ТЕХНОЛОГИИ / #7_2026
Кубиты разошлись по четырем платформам
Записала Надежда ФЕТИСОВА / Фото: Страна Росатом, Википедия, Владимир Лецко, Медиацентр физического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова, Квантовый центр
Россия — одна из трех стран, развивающих квантовые вычислители на четырех физических платформах. Почему невозможно выбрать одну приоритетную? Чем эти платформы принципиально различаются? Каким требованиям должен отвечать квантовый компьютер? На эти и другие вопросы отвечает старший научный сотрудник Центра квантовых технологий физического факультета МГУ, руководитель научной группы Квантового проекта «Росатома» Станислав Страупе.
Ричард Фейнман
Идею квантовых вычислений почти одновременно сформулировали в начале 1980-х американец Ричард Фейнман и наш соотечественник Юрий Манин. Они считали, что такие вычисления можно использовать для моделирования систем, где число степеней свободы выходит за пределы возможностей классической вычислительной техники. Так родилась идея квантового симулятора — аналоговой машины, которая в ключевых аспектах напоминала бы реальную, но малоизученную систему и при этом была бы хорошо управляемой и контролируемой.
Вспомним, в чем принципиальное отличие классических компьютеров от квантовых. Классические работают с двоичным кодом: любая информация хранится в виде последовательности нулей и единиц, реализованных на физическом носителе. Это может быть наличие или отсутствие напряжения на транзисторе, присутствие или отсутствие светового импульса в оптоволокне и так далее.
Вспомним, в чем принципиальное отличие классических компьютеров от квантовых. Классические работают с двоичным кодом: любая информация хранится в виде последовательности нулей и единиц, реализованных на физическом носителе. Это может быть наличие или отсутствие напряжения на транзисторе, присутствие или отсутствие светового импульса в оптоволокне и так далее.
Юрий Манин
В квантовой системе кубит может находиться в двух базисных состояниях: «ноль» или «единица», — а также в огромном числе промежуточных — суперпозициях. Два кубита — четыре базисных состояния, десять кубитов — уже 210 классических комбинаций. И так далее.
Квантовые вычисления — это операции с многомерным вектором, размерность которого растет экспоненциально с ростом числа кубитов. Классический компьютер не в состоянии моделировать эволюцию такой системы: не хватает либо памяти, либо процессорного времени.
Квантовые вычисления — это операции с многомерным вектором, размерность которого растет экспоненциально с ростом числа кубитов. Классический компьютер не в состоянии моделировать эволюцию такой системы: не хватает либо памяти, либо процессорного времени.
Найти нужные алгоритмы
Важно понять: квантовый компьютер — не волшебная палочка, которая любую сложную задачу делает простой. Для решения ряда задач ему действительно нужно меньшее число операций, чем классическому. Но самое важное — найти алгоритмы, в которых квантовые компьютеры имеют преимущество. Это непросто. Построение эффективных алгоритмов — в любом случае отдельная творческая задача. С квантовыми машинами она усложняется: системы контринтуитивны, представить их наглядно очень трудно. Алгоритмы ищут уже не одно десятилетие, и мы все еще далеки от полного раскрытия потенциала квантовых систем.
Тем не менее такие алгоритмы есть. Самый известный — алгоритм Шора, решающий задачу разложения большого числа на простые множители. Это чрезвычайно трудная вычислительная задача, на ней построена значительная часть современной криптографии с открытым ключом. Квантовый алгоритм Шора требует для решения этой задачи экспоненциально меньше операций, чем классические компьютеры, что ставит под угрозу все современные методы шифрования.
Однако к "квантовому мечу" прилагается «квантовый щит». Квантовая криптография позволяет организовать передачу секретных ключей так, чтобы извлечь информацию о них было физически невозможно. Уже есть работающие пилотные проекты, но массового перехода на квантовую криптографию пока не произошло: это дорого, и классические методы шифрования по-прежнему неплохо справляются. Скорее всего, с развитием квантовых вычислений ситуация изменится, и наиболее чувствительные к утечкам системы перейдут на квантовую связь.
«Вопрос на миллион»: какие еще практические задачи квантовый компьютер может решать эффективнее, чем классический? Недавно Google провел масштабный конкурс, участникам которого предложили ответить на него. Во втором туре осталось меньше десятка финалистов. Бо́льшая часть предложенных задач — из области химии и материаловедения.
