Поделиться
Главные события в сфере квантовых вычислений в России и в мире. Выбор CNews
Квантовый компьютер способен решать задачи куда быстрее, чем классический суперкомпьютер — неудивительно, что на этот вид вычислений сегодня все смотрят с надеждой, гадая, когда же случится тот самый «квантовый переход». Разбираемся, что произошло в этой области за последний год и когда технологию начнут использовать для решения прикладных задач.
1. Квантовые компьютеры разогнали до 120 кубитов
В 2025 г. представлены самые производительные квантовые системы — ионные процессоры IonQ Tempo (компания IonQ, США) и Quantinuum Helios (компания Quantinuum, США) со 100 и 96 кубитами, соответственно. В лидерах квантовой гонки также оказались сверхпроводниковые процессоры IBM Starling (компания IBM, США) со 120 кубитами (2025 г.) и 105-кубитные Willow (компания Google, США) и Zuchongzhi 3.0 (Университет науки и технологий Китая), представленные в конце 2024 г.
«В целом продолжается 15-летний тренд: каждые 2–2,5 года количество кубитов удваивается, а также в два раза улучшается их время когерентности (максимально возможное время отставания одного луча по отношению к другому, при котором когерентность, или взаимное постоянство относительной фазы между двумя или более волновыми процессами одной частоты, сохраняется — прим.ред.) и в два раза снижается количество ошибок», — отмечает Михаил Кольченко, главный эксперт «Росатом Квантовые технологии».
2. Появились новые методы коррекции ошибок квантовых компьютеров
Ощутимый прогресс наметился и в области коррекции ошибок и создании логических («безошибочных») кубитов. Известно, что квантовые состояния такие хрупкие, что их может нарушить даже космическое излучение, и это неминуемо сказывается на точности результатов. Из-за этого ошибки в вычислениях возникали каждые 100−1000 шагов, и квантовые машины просто не справлялись с решением практических задач на том же уровне, что классические процессоры.
В 2025 г. команда из Оксфорда и Осакского университета внедрила систему коррекции ошибок, результатом чего стала всего одна ошибка на 6,7 млн операций. Ученые работали с кубитами на основе ионов изотопов кальция-43, которые удерживали в электромагнитной ловушке в вакууме с помощью лазеров.
А в ноябре 2025 г. IBM представила экспериментальный квантовый процессор Loon с ключевыми компонентами коррекции ошибок, который должен стать платформой для отработки технологий «безошибочного» процессора. Его выпуск планируется в 2029 г., для чего компания заключила соглашение с AMD.
3. «Квантовые ускорители» научили работать в связке с классическими суперкомпьютерами
Становится все более популярной концепция «квантовоцентричных суперкомпьютеров» — использование «квантовых ускорителей» (QPU), которые умеют работать в связке с классическими суперкомпьютерами. В 2025 г. IBM и AMD объединили усилия, чтобы создать гибридную вычислительную архитектуру — масштабируемые открытые платформы.
Дорожная карта IBM предусматривает создание 100 000-кубитного «квантовоцентричного» суперкомпьютера к 2033 г. В то же время уже сегодня во всем мире активно экспериментируют с гибридными системами. В 2024 г. суперкомпьютеры Summit (Национальная лаборатория Оук-Ридж, США) и Fugaku (Центр вычислительных наук Института физико-химических исследований в Кобе, Япония) из топ-100 интегрировали с квантовыми компьютерами, а в 2025 г. квантовым ускорителем был объединен суперкомпьютер Европейского космического агентства.
«Совместное использование квантовых и классических вычислительных систем выглядит наиболее вероятным сценарием в ближайшие годы в том числе и для задач квантового искусственного интеллекта, — говорит Михаил Кольченко. — В данной концепции квантовые сопроцессоры будут использоваться для выполнения определенных задач, таких как оптимизация, решение уравнений, преобразование Фурье (операция, сопоставляющая одной функции вещественной переменной другую функцию вещественной переменной — прим.ред.) и др. А классическая система возьмет на себя остальные задачи, в том числе и предобработку и постобработку данных».
4. Созданы мощнейший холодильник и виртуозные лазерные ловушки для стабилизации квантовых состояний
В Национальной ускорительной лаборатории Ферми в США к запуску готовится Colossus — мощный квантовый холодильник, в котором используется жидкий азот и два изотопа гелия. Газ в криосистеме проходит по стальным трубкам и охлаждается постепенно, достигая экстремально низких температур, которые позволяют поддерживать стабильность квантовых вычислений. Вокруг квантового процессора создается не только холод, но и вакуум с изоляцией от внешних шумов.
Еще один способ погасить движение материи вокруг квантового чипа — лазерные ловушки. Их проектированием занимаются исследователи из Высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich). В августе 2025 г. они заявили, что обошлись без охлаждения и удержали квантовое равновесие с помощью лазерной ловушки. В эксперименте применялись три кремнеземных наночастицы, которые «подвесили» в воздухе лазерным пинцетом. В итоге им удалось убрать классические колебания.
Уточним: низкотемпературные криостаты применяются для сверхпроводниковых квантовых чипов, а лазерное охлаждение — для нейтрально-атомных квантовых процессоров. По сути, это две различные квантовые платформы, каждая со своими техническими особенностями.
