量子计算机及其在俄罗斯的发展前景

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量子计算机及其在俄罗斯的发展前景

如今,正如人们所说,技术正在突飞猛进地发展。进步的速度如此之快,以至于人们有时根本无法跟上快速的变化。

与此同时,许多专家预测科学技术将出现真正的突破,届时量子计算机将开始大规模用于解决应用问题和其他问题——这是一种利用量子力学原理来处理信息的设备。



与信息以位(“0”或“1”)编码的经典计算机不同,量子计算机使用量子位,量子位可以同时处于“0”和“1”状态的叠加。这允许并行执行计算,从而显着提高解决某些问题的速度。

这种机器运行的基础是叠加、纠缠和量子隧道等现象。如上所述,叠加允许量子位同时处于多种状态,纠缠提供量子位之间的即时通信,而量子隧道有助于在执行计算时克服能量障碍。

如今,IBM、谷歌、D-Wave等全球领先公司都在积极研发量子计算机。
此外,今天这些设备可以分为两类:通用量子计算机和专用量子设备。

通用量子计算机(例如 IBM Quantum System One)旨在执行广泛的任务,包括优化、复杂化学过程的模拟和加密。反过来,专门的量子设备,例如 D-Wave 的系统,旨在解决狭窄的问题,例如优化物流或分析大数据。

量子计算机已经实现了量子霸权——它们开始在特定任务上超越经典超级计算机。谷歌在 2019 年凭借 Sycamore 量子处理器取得的成就就是一个例子。

量子计算机具有许多优势,使其有望解决经典计算机无法解决的问题。特别是,由于量子位的叠加和纠缠,这些设备可以同时处理大量数据。他们能够找到具有多个变量的问题的最佳解决方案,例如物流、财务建模和药物开发。

此外,量子计算机非常适合在原子水平上研究化学和物理过程,而肖尔算法等量子算法不仅能够破解任何现有的加密系统,而且还有助于开发可抵抗攻击的新系统。

值得注意的是,俄罗斯也拥有自己的量子计算机。由俄罗斯科学院列别捷夫物理研究所(P.N. Lebedev Physical Institute of the Russian Academy of Sciences)和俄罗斯量子中心(RCC)联合实验室创建的50量子比特设备,成为该研发的重要一步。我国的相关技术。

该设备建立在超导电路中实现的量子位的基础上,具有高稳定性和最小的错误水平。这使得量子计算能够以更高的精度进行。

该设备配备了复杂的控制和冷却系统,可在接近绝对零(-273°C)的温度下保持超导性。

50 个量子比特是一项重大成就,因为此类设备接近“量子霸权”的门槛。在这个阶段,这样的计算机可以执行传统超级计算机实际上无法完成的某些任务。

值得承认的是,我们仍然远远落后于竞争对手。例如,IBM 在 2023 年推出了具有 433 个量子位的 Quantum Condor。与此同时,开发50个量子比特的量子计算机只是第一步。

未来几年,俄罗斯工程师计划增加量子位的数量,提高量子态的稳定性并降低计算错误水平。此外,正在开发应用软件,将量子技术集成到现有信息系统中。

因此,开发人员为自己设定了目标,使计算机能够解决各个领域的应用问题,包括密码学、材料科学、物流和金融。

总体而言,尽管存在西方制裁等挑战,但俄罗斯量子计算的未来看起来还是充满希望的。政府的支持、科学家和企业的共同努力以及高水平的专家培训为我国成为这些技术领域的领导者之一奠定了基础。



46 评论
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  1. +14
    17 1月2025 12:23
    嗯,所有内容都简洁、清晰且易于理解。只有非常愚蠢的人才不会理解量子位、叠加态和量子隧道效应。任何外行人都清楚“量子位可以同时处于多种状态”这一事实。但我很清楚一件事——我们再次处于落后的地位。
    1. -2
      17 1月2025 12:29
      只有危言耸听者和潜在的叛徒才会这么想。在地下秘密实验室的深处,早已研制出了基于新物理原理、世界上独一无二的秘密量子计算机。秘密项目的计算正在如火如荼地进行中,很快你就会亲眼目睹一切——等待的时间不会太长。
    2. +3
      17 1月2025 12:34
      433 肘和 50 肘之间的差异仅在于尺寸和安装成本。我认为,在缺乏解决特定问题的应用程序的情况下,从调试技术的角度来看,后一种选择更有利可图。
    3. +3
      17 1月2025 12:52
      “但我很清楚一件事——我们再次扮演了落后者的角色。”
      落后的可以追上,迟到的就追不上。
    4. AB
      +4
      17 1月2025 13:06
      我个人认为我们在这一领域只有苏联的发展,但它们似乎正在进行中。因此,我们真的拥有量子计算机,这对我来说是一个非常惊喜的惊喜!干得好!
    5. +2
      17 1月2025 13:06
      还是很好奇它是如何工作的。在几个州,情况就像这样。或者更确切地说,他们没有具体的。目前还不清楚纠缠是如何使用的——毕竟还有一个使用公式计算的概率,而不是100%的结果。也许,曾经,有必要学习物理
      1. +1
        17 1月2025 14:34
        还是很好奇它是如何工作的。

        你不会明白的。物理学也无济于事。它甚至与计算机本身无关,而是与数学有关。
        量子计算机的算法使用不同的算法。还有其他基本运算,不是+和-。
        很简单,量子计算机是模拟计算机。
        就像计算尺或布雷迪表一样。在那里,也有优越性(从表格中,三角函数可以立即计算出来) 笑 )
        1. +1
          17 1月2025 14:50
          当你按下一个键时,你并没有真正考虑它是如何发生的(我说的是结果),这与相对论有什么关系。
  2. -1
    17 1月2025 12:42
    量子计算机类似于神经网络。事实上他们已经制作它们很长时间了。而它们带来的实际收益也大致相同,而且主要是为了开发者的福祉。神经网络擅长什么?研发治疗癌症或新冠病毒的新药?也许他们正在制定狡猾的财务策略?我们能摆脱危机吗?他们会赢得战争吗?是的,不知何故,他们翻唱了更多关于下水道卡车和库存图片的歌曲,并且丰富了黄 请求
    1. +2
      17 1月2025 13:21
      如果您个人没有听说过或总结过神经网络技术现在在哪里以及如何使用,那么您不应该立即假装它们在任何地方都没有帮助。现在已经开始了很多工作,并且都是基于神经元的发育。我并不是说神经网络领域已经被使用了很长时间。距离绘画游戏流行的顶峰还很远。
      还有关于量子计算。使用某些量子计算技术的计算机本身已经存在。是的,目前还没有成熟的纯量子电路。但这还不是必需的。它们将用于需要大大加速的非常具体的计算。这已经不远了。我什至没有谈论这样一个事实:围绕主要发展方向,有很多相关技术和解决方案已经在不同领域使用,例如加密领域。
      你可能想要一个类似开关的东西,这样明天整个世界都会在电视上说“尤里卡”,类似的东西就会出现,一个新时代就会立即出现。嗯,不会是这样的。这就是你现在所看到的。在你意识到之前,它已经发生了,你生活的一部分取决于基于新的系统。
      1. +1
        17 1月2025 14:18
        如果您个人没有听说过或总结过神经网络技术现在在哪里以及如何使用,那么您不应该立即假装它们在任何地方都没有帮助。
        我以为现在我错过的例子会出现,但没有
        你可能想要一个类似开关的东西,这样明天整个世界都会在电视上说“尤里卡”,类似的东西就会出现,一个新时代就会立即出现。

        因为不是所有事情都同时发生。你需要立即购买某人的股票,结果就会出现,但要晚一些。
        我记得 20 年前,他们预言原子力显微镜将制造出明天可以修复人体细胞的纳米机器,2004 年他们写道,最有前途的职业将与纳米技术相关。不知何故,我们逐渐远离了这个话题;丘拜斯可能打破了世界科学。现在,不再是纳米机制,而是神经网络即将彻底改变框架精加工并改善生活
        1. 0
          17 1月2025 14:48
          我以为现在我错过的例子会出现,但没有

        2. +1
          17 1月2025 14:57
          只是你们,比如媒体,还有一大群人不明白两个方面。
          关于神经元,这不是元素周期表那样的奇迹发现,也不是内燃机那样的发明。
          这是 IT 领域一个易于理解、相当简单且众所周知的工具。
          当您拥有大量信息时,它非常有用。
          如果这些体积不存在,那么就没有神经元,甚至没有任务。
          请注意,您手机上现在拥有的信息比 89 年苏联科学院计算中心的信息还要多。是的,我也在那里工作过。 笑
          关于量子计算机,在可预见的甚至是不久的将来,量子计算机不会取代传统计算机。因为它们仅适用于非常狭窄的任务范围。您可以将它们视为模拟计算机。也就是说,在这个任务范围之外,它们不是未来,而是过去。
          1. +1
            17 1月2025 15:33
            这是 IT 领域一个易于理解、相当简单且众所周知的工具。
            我知道数据处理方法只是炒作。手写或面部识别早已为人所知
            当您拥有大量信息时,它非常有用。
            以前超超先进的IT只是大数据。现在公司有很多数据,开发者有很多钱,仅此而已
            因为它们仅适用于非常狭窄的任务范围。
            可能是字符串计算的一大进步。也许30年后他们会找到一种将弦与现实联系起来的方法,否则现在40年他们只能在真空中数球形的十二维面食
          2. 0
            2二月2025 00:44
            关于量子计算机,量子计算机在可预见甚至不可预见的未来不会取代传统计算机
            很明显,与传统计算机不同,量子系统没有克隆操作(克隆量子态的基本禁令);只剩下否定操作。但这并非重点。可以在这些设备上玩吗? Atomic heart 能在最高设置下工作吗?
        3. 0
          18 1月2025 14:19
          我以为现在我错过的例子会出现,但没有

          我总是感到惊讶,为什么人们如此渴望将一切都放在银盘上并加以描述。寻找你自己。我无事可做,只能把时间浪费在不必要的动作上,向互联网上的无名之辈证明一些事情。我会说出来,我会说出来,这样就不会显得你的意见是唯一的,而是为了你而尝试......如果你愿意的话。如果你懒得亲自去尝试,那我的行动也没有任何用处。明天你又会像以前一样说话。
          1. -3
            18 1月2025 17:56
            我追你三天就是为了告诉我你对我有多冷漠 笑
            1. 0
              20 1月2025 10:42
              不,当然,简单的沟通对我来说并不困难,但如果你愿意的话,进行搜索。不想。已经没有我了。自己动手,用笔,用键盘。你可以在这里写,但在谷歌上不会更困难。
              1. -2
                20 1月2025 12:45
                你知道,我不仅愚蠢地在互联网上搜索,而且还尝试有效地利用它。所以专业说书人的故事对我来说不起作用。所有这些至少必须除以十,而不是一百。
      2. 0
        17 1月2025 14:44
        它们将用于需要大大加速的非常具体的计算。这并不遥远。

        当然。但似乎没有人,包括文章的作者,理解这一点。
        虽然使用它们的计算确实非常具体。
    2. +1
      17 1月2025 14:42
      神经网络擅长什么?

      例如,从一种语言翻译成另一种语言。
      或者通过 MRI 寻找肿瘤。
      是的,神经网络在卫星图像中搜索目标。
      神经元正在寻找摄像机中的罪犯。
      是的,我可以继续很长一段时间。
      1. -1
        17 1月2025 15:34
        例如,从一种语言翻译成另一种语言。
        或者通过 MRI 寻找肿瘤。
        并没有真正被革命所吸引
        是的,神经网络在卫星图像中搜索目标。
        至少二十年前,他们在一次讲座上告诉我这一点,当时 Rusnano 还不存在
        1. +2
          17 1月2025 16:03
          从理论上讲,为神经网络的某种计算模型创建的量子计算机(反之亦然)可能绝对快得惊人(好吧,就像瞬间的任何答案一样)。
          实际上,一百个耗资数千万卢布的大型视频将做大致相同的事情,但会更紧凑,而且它已经是并且有效。

          同样,即使是其中一张具有约 50GB 内存的显卡也已经可以做很多事情了。
          不需要氮气,特殊条件(最大服务器机架配备空调,但并不总是如此,更多时候是需要但不是必需的)。
          1. 0
            17 1月2025 16:49
            仍有待了解 - 这些是什么类型的任务?我听说超级计算机可以做所有事情,但不知何故他们无法为它们想出大规模的东西。这就是为什么它们被分发来共享各种小任务,例如对接计算或其他可以在您自己的计算机上完成的任务。
            而神经元99%是图片和音乐
            1. +1
              17 1月2025 17:58
              来自亚历克斯的报价
              而神经元99%是图片和音乐

              去他妈的那里。
              这(在引擎盖下)是 100% 向量/矩阵。 笑
              但其中的文字或其他内容并不是重点。
              1. +1
                17 1月2025 19:13
                所有计算机的底层都是零和一 请求
                1. 0
                  17 1月2025 20:31
                  为什么是“图片和音乐”呢?
                  (虽然是的,但最终它被用来生成关于垃圾车的色情片和歌曲 wassat )
                  1. +1
                    17 1月2025 20:43
                    这就是这一切的目的。零、一和向量对任何人都没用,但神经网络也没用……嗯,就像整个互联网最堕落的表现一样,记者和科学信徒创造期望 - 无处可去去。我是一名化学家,我知道很多计算器,20年来计算机的生产力可能提高了一千倍,但所有这些计算的要点是1000x0 = 0 负
                    1. +2
                      17 1月2025 21:16
                      来自亚历克斯的报价
                      神经网络有什么意义...

                      好吧,怎么说。
                      它们在翻译、文本识别等方面表现得相当出色。
                      粗略地说,将集合 X 转换为集合 Y)。
                      但是,就像科幻小说中那样,构建“超级智能”的成本极其昂贵,这并不是“网络变得越来越智能”,而是“它们变得越来越大”,因此需要更多的机器资源。

                      记者和科学信徒创造了期望——无处可去。

                      哈!确切地。
                      这表明历史正在螺旋式发展。
                      “人工智能冬天”已经到来。
                      只是那时它不是在神经网络上,但本质没有改变。
                      一个好的开始,每个人都高兴并尖叫,金钱源源不断。
                      然后他们就无法达到期望。
                      一切都被吹走了,兴趣消失了。钱也。
                      1. +1
                        17 1月2025 22:29
                        它们在翻译、文本识别等方面表现得相当出色。
                        嗯,它以前就已经存在了,当时我们甚至不知道神经网络。午餐时间,谷歌翻译已经有一百年历史了;十年前,我就能够将日本纸质翻译专利数字化。模式识别?就像在手机上一样,大约10年前,一名学生展示了他如何认出一个人,并将一只章鱼放在他的肩膀上,章鱼拥抱并亲吻脸颊,只是在线动画!日本人大约7年前在Vocaloid上教电脑唱歌,现在每个人都可以按照说明做到这一点。
                        但归根结底,却什么也没有。其实互联网也到了这样的地步——为了钱,这里什么都没有,但是这个网站被关闭了,连痕迹都没有,内容文件也没有保存在网络档案中。

                        神经网络的有趣之处在于当你开始安装它们时。感觉就像各种ComfyUI都是在某种东西下制作的,没有说明或自述文件,没有现成的程序集,只有相同的用户写在哪里放什么,而且方式也不同。
                      2. +1
                        17 1月2025 23:46
                        来自亚历克斯的报价
                        它以前发生过,当时我们甚至不知道神经网络

                        a)存在语义问题并且成本高昂(大量语言学家等)。
                        然后是一包显卡、一堆数据和“魔法”。
                        B)
                        午餐时间,谷歌翻译已经有一百年历史了;十年前,我就能够将日本纸质翻译专利数字化。

                        正因如此,神经网络早在 60 年代(如果不是 50 年代)就出现了。
                        第一个“神经网络幼虫”是识别邮政编码的工具。 含
                        嗯,总的来说,它们已经“在某个地方”存在了很长一段时间,但最近的炒作来得如此突然,以至于它们似乎不知从何而来。

                        就像大约7年前该学生在手机上显示的那样

                        这取决于他们是如何做到的。早些时候,OpenCV 可能会发生这种情况,但事实是手机无法做到这一点(但即使在 2006 年,笔记本电脑也可以在脸上戴上眼镜)。
                        最近的主要“里程碑”是可接受的文本模型,以及色情(划掉)图像的生成。 笑

                        神经网络的有趣之处在于当你开始安装它们时。感觉就像各种ComfyUI都是在某种东西下制作的,没有说明或自述文件,没有现成的程序集,只有相同的用户写在哪里放什么,而且方式也不同。


                        好吧,如果没有自述文件,那就不需要了。让我们跳过它。 眨眼
                        没有包含安装描述的自述文件的项目是一个坏兆头。
                      3. +2
                        18 1月2025 00:04
                        语义上存在问题,而且成本很高(大量的语言学家等)。
                        然后是一包显卡、一堆数据和“魔法”。

                        是的,早在 2014 年,在没有任何摄像机的情况下,你将手机对准铭文,它就会为你翻译。九十年代可能存在问题;XNUMX年代中期,在线翻译器或多或少翻译了英文文章。
                        顺便说一句,神经网络从未从俄语学习到英语。你读了就明白了——嗯,他们不会像英语国家那样写,一个三行句子,两个副词短语 LOL
                        但最近的炒作来得如此突然,以至于它们似乎突然冒出来。
                        是的,这种事经常发生,只是没那么吵。最明显的例子就是用噬菌体代替抗生素,革命!然后你打开一些关于 2003 年的内容——同一篇文章,当时他们仍然承诺进行一场革命。最终结果是什么?但最终,苏联治疗痢疾的药物从斯大林同志时代就开始销售,显然有人砸钱融资,吸引了记者。
                        好吧,其中很多仍然只是公关。石墨烯电子器件、纳米管太空电梯、高温超导体。一步进入轨道!但归根结底,他们只是完成了马斯克完全普通的火箭,拿来就做,没有奇迹。
                        好吧,如果没有自述文件,那就不需要了。让我们跳过它。眨眼
                        没有包含安装描述的自述文件的项目是一个坏兆头。
                        所有图像生成器看起来都来自伊利软盘和打孔卡。我没想到现在还会有这样的垃圾存在。对于想要用户友好的体验的人来说,付费网站已经做到了一切。一位战友告诉我,他为其中一项奋斗了很多,一切都在一处完成 傻瓜
            2. 0
              18 1月2025 01:40
              好吧,我从 Huggingface 中获取了模型描述的一部分,并翻译了“音频-文本到文本、图像-文本-文本、视觉问题和答案、文档问题和答案、视频-文本到-文本、任意到任意、计算机视觉、深度估计、图像分类、对象检测、图像分割、文本到图像、图像到文本、图像到图像、图像到视频、无条件图像生成、视频分类、文本到视频、未经训练的图像分类、掩模生成、未经训练的对象检测、文本- to-3D、图像转3D、图像特征提取、关键点检测、自然语言处理、文本分类、标记分类、问答按表格、问题和答案、未经训练的分类、翻译、摘要、特征提取、文本生成、从文本生成文本、掩码填充、句子相似性、音频、文本到语音、文本到音频、自动语音识别、音频到音频、音频分类、语音活动检测、表格数据、表格数据分类、表格数据回归、时间序列预测、强化学习、机器人技术、其他、图机器学习。”
              1. 0
                18 1月2025 02:01
                酷,有什么新的和革命性的吗?文本和语音识别通常已成为过去。进展是缓慢的,仅此而已,而且在大多数情况下,它不会比屏幕更进一步。
                当你意识到你无法描绘握手时,所有这些神经网络很快就会结束,来自神经网络的对话者大约就像来自谷歌,并且带有预测的数据处理具有抛硬币的准确性。也许对一篇科学文章的相同类型的介绍可以换句话说,这样反剽窃就不会决定我们是在窃取自己的东西。
            3. 0
              10二月2025 01:00
              这些任务是什么还有待观察?
              来自数论的问题,以及由此产生的密码学问题。利用 QC 的功能,我们可以消除非对称加密,然后转向对称加密。对于许多特殊服务机构和政府机构来说,这是非常美味的食物。
        2. 0
          20 1月2025 13:57
          并没有真正被革命所吸引

          至少二十年前,他们在一次讲座上告诉我这一点


          嗯,这就是我写的。
          这是 IT 领域一个易于理解、相当简单且众所周知的工具。


          确实,在讲座上你很可能会被告知一些其他的东西。
          1. 0
            20 1月2025 15:54
            在讲座中,他们谈论了如何利用神经网络来搜索森林中的坦克以满足科学需求——构建老鼠在迷宫中的统计路线,以研究治疗精神错乱的方法。
      2. 0
        2二月2025 00:45
        也出现在学生的论文和采访中
  3. +1
    17 1月2025 13:02
    我记得大约 5 年前他们正在推广我们的 QUANTUM 通信。桌子虽然有长短距离,但不可能破解。然后保持沉默。
    现在是量子计算机。哇还有。然而,他们在做什么尚不清楚。

    但我在新闻中读到,从 1 月 XNUMX 日起,他们将从我们的科学家那里收取使用超级计算机(或...rami)的钱。
    也许它有某种联系?
    1. +1
      17 1月2025 14:36
      现在是量子计算机。哇还有。然而,他们在做什么尚不清楚。

      非专业人士无法理解。
      当然,我可以写一篇文章,但我不想写一些你自己不完全理解的东西。
      没有人完全理解。 笑
      因此,对于量子通信和量子计算机之间的信息,只有“量子”这个词是通用的。
      1. +1
        17 1月2025 16:10
        Quote:bk316
        因此,对于量子通信和量子计算机之间的信息,只有“量子”这个词是通用的。

        一点也不。
        与理论物理相同(具有相对论的各种弦)。
        有些东西(抽象实验室模型)有时甚至有效,甚至有传言说有人理解这个废话(但官方科学顽固地否认了这一点) 笑 ).
        但半个多世纪以来就这样了(比如说物理学)。
        你可以在那里修修补补一些东西然后退休。名誉。
        它们的共同点是,如果是骗局,你无法用手抓住它。 wassat
      2. 0
        2二月2025 00:51
        因此,对于量子通信和量子计算机之间的信息,只有“量子”这个词是通用的。
        在这两种情况下,量子粒子之间的量子纠缠现象(俄语中翻译得不太准确,更准确地说是连接或混淆)都用于工作。
    2. 0
      2二月2025 00:48
      与此同时,东芝正在悄悄销售量子通信系统。可自由搜索。
  4. +1
    17 1月2025 15:06
    “如今,正如人们所说,技术正在突飞猛进地发展,以至于人们有时根本跟不上快速的变化”——胡言乱语。相反,人们陷入了昏迷,半导体技术变得越来越小,摩尔定律像猛犸象一样消失了。早上好。而克瓦特诺夫的主题仍然是一顶帽子。
    1. 0
      17 1月2025 16:14
      引用:辣味 Valenok
      相反,人们陷入了昏迷,半导体技术变得越来越小,摩尔定律像猛犸象一样消失了。

      这很好。
      不要在“从网络收集的所有内容”上训练蹩脚的模型,在问题上投入金钱,你必须思考(哦,恐怖 扎绳 ).
      对于程序员来说也是一样,你不必“再买 32GB RAM”,而必须思考“我们哪里出了问题”。
      嗯,简而言之,与 90 年代(或更早)大致相同。 笑
  5. 0
    17 1月2025 15:59
    如果不进行比较,假设具有这些量子位的顶级服务器处理器 - 它们什么也没说。
    并通过以下判断:
    该设备配备了复杂的控制和冷却系统,可在接近绝对零(-273°C)的温度下保持超导性。

    还需要与在液氮下加速的汽车进行比较(但稳定并且没有工作和烧毁)。 笑

    我怀疑最好的情况是存在密码学/模糊逻辑之类的东西(然后机器将比第一台超级计算机更大),最坏的情况是超快速阶乘计算。
    它不具有普遍性和复杂性。使用晶体管,它在某种程度上更可靠、更简单(生产\调试\应用)。