Речь идет о предсказании свойств новых материалов, расчете сложных молекул для фарминдустрии и разработке каталитических систем для химической промышленности, а также о задачах из области фотохимии — взаимодействия молекул со светом и работы светоизлучающих комплексов. Например, органические светодиоды, применяемые в современных дисплеях — довольно сложные для расчета системы. Квантовые алгоритмы позволят существенно расширить набор молекул, пригодных для таких устройств.
Отдельное направление — катализ. Канонический пример — биологические ферменты, например, системы, фиксирующие атмосферный азот и синтезирующие аммиак. Биологический фермент нитрогеназа работает эффективнее, чем применяемые сейчас промышленные процессы, но такие системы плохо поддаются классическому расчету. Здесь также квантовый компьютер может оказаться полезен.
Фарминдустрия — еще один кандидат на квантовый прорыв. Речь идет о разработке лекарств, особенно таргетированных препаратов, синтезируемых под заранее заданные свойства. Квантовый вычислитель может, зная структуру молекулы, быстро оценить ключевые физико-химические характеристики, влияющие на ее поведение в организме и взаимодействие с биологическими мишенями.
Дополнительные преимущества при работе в этом направлении квантовым компьютерам может дать связка с генеративным искусственным интеллектом. ИИ уже используется для генерации новых химических соединений: сложные молекулы он собирает из простых, как текст из букв. Вопрос в том, окажется ли получившаяся «строка» осмысленной и химически реализуемой. Квантовый компьютер может выступить в роли быстрого «оценщика» свойств, отсеивая малоперспективные варианты и выбирая интересные решения.
Комбинаторные задачи: логистика, оптимизация маршрутов, сложные графы — также входят в область квантовых «интересов»; однако тут ожидаемое преимущество перед классическими компьютерами, как правило, квадратичное, а не экспоненциальное. Это значит, что оно проявится лишь в очень больших масштабах, до которых нынешние квантовые компьютеры пока не дотягиваются.
Важно понять: квантовый компьютер — не волшебная палочка, которая любую сложную задачу делает простой. Для решения ряда задач ему действительно нужно меньшее число операций, чем классическому. Но самое важное — найти алгоритмы, в которых квантовые компьютеры имеют преимущество. Это непросто. Построение эффективных алгоритмов — в любом случае отдельная творческая задача. С квантовыми машинами она усложняется: системы контринтуитивны, представить их наглядно очень трудно. Алгоритмы ищут уже не одно десятилетие, и мы все еще далеки от полного раскрытия потенциала квантовых систем.
Тем не менее такие алгоритмы есть. Самый известный — алгоритм Шора, решающий задачу разложения большого числа на простые множители. Это чрезвычайно трудная вычислительная задача, на ней построена значительная часть современной криптографии с открытым ключом. Квантовый алгоритм Шора требует для решения этой задачи экспоненциально меньше операций, чем классические компьютеры, что ставит под угрозу все современные методы шифрования.
Однако к "квантовому мечу" прилагается «квантовый щит». Квантовая криптография позволяет организовать передачу секретных ключей так, чтобы извлечь информацию о них было физически невозможно. Уже есть работающие пилотные проекты, но массового перехода на квантовую криптографию пока не произошло: это дорого, и классические методы шифрования по-прежнему неплохо справляются. Скорее всего, с развитием квантовых вычислений ситуация изменится, и наиболее чувствительные к утечкам системы перейдут на квантовую связь.
«Вопрос на миллион»: какие еще практические задачи квантовый компьютер может решать эффективнее, чем классический? Недавно Google провел масштабный конкурс, участникам которого предложили ответить на него. Во втором туре осталось меньше десятка финалистов. Бо́льшая часть предложенных задач — из области химии и материаловедения.
Речь идет о предсказании свойств новых материалов, расчете сложных молекул для фарминдустрии и разработке каталитических систем для химической промышленности, а также о задачах из области фотохимии — взаимодействия молекул со светом и работы светоизлучающих комплексов. Например, органические светодиоды, применяемые в современных дисплеях — довольно сложные для расчета системы. Квантовые алгоритмы позволят существенно расширить набор молекул, пригодных для таких устройств.
Отдельное направление — катализ. Канонический пример — биологические ферменты, например, системы, фиксирующие атмосферный азот и синтезирующие аммиак. Биологический фермент нитрогеназа работает эффективнее, чем применяемые сейчас промышленные процессы, но такие системы плохо поддаются классическому расчету. Здесь также квантовый компьютер может оказаться полезен.
Фарминдустрия — еще один кандидат на квантовый прорыв. Речь идет о разработке лекарств, особенно таргетированных препаратов, синтезируемых под заранее заданные свойства. Квантовый вычислитель может, зная структуру молекулы, быстро оценить ключевые физико-химические характеристики, влияющие на ее поведение в организме и взаимодействие с биологическими мишенями.
Дополнительные преимущества при работе в этом направлении квантовым компьютерам может дать связка с генеративным искусственным интеллектом. ИИ уже используется для генерации новых химических соединений: сложные молекулы он собирает из простых, как текст из букв. Вопрос в том, окажется ли получившаяся «строка» осмысленной и химически реализуемой. Квантовый компьютер может выступить в роли быстрого «оценщика» свойств, отсеивая малоперспективные варианты и выбирая интересные решения.
Комбинаторные задачи: логистика, оптимизация маршрутов, сложные графы — также входят в область квантовых «интересов»; однако тут ожидаемое преимущество перед классическими компьютерами, как правило, квадратичное, а не экспоненциальное. Это значит, что оно проявится лишь в очень больших масштабах, до которых нынешние квантовые компьютеры пока не дотягиваются.
Сверхпроводящий квантовый чип
Лучшее — враг хорошего
Сегодня квантовые компьютеры реализуются на нескольких физических платформах. Конечно, было бы здорово выбрать одну и сосредоточить усилия на ней, но пока не определена оптимальная: у каждой свои сильные стороны и недостатки.
Основная задача — создать масштабируемый квантовый компьютер, то есть систему, в которую можно «досыпать» новые кубиты, не разрушая ее ключевых свойств.
Что требуется от такой физической платформы?
Во-первых, возможность создавать большое число кубитов, причем так, чтобы путь к их миллионам был концептуально понятен.
Во-вторых, устойчивость к шумам. В квантовых системах крайне сложно подавлять шумы, как технические, так и фундаментальные, связанные с неизбежным взаимодействием с окружением. У каждой платформы — своя «экосистема» шумов. Сделать систему абсолютно изолированной невозможно — с такой системой мы не сможем обмениваться информацией. Нужно «открывать» систему миру и максимально контролировать этот процесс. Часто оказывается, что системы, в которых можно создать очень много кубитов, плохо решают задачу изолируемости, и наоборот: хорошо изолируемые системы сложны в масштабировании.
Квантовое состояние сложной многокубитной системы чрезвычайно хрупко. Любое неконтролируемое взаимодействие с окружением приводит к потере когерентности: суперпозиция распадается на классические состояния, и система «распутывается». Поэтому еще один инженерный вызов для платформ — создать «гигантского кота Шредингера»: большую систему в состоянии суперпозиции, с которой можно постоянно взаимодействовать, не разрушая ее когерентности.
В конечном счете лучший квантовый компьютер — тот, который решает полезные задачи эффективнее остальных. Неважно, на каких физических носителях он это делает, важно, сколько времени тратит и насколько корректный выдает ответ.
Кстати, бессмысленно сравнивать квантовые и классические компьютеры по параметру «число операций в единицу времени». Большинство квантовых алгоритмов, способных дать реальное преимущество в будущем, требуют в разы меньше операций, чем классические компьютеры.
Скорость вычисления становится важной при сравнении квантовых платформ: характерное время операции может различаться на несколько порядков. Два квантовых компьютера с одинаковым максимальным числом операций за время когерентности, но с разным временем элементарного шага будут иметь разную практическую ценность.
Это связано не только с количеством кубитов, но и с длиной допустимой последовательности логических операций. До тех пор, пока мы не сможем запускать достаточно длинные последовательности, необходимые для практических алгоритмов, преимущество квантовой машины останется во многом теоретическим.
Сегодня квантовые компьютеры реализуются на нескольких физических платформах. Конечно, было бы здорово выбрать одну и сосредоточить усилия на ней, но пока не определена оптимальная: у каждой свои сильные стороны и недостатки.
Основная задача — создать масштабируемый квантовый компьютер, то есть систему, в которую можно «досыпать» новые кубиты, не разрушая ее ключевых свойств.
Что требуется от такой физической платформы?
Во-первых, возможность создавать большое число кубитов, причем так, чтобы путь к их миллионам был концептуально понятен.
Во-вторых, устойчивость к шумам. В квантовых системах крайне сложно подавлять шумы, как технические, так и фундаментальные, связанные с неизбежным взаимодействием с окружением. У каждой платформы — своя «экосистема» шумов. Сделать систему абсолютно изолированной невозможно — с такой системой мы не сможем обмениваться информацией. Нужно «открывать» систему миру и максимально контролировать этот процесс. Часто оказывается, что системы, в которых можно создать очень много кубитов, плохо решают задачу изолируемости, и наоборот: хорошо изолируемые системы сложны в масштабировании.
Квантовое состояние сложной многокубитной системы чрезвычайно хрупко. Любое неконтролируемое взаимодействие с окружением приводит к потере когерентности: суперпозиция распадается на классические состояния, и система «распутывается». Поэтому еще один инженерный вызов для платформ — создать «гигантского кота Шредингера»: большую систему в состоянии суперпозиции, с которой можно постоянно взаимодействовать, не разрушая ее когерентности.
В конечном счете лучший квантовый компьютер — тот, который решает полезные задачи эффективнее остальных. Неважно, на каких физических носителях он это делает, важно, сколько времени тратит и насколько корректный выдает ответ.
Кстати, бессмысленно сравнивать квантовые и классические компьютеры по параметру «число операций в единицу времени». Большинство квантовых алгоритмов, способных дать реальное преимущество в будущем, требуют в разы меньше операций, чем классические компьютеры.
Скорость вычисления становится важной при сравнении квантовых платформ: характерное время операции может различаться на несколько порядков. Два квантовых компьютера с одинаковым максимальным числом операций за время когерентности, но с разным временем элементарного шага будут иметь разную практическую ценность.
Это связано не только с количеством кубитов, но и с длиной допустимой последовательности логических операций. До тех пор, пока мы не сможем запускать достаточно длинные последовательности, необходимые для практических алгоритмов, преимущество квантовой машины останется во многом теоретическим.
Элементы экспериментальной установки квантового вычислителя на нейтральных атомах
Сверхпроводники: квантовая микросхема
Сверхпроводящие кубиты — самая известная сегодня платформа. Именно на них строят свои процессоры Google и IBM, именно они чаще всего появляются в новостях о "квантовом превосходстве".
Важно понимать, что это искусственные квантовые элементы из сверхпроводящих микросхем.
Сверхпроводящий кубит — это электрический колебательный контур: конденсатор и катушка индуктивности. Если связать их параллельно, то в контуре возникают колебания тока и напряжения. Примерно такую систему строят на чипе и охлаждают до очень низких температур, близких к абсолютному нулю — до сотен и десятков милликельвинов. Это нужно для того, чтобы тепловые флуктуации не возбуждали неконтролируемые переходы между уровнями. Тогда квантовая система не будет самопроизвольно перескакивать в возбужденные состояния, и в ней можно будет хранить квантовую информацию.
Из таких колебательных контуров можно составлять цепочки. Они выглядят как электрическая схема, нанесенная на чип, помещенный в холодильник; «общение» с ним происходит посредством электрических сигналов. С инженерной точки зрения это очень удобно, поэтому платформа получила широкое распространение.
Однако при масштабировании такой системы возника сложности. Элементы контуров достаточно велики, и она получается громоздкой. Кроме того, для управления кубитами к ним нужно подводить множество проводов и высокочастотных каналов. Сегодня системы на сверхпроводниках ограничены несколькими сотнями кубитов.
В России созданы сверхпроводниковые системы масштаба 16−32 кубитов. Три главных центра, получивших наиболее интересные результаты по сверхпроводниковым кубитам: МИСиС (там создан сверхпроводниковый квантовый компьютер на флаксониумах в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям, которой руководит «Росатом». — Прим. ред.), Физтех и МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Дальнейшее масштабирование сопряжено с трудностями: не очень понятно, как реализовать систему, скажем, из 10 тыс. кубитов. Обсуждаются варианты: использовать несколько криостатов и установить связь между ними либо ориентироваться на многослойные структуры (стеки из нескольких чипов) и связывать слои. Даже у мировых лидеров пока не получилось создать систему, в которой были бы решены все инженерные проблемы.