5. ИИ стал бороться с ошибками квантовых компьютеров
Для создания надежных и безошибочных квантовых компьютеров активно используются модели ИИ, обученные распознавать закономерности в ошибках. Так, исследователи Google DeepMind и Quantum AI разработали ИИ-модель AlphaQubit на базе архитектуры Transformer, которая умеет находить ошибки в кубитах эффективнее в сравнении с методом тензорных сетей.
Искусственный интеллект также используется для проектирования и оптимизации квантовых схем (ведь чем меньше число логических операций над кубитами, тем они стабильнее). Обучение с подкреплением позволяет эффективно решать задачу по декомпозиции квантовых операций в последовательность элементарных квантовых вентилей (квантовый вентиль — это базовый элемент квантового компьютера, преобразующий входные состояния кубитов на выходные по определенному закону.).
Так, нейросеть AlphaTensor-Quantum, разработанная в 2025 г. Google DeepMind и Quantinuum, позволяет свести к минимуму использование ресурсоемких T-вентилей в квантовых схемах.
ИИ также используется для симуляции квантовых состояний и поведения устройств, и для анализа больших объемов экспериментальных данных с целью выявить закономерности и улучшить характеристики оборудования. Применяется ИИ и для оптимизации конструкции квантовых устройств. Так, ученые из российского университета ИТМО разработали ИИ-систему, которая находит нужные расположения атомов для поддержки долгоживущих состояний.
Отметим, что пока квантовое оборудование не позволяет реализовать на практике теоретические возможности полностью квантового машинного обучения (QQ-подход) и основной фокус сегодня делается на гибридных квантово-классических подходах. В то же время активно развивается квантовая обработка естественного языка (QNLP), квантовое компьютерное зрение (QCV), квантовые агенты и мультиагентные системы (QMAS).
В апреле 2025 г. ученые из Китая сообщили, что первыми в мире смогли использовать квантовый компьютер (Origin Wukong на 72 кубитах) для тонкой настройки модели с 1 млрд параметров, получив при этом улучшение эффективности обучения на 8,4%, сократив число параметров на 76%.
6. Россия создала три квантовых вычислителя мощностью 70 кубитов
Достигнут новый уровень размерности российских квантовых компьютеров, созданных в рамках дорожной карты по квантовым вычислениям научными группами организаций-участниц экосистемы квантового проекта «Росатома».
В ходе контрольных экспериментов, которые проводились в рамках дорожной карты в декабре 2025 г., представлены прототипы 70-кубитного квантового вычислителя на ионах иттербия (с высокой точностью двухкубитной операции на уровне — 96,1%), квантового процессора в 72 кубита на ионах кальция (с рекордной для квантовых систем такого масштаба точностью двухкубитных операций на уровне 96,5%), а также 72-кубитного квантового вычислителя на одиночных нейтральных атомах рубидия (с точностью двухкубитной операции на уровне 94%).
7. В России реализован самый большой в мире квантовый алгоритм на кудитах
Российские ученые из Физического института им. Лебедева РАН под руководством «Росатома» реализовали самый большой в мире квантовый алгоритм на кудитах (кудит — двухуровневый аналог кубита, кутриты — это 3 уровень, кукварты — 4-й. ). Исследователям удалось продемонстрировать обобщенный гейт Тоффоли (многокубитную логическую операцию) на 10 ионах. На момент публикации статьи про эксперимент в Physical Review Letters, это был самый большой подобный гейт, зафиксированный в мировой научной литературе.
Предложенные подходы позволят решать задачи, ранее недоступные для квантовых компьютеров. Благодаря разработке существенно возрастет точность квантовых вычислений в ходе решения практических задач, включая задачи оптимизации, логистики, моделирования молекул.
«Без ложной скромности: в этой нише мы сейчас одни из лучших в мире, — отметил Евгений Киктенко, научный сотрудник группы квантовых информационных технологий РКЦ. — Мы рассматриваем выполнение квантовых операций не только набором двухуровневых систем. Реальные физические системы — они во многом многоуровневые, так что и нам нужно брать больше. И у нас очень хорошие результаты по использованию этой парадигмы многоуровневости».
8. Квантовая гонка обостряется: правительства и компании наращивают финансирование
Государственные ассигнования в сектор квантовых вычислений продолжает расти. Например, правительство Японии в 2025 г. объявило о выделении дополнительного бюджета размером 1,5 трлн иен (9,9 млрд долл.США) на развитие проектов в области чипов. В частности, 1,05 трлн йен направлено на исследования и разработку чипов нового поколения и квантовых компьютеров, а также 471,4 млрд йен на поддержку национального производства чипов. Также в июле 2025 г. правительство объявило о том, что дополнительно направляет 500 млрд йен (около 335 млн долл. США) на ускорение вывода на рынок продуктов квантового сектора.
Испания в 2025 г. завершила первый этап квантовой программы с бюджетом 22 млн евро, на второй этап выделено уже 808 млн евро.
Кроме государственного финансирования во всем мире стремительно растут квантовые бюджеты крупных ИТ-компаний и венчурное финансирование. В частности, IBM объявила о планах инвестировать 30 млрд долл. в течении 5 лет в исследования и производство мейнфреймов и квантовых компьютеров на территории страны.
«Объем ежегодных венчурных инвестиций в кванты вырос с традиционных 2-2,5 млрд долл. до почти 10 млрд долл. в 2025 г., из них 80% — в США, включая две миллиардные сделки», — отмечает Михаил Кольченко.
9. