системах, и к сложности манипуляций с ней (например, из-за физических ограничений оптических элементов, используемых в экспериментальных установках).

Вот что ответил Naked Science на вопрос о перспективах постройки квантового компьютера Кирилл Лахманский, руководитель лаборатории квантовых вычислений на холодных ионах Российского Квантового Центра: «На уровне нескольких ионов, основные проблемы с ионными кубитами на текущий момент решены. Основная проблема — масштабируемость таких систем. Ионы — заряженные частички, захваченные в электромагнитные ловушки, взаимодействующие между собой благодаря кулоновскому отталкиванию. Для создания ловушек традиционно используются большие трёхмерные электроды, на которые подается большое напряжение. В таких ловушках ионы “растянуты” в цепочку вдоль всей длины электродов (см. изображение ниже). Проблема в том, что мы не можем создавать такие бесконечно длинные ловушки для большого количества ионов из-за различных технических ограничений и побочных явлений. Поэтому на текущий момент можно максимально поймать в ловушку около сотни ионов и работать с 30-40 из них. Но дальнейшее масштабирование квантовых процессоров на ионах путем банального удлинения таких цепочек ионов просто недостижимо. Можно организовывать цепочки в отдельные модули, а можно создавать более сложную организацию ионов на чипе. 

«С традиционными трехмерными ловушками, — продолжает Кирилл Лахманский, — это сделать довольно сложно, поэтому с недавнего времени пристальное внимание ученых сосредоточено на так называемых поверхностных или двумерных ловушках на чипах, изготовленных с помощью технологий микрофабрикации. Оказывается, можно поместить отдельные электроды на поверхность чипа, создав таким образом для каждого иона свою ловушку, с возможностью индивидуального контроля, а не одну ловушку на все ионы, как сейчас. Такой подход позволяет решить большинство традиционных проблем, но качество двумерных ловушек на чипах (и, прежде всего, их поверхности) пока оставляет желать лучшего. Технологии их изготовления пока что не настолько отлажены и совершенны. И, если в традиционных ловушках явно чувствуется, что мы уперлись в какой-то предел, то в двумерных сейчас наблюдается явное многообразие подходов, дизайнов, реализаций. Я уверен, что существующие на этом пути технологические проблемы, будут в скором времени решены профессиональными инженерами, открывая путь к созданию полномасштабного квантового компьютера».

«Область квантовых вычислений на ионах в России только недавно начала развиваться. — говорит в заключение Кирилл Лахманский, — По сути, сейчас есть всего две лаборатории в РКЦ и ФИАНе, которые занимаются этой тематикой. Но сейчас, благодаря поддержке Росатома, а также заинтересованности индустрии, развитие области ускоряется. Мы надеемся достаточно быстро пройти необходимый этап фундаментальных исследований, чтобы открыть возможность для дальнейших прикладных разработок в области квантовых вычислений, что приведет и к появлению первых российских компаний в этой области. Я считаю, что это, в некотором роде, естественный процесс».

Несколько другие проблемы преследуют область сверхпроводящих кубитов. Как Naked Science уже рассказывал в предыдущей статье, этот тип кубитов основан на искусственно-созданных объектах на чипах – сверхпроводящих цепочках. Такие сверхпроводящие схемы изготавливаются на кремниевых или сапфировых пластинах похожим на традиционную микроэлектронику методом – с помощью фото- и электронной литографии и последующего напыления тонких металлических пленок (обыкновенно, алюминия или ниобия). Размеры элементов в сверхпроводящих схемах разнятся от сотен микрометров до десятков нанометров, что создает целый спектр проблем, связанных с их изготовлением.

С одной стороны, сложность заключается в получении специальных наноразмерных перекрытий (джозефсоновских переходов), туннелируя через которые, электронные пары в сверхпроводнике и создают квантовое состояние. В массиве кубитов геометрические размеры таких переходов должны быть максимально идентичны для совместной работы системы (в противном случае связать отдельные кубиты друг с другом будет проблематично). Текущие технологии нано-литографии позволяют достигать точности изготовления элементов схемы порядка 10 нанометров, что само по себе приводит к вариации параметров отдельных кубитов на 10% и более. Еще более глубокая проблема кроется в несовершенстве нанесенных металлических пленок, которые на наномасштабе состоят из отдельных гранул, далеко не идеально прилегающих друг к другу, что служит еще одним источником шумов.

С другой стороны, при увеличении количества кубитов на чипе пропорционально возрастают и ее размеры, а также сложность микроволновых линий, используемых для управления кубитами. Это ведет как к большей вероятности возникновения дефектов из-за несовершенства техпроцессов изготовления элементов сверхпроводящих схем, так и к более фундаментальной проблеме связывания массива кубитов между собой. В отличие от цепочки ионов, связь между которыми реализуется с помощью лазерных импульсов, связать произвольные сверхпроводящие кубиты не так-то просто. Эта задача решается с помощью линий связи или резонаторов для пары соседних кубитов (англ. neighbour-to-neighbour coupling), однако создать таким образом запутанное состояние массива из множества кубитов очень проблематично.

Казалось бы, возможность оперировать сложным квантовым состоянием из множества связанных кубитов лежит в основе быстродействия квантового компьютера и используется в квантовых алгоритмах. А на практике получается, что такое состояние неустойчиво или вовсе недостижимо уже для пары десятков кубитов. Что же делать в таком случае?

К счастью, в 1990-х годах российским физиком-теоретиком Алексеем Китаевым была выдвинута и доказана теорема (Solovay-Kitaev theorem), что любая многокубитная операция может быть разложена на последовательноcть одно- и двухкубитных вентилей (гейтов). А манипуляции с двумя связанными кубитами ученые уже научились проводить с очень и очень высокой точностью. Разумеется, квантовые алгоритмы, составленные из двухкубитных вентилей, получаются в разы длиннее своих многокубитных версий, однако фундаментальной проблемы в этом нет. Нужно просто иметь квантовые процессоры с достаточно длинным временем когерентности и достаточно быстрыми одно- и двухкубитными гейтами для выполнения сотен-тысяч элементарных квантовых операций за один вычислительный цикл.

Ошибочка вышла, извините!

Фраза «нужно просто иметь квантовые процессоры с нужными характеристиками» из конца прошлой главы звучит довольно неплохо и, в целом, это выполнимо. Но есть нюанс. Точность выполнения квантовых операций на двух кубитах на лучших сегодняшних квантовых процессорах составляет примерно 99% (по последним сведениям, IBM достигла точности двухкубитных операций 99.9%, но эти цифры пока не подтверждены) . Это значит, что в среднем на сотню правильно выполненных операций будет приходиться одна ошибочная. В полномасштабном квантовом компьютере, выполняющем сложный квантовый алгоритм, такие ошибки будут быстро накапливаться, приводя к выдаче неправильных результатов вычислений. При этом существенно повысить точность двухкубитных квантовых гейтов в многокубитных квантовых процессорах пока не представляется возможным. 

К счастью, многие недостатки компьютерного «железа» можно зачастую решить программными методами. Например, физические ошибки, возникающие в классических компьютерах или линиях передачи данных, детектируются и исправляются с помощью действующих в реальном времени алгоритмов коррекции ошибок, разработанных еще в середине 20 века. Похожие алгоритмы были предложены пару десятилетий назад и для квантовых систем.

Например, уже упомянутый выше Алексей Китаев в 1998 году предложил так называемый «поверхностный код» (англ. surface code), способный детектировать ошибки, возникающий в двумерном (отсюда и его название) массиве кубитов. Общая идея такого подхода коррекции ошибок довольно проста – соседние физические кубиты объединяются в логические блоки, каждый из которых в дальнейшем используется квантовым алгоритмом в качестве «логического кубита». При этом, если каждый логический блок содержит достаточно большое количество физических кубитов, то, даже несмотря на периодически возникающие в них физические ошибки, уровень ошибок логического кубита можно сделать сколь угодно низким.

Сколько же таких логических, безошибочных кубитов нужно, чтобы запустить какой-нибудь полномасштабный квантовый алгоритм? Возьмем, для наглядности, все тот же нашумевший алгоритм Шора, обещающий взломать интернет. Текущие методы криптографической защиты данных используют ключи шифрования, состоящие из тысячи бит, что потребует несколько тысяч логических кубитов для его эффективной факторизации (разложения на множители). Учитывая количество требуемых квантовых операций и желаемый уровень возникновения ошибок, каждый такой логический кубит должен состоять из примерно тысячи физических кубитов. Перемножая эти два числа, мы получаем оценку в миллион физических кубитов, необходимых квантовому компьютеру для выполнения алгоритма Шора.

Миссия выполнима?

С учетом того, что самые мощные существующие квантовые процессоры оперируют десятками кубитов, желаемый миллион кубитов выглядит несколько заоблачно. Однако, если посмотреть на историю развития традиционной индустрии полупроводниковой электроники, то можно увидеть пример такого инженерного чуда, позволившего увеличить количество транзисторов на чипах с нескольких сотен в конце 1960-х годов до десятков миллионов в конце 1990-х. Технологический скачок, необходимый для такого масштабирования, по сложности и объему инвестиций можно сравнить разве что с выходом человека в космос или высадкой на Луну.

Кстати, текущую «квантовую гонку» вполне можно сравнить с космической гонкой 1950-1960х годов по многим параметрам. Существенно отличается лишь количество участников. Вместо двух сверхдержав за «квантовую» пальму первенства борются не только большинство развитых стран мира (США, Канада, Великобритания, Германия, Франция, Китай, Австралия, Япония), но и невероятное число частных компаний (IBM, Google, Microsoft, Amazon, Alibaba, Rigetti, IonQ), формирующих новую индустрию квантовых технологий. Многие из игроков этого высокотехнологичного рынка представили и регулярно обновляют «дорожные карты» по развитию своих квантовых платформ. Например, компания IonQ, создающая квантовые процессоры на ионах в ловушках, планирует создать полноценный квантовый компьютер с тысячью логических кубитов (необходимых для запуска серьезных алгоритмов) уже к 2028 году. Лидеры направления сверхпроводящих кубитов, Google и IBM, дают чуть более размытые прогнозы, обещая создать квантовые процессоры с тысячью физических кубитов в ближайшие пару лет и, отработав на них алгоритмы коррекции ошибок, достигнуть отметки в тысячу логических кубитов до конца десятилетия.

Похожие амбиции и у многих государственных программ, нацеленных на создание квантового компьютера. Лидером по объему инвестиций по праву можно считать Китай, вложивший в свою национальную квантовую программу более 10 миллиардов долларов еще в 2016-2017 годах. Сейчас эти вложения начинают приносить первые результаты, особенно заметные по прорывным статьям из Китайского университета науки и технологий в Хэфэе (University of Science and Technology of China, Hefei). Пытается догнать Китай и национальная квантовая инициатива в США с бюджетом чуть более миллиарда долларов, направленных на создание новых федеральных лабораторий. Сравнимые бюджеты выделили на развитие квантовых технологий и отдельные европейские страны, а сам Евросоюз еще в 2018 году запустил миллиардную программу Quantum Flagship, направленную на поддержку совместных проектов по квантовым технологиям по всей Европе. Общий объем инвестиций в этот быстро растущий рынок оценивается в 25 миллиардов долларов, что сопоставимо с бюджетом американской лунной программы 1960-х годов.

Особый путь

А что в России? Несмотря на пионерские идеи Юрия Манина в 1980-х и неоценимый вклад отечественных ученых в области квантовых вычислений и квантовой информации, Россия на текущий момент несколько отстает от перечисленных выше лидеров рынка. Такое положение отчасти связано с поздним стартом, ведь первые прикладные проекты по квантовым технологиям в России были запущены лишь в 2010-х (например, Российский Квантовый Центр), через 10-15 лет после создания первых квантовых процессоров. Первые одно- и двух-кубитные системы в России были созданы в 2015-2016 годах, а в этом году был представлен первый 5-кубитный квантовый процессор. Масштабирование до существующих мировых аналогов с десятками кубитов потребует еще несколько лет упорной работы российских лабораторий, при условии сравнимого с мировыми лидерами уровня инвестиций.

Точечные грантовые вложения в российские квантовые технологии осуществлялись как минимум на протяжении последних десяти лет, однако их небольшой, относительно мирового уровня, объем, и слабое взаимодействия между грантополучателями затрудняло быстрое развитие этой области в России. Свою роль здесь сыграло и отсутствие современной технологической базы для создания необходимых для квантовых процессоров микроэлектронных схем (центров нанофабрикации), а также сложности с поставками высокотехнологичного измерительного оборудования из-за рубежа (криогеники, микроволновых и оптических систем) и нехватка специалистов в области квантовых технологий.

Чтобы преодолеть эти сложности и ускорить создание российского квантового компьютера, в 2019 году была представлена дорожная карта по развитию квантовых вычислений в России, а в 2020 году под началом Госкорпорации «Росатом» была сформирована Национальная квантовая лаборатория. В нее вошли многие российские научные группы, обладающие многолетней экспертизой в области квантовых технологий (МФТИ, ВШЭ, МИСиС, ФИАН, РКЦ, и другие). Цель этой коллаборации – представить к 2024 году работающий прототип квантового процессора на 30-100 кубитах, причем параллельно будут развиваться сразу 4 платформы: на сверхпроводниках, на нейтральных атомах, на ионах и на фотонах.

Кто окажется победителем в этой квантовой гонке, покажет время, но важно помнить, что соревнование идет не только между отдельными странами, компаниями и технологическими платформами. Главный вызов брошен самой природе в попытке заставить законы квантового мира работать для решения сложнейших вычислительных задач. Преодоление этого рубежа станет значимой вехой на пути научно-технологического прогресса и откроет новые горизонты для дальнейших исследований и прикладных разработок.

Кроме того, как показывает история с космической гонкой, такие состязания дают толчок к развитию множества сопряженных технологий, находящих самое разнообразное применение в повседневной жизни. К примеру, благодаря американской лунной программе было создано около 2 000 новых высокотехнологичных продуктов, включая беспроводные зарядные устройства, солнечные батареи и цифровые камеры, и многое другое. Без сомнений, в ближайшие 5-10 лет квантовая гонка даст не менее интересные плоды и преподнесет нам еще немало сюрпризов! 

Дефицит и конкуренция

Ситуацию в России специально для Naked Science прокомментировал Михаил Насибулин, директор проекта «Развитие квантовых вычислений» Госкорпорации «Росатом»:

Квантовые вычисления сегодня находятся на раннем уровне готовности технологии. В связи с этим есть технологическая неопределенность в вопросе выбора оптимальных решений для реализации многокубитных квантовых вычислителей, требующая дальнейших фундаментальных исследований физики квантовых систем и технологий их создания. Эволюция будущих решений будет определяться вектором развития наиболее перспективного квантового аппаратного обеспечения и  научно-технологической конъюнктуры в России и в мире.

В соответствии с Соглашением о намерениях с Правительством России Госкорпорацией «Росатом» реализуется дорожная карта развития высокотехнологичной области «Квантовые вычисления». План мероприятий дорожной карты которой сформирован с учетом лучших мировых практик и при участии научного и предпринимательского сообществ. Но конкурентным преимуществом создаваемой российской квантовой вычислительной архитектуры является наличие в ней квантовых процессоров, построенных на различных технологических платформах, в том числе четырех приоритетных (на основе сверхпроводников, нейтральных атомов, ионов в ловушках и фотонных чипов) и перспективных (на основе магнонов, поляритонов и спинов). Эти платформы будут построены в рамках единой концепции и будут совместимы с пакетом средств для разработки квантовых приложений и решений проблем оптимизации.

Существуют специфические трудности, связанные с изготовлением, масштабированием и интеграцией квантовых вычислительных систем как с точки зрения их технической реализации, так и с учетом возможных зарубежных санкций и нарушений условий закупок. Выполнение предусмотренного дорожной картой «Квантовые вычисления» комплекса мероприятий, направленных на формирование необходимой материально-технической базы, обеспечит не только реализацию запланированных НИОКР, но и дальнейший переход к серийному автоматизированному производству российского оборудования и комплектующих, в том числе элементной базы квантовых процессоров, не уступающих мировым аналогам.

Бурный рост популярности квантовых вычислений сопровождается глобальным дефицитом квалифицированных кадров в данной области. Требуется стремительное наращивание компетенций высочайшего класса по всему спектру применений – от ученых-физиков, непосредственно занятых над созданием и совершенствованием квантовых компьютеров, квантовых программистов, инженеров и технологов, до потенциальных потребителей и конечных пользователей технологии, для которых специализированные знания в эксплуатации и практическом применении таких систем также будут востребованы.

Комплекс необходимых мероприятий, включая работу по развитию кадрового потенциала, мероприятия в сфере высшего профессионального и общего образования, разработка программ дополнительного образования, формирование и развитие профессиональных сообществ с целью усиления необходимых компетенций – предусмотрен в Дорожной карте «Квантовые вычисления». Работа в данном направлении ведется при активном участии и во взаимодействии с российскими ВУЗами и НИЦами, как уже обладающими компетенциями в области квантовой физики, квантовой механики, так и стремящимися развивать данные области.

Дефицит кадров естественным путем сопровождается высочайшей конкуренцией за талантливых ученых, представляющих собой уникальный потенциал, способный обеспечить технологический переход на новый уровень. Необходимо создавать условия для работы людей в России, чтобы они не уезжали за рубеж, а реализовывали свои проекты в нашей стране. Также привлекаем ученых и экспертов из других стран – уже сегодня ряд российских ученых вернулись в Россию, получив здесь условия для реализации своих квантовых научных проектов.

Что касается прогнозов по созданию и использованию квантового компьютера в России и в мире, то тут хотел бы заметить, что квантовые компьютеры, разрабатываемые в настоящее время в рамках реализации дорожной карты «Квантовые вычисления», являются экспериментальными и не предназначены для коммерческих продаж. Реализация полнофункциональных прототипов всех флагманских продуктов квантовых вычислений, которые в дальнейшем лягут в основу будущих коммерческих решений, запланирована в России к 2025 году.

Ввиду высокой сложности создаваемых в настоящее время систем и низкого уровня готовности технологии прогнозирование появления массового рынка квантовых компьютеров пока преждевременно.

Для создания полноценного рынка целесообразно активное вовлечение в совместное развитие квантовых вычислений технологических, индустриальных и финансовых партнеров. Необходимо формирование критически важных связей разработчиков с потенциальными заказчиками из крупных индустриальных компаний, поиск посевного финансирования, услуги бизнес- и управленческого консалтинга для компаний, а также обратная связь и руководство по самой технологии. Формирование такой экосистемы партнерских отношений с компаниями, в т.ч. в форме совместных предприятий, консорциумов, с целью применения решений в сфере квантовых вычислений у потенциальных партнеров и заказчиков предусмотрено Дорожной картой.

Первым шагом для достижения данного результата стала Национальная квантовая лаборатория (НКЛ) – созданный в ноябре 2020 года научно-технологический консорциум, являющийся основой российской квантовой экосистемы, в задачи которого входят развитие кадрового потенциала, создание образовательных программ и стартапов, взаимодействие с технологическими и финансовыми партнерами.

В части стимулирования спроса планируются мероприятия по оказанию консалтинговых услуг клиентам для повышения эффективности деятельности и образования стоимости как путем предоставления информации и рекомендаций, так и предоставления услуг по доступу к облачной платформе квантовых вычислений. 

Компьютеры, построенные на квантовых принципах, будут эффективнее классических компьютеров в решении многих вычислительных задач за счет увеличения скорости вычислений и применения недоступных ранее явлений квантовой механики. Эффективность применения квантовых компьютеров прогнозируется во многих сферах: квантовая химия и новые материалы, биомедицина, логистическая оптимизация, большие данные и машинное обучение, банки и страхование, финансовый сектор, энергетика, ритейл. 

Согласно прогнозам зарубежных аналитиков, в ближайшие 3-5 лет наиболее мощные квантовые вычислительные системы смогут решать практические оптимизационные задачи, такие как маршрутизация транспорта и логистики, оптимизация финансовых портфелей и торговых расчетов. Реализация более сложных задач займет от 5-7 лет (некоторые проблемы сценарного моделирования и машинного обучения) до 10-20 лет (моделирование сложных молекул, поиск в неупорядоченных базах данных, криптоанализ).

(Окончание следует)