Еще одна сложность, связанная со сверхпроводниками, — геометрия связей. Сейчас топология сверхпроводниковых систем плоская: напрямую взаимодействуют только соседние кубиты. Для «дальних» связей между кубитами требуется добавлять вспомогательные элементы и лишние операции, что ведет к дополнительной декогеренции.
Сверхпроводящие кубиты — самая известная сегодня платформа. Именно на них строят свои процессоры Google и IBM, именно они чаще всего появляются в новостях о "квантовом превосходстве".
Важно понимать, что это искусственные квантовые элементы из сверхпроводящих микросхем.
Сверхпроводящий кубит — это электрический колебательный контур: конденсатор и катушка индуктивности. Если связать их параллельно, то в контуре возникают колебания тока и напряжения. Примерно такую систему строят на чипе и охлаждают до очень низких температур, близких к абсолютному нулю — до сотен и десятков милликельвинов. Это нужно для того, чтобы тепловые флуктуации не возбуждали неконтролируемые переходы между уровнями. Тогда квантовая система не будет самопроизвольно перескакивать в возбужденные состояния, и в ней можно будет хранить квантовую информацию.
Из таких колебательных контуров можно составлять цепочки. Они выглядят как электрическая схема, нанесенная на чип, помещенный в холодильник; «общение» с ним происходит посредством электрических сигналов. С инженерной точки зрения это очень удобно, поэтому платформа получила широкое распространение.
Однако при масштабировании такой системы возника сложности. Элементы контуров достаточно велики, и она получается громоздкой. Кроме того, для управления кубитами к ним нужно подводить множество проводов и высокочастотных каналов. Сегодня системы на сверхпроводниках ограничены несколькими сотнями кубитов.
В России созданы сверхпроводниковые системы масштаба 16−32 кубитов. Три главных центра, получивших наиболее интересные результаты по сверхпроводниковым кубитам: МИСиС (там создан сверхпроводниковый квантовый компьютер на флаксониумах в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям, которой руководит «Росатом». — Прим. ред.), Физтех и МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Дальнейшее масштабирование сопряжено с трудностями: не очень понятно, как реализовать систему, скажем, из 10 тыс. кубитов. Обсуждаются варианты: использовать несколько криостатов и установить связь между ними либо ориентироваться на многослойные структуры (стеки из нескольких чипов) и связывать слои. Даже у мировых лидеров пока не получилось создать систему, в которой были бы решены все инженерные проблемы.
Еще одна сложность, связанная со сверхпроводниками, — геометрия связей. Сейчас топология сверхпроводниковых систем плоская: напрямую взаимодействуют только соседние кубиты. Для «дальних» связей между кубитами требуется добавлять вспомогательные элементы и лишние операции, что ведет к дополнительной декогеренции.
Ионы: чемпион по точности
Ионная платформа строится на одиночных заряженных атомах, удерживаемых в ловушке электромагнитными полями радиочастотного диапазона. Кубит кодируется во внутренних состояниях иона. Заряженные ионы взаимодействуют посредством кулоновского отталкивания. Оно используется как «шина данных»: можно построить цепочку ионов и направлять по ней квантовую информацию, обеспечивая связь между кубитами. Это одно из главных преимуществ ионной платформы: можно достичь почти полной связности внутри цепочки.
Результат — рекордная точность операций. Именно здесь демонстрируются самые надежные двухкубитные гейты и устойчивые запутанные состояния. По уровню контролируемости единичных квантовых систем ионы долго оставались золотым стандартом.
Но у этой платформы та же проблема, что и у сверхпроводников — сложности с масштабируемостью. Заряженные частицы взаимодействуют не только между собой, но и со всеми зарядами в окружении, с дефектами поверхности электродов, с флуктуациями полей. С ростом числа ионов система становится коллективной и плохо управляемой. Создать упорядоченную, хорошо охлажденную систему из тысяч ионов крайне трудно.
В России ионные эксперименты ведутся в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям, в частности, в Физическом институте Академии наук и Квантовом центре. Там отрабатываются различные типы ионов и схемы гейтов, но пока речь идет о десятках кубитов.
Ионная платформа строится на одиночных заряженных атомах, удерживаемых в ловушке электромагнитными полями радиочастотного диапазона. Кубит кодируется во внутренних состояниях иона. Заряженные ионы взаимодействуют посредством кулоновского отталкивания. Оно используется как «шина данных»: можно построить цепочку ионов и направлять по ней квантовую информацию, обеспечивая связь между кубитами. Это одно из главных преимуществ ионной платформы: можно достичь почти полной связности внутри цепочки.
Результат — рекордная точность операций. Именно здесь демонстрируются самые надежные двухкубитные гейты и устойчивые запутанные состояния. По уровню контролируемости единичных квантовых систем ионы долго оставались золотым стандартом.
Но у этой платформы та же проблема, что и у сверхпроводников — сложности с масштабируемостью. Заряженные частицы взаимодействуют не только между собой, но и со всеми зарядами в окружении, с дефектами поверхности электродов, с флуктуациями полей. С ростом числа ионов система становится коллективной и плохо управляемой. Создать упорядоченную, хорошо охлажденную систему из тысяч ионов крайне трудно.
В России ионные эксперименты ведутся в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям, в частности, в Физическом институте Академии наук и Квантовом центре. Там отрабатываются различные типы ионов и схемы гейтов, но пока речь идет о десятках кубитов.
Прототип квантового компьютера
Нейтральные атомы: ставка на масштабируемость
В платформах на нейтральных атомах кубит, как и в ионной системе, кодируется во внутренних состояниях атома. Разница в том, что атом электрически нейтрален и удерживается не с помощью радиочастотных полей ионной ловушки, а в оптических пинцетах — ловушках, создаваемых сильно сфокусированным лазером. Из массива таких пинцетов формируются оптические решетки; в них уже сейчас удается удерживать массивы из тысяч атомов и адресно управлять ими.
Однако оптика накладывает дифракционные ограничения: период решетки нельзя сделать совсем маленьким, поэтому расстояния между атомами по атомным меркам большие. Чтобы заставить нейтральные атомы взаимодействовать, используется хитрый прием: электрон переводится на сильно возбужденную орбиту, атом становится гигантским (по квантовым меркам) и начинает «чувствовать» соседей. Таким образом создается управляемое взаимодействие.
Нейтральные атомы можно охлаждать по отдельности или небольшими группами, в отличие от ионов, формирующих коллективную систему, которую надо охлаждать целиком.
С точки зрения масштабируемости нейтральные атомы сегодня выглядят перспективнее остальных платформ: уже проводились эксперименты с системами из нескольких тысяч атомов в упорядоченных структурах, пригодных для кодирования квантовой информации. Точность операций пока уступает ионным, но уже достигает уровней, достаточных для реализации элементов квантовой коррекции ошибок.
В России развитием платформы на нейтральных атомах занимается совместная лаборатория МГУ им. М. В. Ломоносова и Физического института Академии наук (эти работы также ведутся в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям. — Прим. ред.).
В платформах на нейтральных атомах кубит, как и в ионной системе, кодируется во внутренних состояниях атома. Разница в том, что атом электрически нейтрален и удерживается не с помощью радиочастотных полей ионной ловушки, а в оптических пинцетах — ловушках, создаваемых сильно сфокусированным лазером. Из массива таких пинцетов формируются оптические решетки; в них уже сейчас удается удерживать массивы из тысяч атомов и адресно управлять ими.
Однако оптика накладывает дифракционные ограничения: период решетки нельзя сделать совсем маленьким, поэтому расстояния между атомами по атомным меркам большие. Чтобы заставить нейтральные атомы взаимодействовать, используется хитрый прием: электрон переводится на сильно возбужденную орбиту, атом становится гигантским (по квантовым меркам) и начинает «чувствовать» соседей. Таким образом создается управляемое взаимодействие.
Нейтральные атомы можно охлаждать по отдельности или небольшими группами, в отличие от ионов, формирующих коллективную систему, которую надо охлаждать целиком.
С точки зрения масштабируемости нейтральные атомы сегодня выглядят перспективнее остальных платформ: уже проводились эксперименты с системами из нескольких тысяч атомов в упорядоченных структурах, пригодных для кодирования квантовой информации. Точность операций пока уступает ионным, но уже достигает уровней, достаточных для реализации элементов квантовой коррекции ошибок.
В России развитием платформы на нейтральных атомах занимается совместная лаборатория МГУ им. М. В. Ломоносова и Физического института Академии наук (эти работы также ведутся в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям. — Прим. ред.).
Элементы экспериментальной установки квантового вычислителя на ионах
Лабораторный стенд для исследования квантового «сжатого» состояния света
Фотоны: свет для сложных графов
Фотонные платформы отличаются от остальных тем, что кубиты здесь кодируются в состоянии света — одиночных фотонах или более сложных неклассических состояниях электромагнитного поля. Фотоны слабо взаимодействуют с окружением, почти не подвержены декогеренции и могут распространяться по волноводам и оптоволокну с очень малыми потерями.
Обратная сторона медали — почти полное отсутствие прямого взаимодействия фотонов. Для двухкубитных операций это серьезное препятствие. Уже придуманы схемы, позволяющие его преодолеть. В целом понятно, как построить масштабируемую систему. Проблема — в технической реализуемости: создать хороший источник одиночных фотонов и надежно управлять многими фотонами одновременно очень сложно. Нужны тысячи и миллионы контролируемых одиночных возбуждений, синхронно запускаемых в сложный оптический интерферометр, где и происходит вычисление. На выходе массива детекторов мы считываем распределение фотонов и таким образом узнаём результат.
Пока еще никому не удалось построить такую масштабную машину с миллионами фотонных кубитов.
В России развивается немного другая система — специализированный квантовый симулятор, так называемый бозонный семплер. В нем фотоны распространяются через оптический интерферометр, а мы анализируем их распределение по выходным каналам. Математически это связано с вычислением матричных перманентов — сложной задачей линейной алгебры, для которой доказано отсутствие эффективных классических алгоритмов.
Такие системы могут использоваться, например, для решения комбинаторных задач на больших графах: сети дорог, связи в социальных сетях, банковские транзакции. Квантовый симулятор помогает выделять плотные кластеры и аномально связанные подсети.
Бозонные семплеры проще, чем универсальные квантовые компьютеры, поэтому их обычно выбирают в качестве стартовой технологии: фотоника развивается, и по мере ее прогресса можно двигаться от специализированных симуляторов к более универсальным системам.
Такая фотонная система разрабатывается в МГУ им. М. В. Ломоносова (также в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям. — Прим. ред.). В Квантовом центре квантовую фотонику развивают две группы: одна работает с одиночными фотонами, другая — с так называемыми сжатыми состояниями света.
Фотонные платформы отличаются от остальных тем, что кубиты здесь кодируются в состоянии света — одиночных фотонах или более сложных неклассических состояниях электромагнитного поля. Фотоны слабо взаимодействуют с окружением, почти не подвержены декогеренции и могут распространяться по волноводам и оптоволокну с очень малыми потерями.
Обратная сторона медали — почти полное отсутствие прямого взаимодействия фотонов. Для двухкубитных операций это серьезное препятствие. Уже придуманы схемы, позволяющие его преодолеть. В целом понятно, как построить масштабируемую систему. Проблема — в технической реализуемости: создать хороший источник одиночных фотонов и надежно управлять многими фотонами одновременно очень сложно. Нужны тысячи и миллионы контролируемых одиночных возбуждений, синхронно запускаемых в сложный оптический интерферометр, где и происходит вычисление. На выходе массива детекторов мы считываем распределение фотонов и таким образом узнаём результат.
Пока еще никому не удалось построить такую масштабную машину с миллионами фотонных кубитов.
В России развивается немного другая система — специализированный квантовый симулятор, так называемый бозонный семплер. В нем фотоны распространяются через оптический интерферометр, а мы анализируем их распределение по выходным каналам. Математически это связано с вычислением матричных перманентов — сложной задачей линейной алгебры, для которой доказано отсутствие эффективных классических алгоритмов.
Такие системы могут использоваться, например, для решения комбинаторных задач на больших графах: сети дорог, связи в социальных сетях, банковские транзакции. Квантовый симулятор помогает выделять плотные кластеры и аномально связанные подсети.
Бозонные семплеры проще, чем универсальные квантовые компьютеры, поэтому их обычно выбирают в качестве стартовой технологии: фотоника развивается, и по мере ее прогресса можно двигаться от специализированных симуляторов к более универсальным системам.
Такая фотонная система разрабатывается в МГУ им. М. В. Ломоносова (также в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям. — Прим. ред.). В Квантовом центре квантовую фотонику развивают две группы: одна работает с одиночными фотонами, другая — с так называемыми сжатыми состояниями света.
Квантовый проект «Росатома»
С 2020 года «Росатом» руководит дорожной картой развития квантовых вычислений. Цель проекта — обеспечить технологический суверенитет страны, развивая собственные квантовые вычислители, программное обеспечение и прикладные решения для промышленности.
Под руководством «Росатома» создана научно-технологическая экосистема, объединившая 19 вузов и научных организаций, более 750 исследователей и инженеров. Разработаны прототипы квантовых вычислителей на четырех ключевых платформах — по этому показателю Россия вошла в число мировых лидеров.
В 2025 году утверждена обновленная дорожная карта до 2030 года. Ее приоритет — переход от исследований к практическому применению квантовых технологий, прежде всего в атомной отрасли. Планируется создать 300‑кубитный квантовый вычислитель, разработать новые алгоритмы и развернуть облачную платформу для решения прикладных задач.
В атомной отрасли формируется портфель пилотных проектов: на разных стадиях реализации находится более 30 инициатив. Одновременно «Росатом» развивает направление квантовых сенсоров — от навигации и метрологии до медицины и промышленной диагностики.
Под руководством «Росатома» создана научно-технологическая экосистема, объединившая 19 вузов и научных организаций, более 750 исследователей и инженеров. Разработаны прототипы квантовых вычислителей на четырех ключевых платформах — по этому показателю Россия вошла в число мировых лидеров.
В 2025 году утверждена обновленная дорожная карта до 2030 года. Ее приоритет — переход от исследований к практическому применению квантовых технологий, прежде всего в атомной отрасли. Планируется создать 300‑кубитный квантовый вычислитель, разработать новые алгоритмы и развернуть облачную платформу для решения прикладных задач.
В атомной отрасли формируется портфель пилотных проектов: на разных стадиях реализации находится более 30 инициатив. Одновременно «Росатом» развивает направление квантовых сенсоров — от навигации и метрологии до медицины и промышленной диагностики.
Кто добежит первым?
Еще раз подчеркну: физические платформы не соревнуются, они развиваются параллельно. Но если представить, что мы пришли на "квантовый ипподром", а на старте выстроились четыре «лошадки" — физические платформы, — давайте порассуждаем, какая из них вероятнее всего финиширует первой.
Для начала уточним, о каком забеге идет речь: на короткую или длинную дистанцию? Если круг небольшой и задача — как можно быстрее «добежать» до практического применения квантовых технологий, то мой фаворит — нейтральные атомы. Эта платформа уже демонстрирует массивы нужного масштаба и "видит" путь к дальнейшему увеличению числа кубитов.
Если забег длинный и конечная цель — создание масштабируемого квантового компьютера с миллионами кубитов и развитой системой коррекции ошибок, то всё сложнее. Может быть, первыми «добегут» фотоны, а возможно, вперед вырвется какая-нибудь «темная лошадка» вроде полупроводниковых кубитов. Они продемонстрировали системы масштаба десятка кубитов, точности пока невысоки, но платформа очень интересна с точки зрения масштабируемости.
Главное сегодня — не угадать победителя, а вовремя встроиться в квантовую гонку. К счастью, у России — неплохие шансы.
Еще раз подчеркну: физические платформы не соревнуются, они развиваются параллельно. Но если представить, что мы пришли на "квантовый ипподром", а на старте выстроились четыре «лошадки" — физические платформы, — давайте порассуждаем, какая из них вероятнее всего финиширует первой.
Для начала уточним, о каком забеге идет речь: на короткую или длинную дистанцию? Если круг небольшой и задача — как можно быстрее «добежать» до практического применения квантовых технологий, то мой фаворит — нейтральные атомы. Эта платформа уже демонстрирует массивы нужного масштаба и "видит" путь к дальнейшему увеличению числа кубитов.
Если забег длинный и конечная цель — создание масштабируемого квантового компьютера с миллионами кубитов и развитой системой коррекции ошибок, то всё сложнее. Может быть, первыми «добегут» фотоны, а возможно, вперед вырвется какая-нибудь «темная лошадка» вроде полупроводниковых кубитов. Они продемонстрировали системы масштаба десятка кубитов, точности пока невысоки, но платформа очень интересна с точки зрения масштабируемости.
Главное сегодня — не угадать победителя, а вовремя встроиться в квантовую гонку. К счастью, у России — неплохие шансы.
ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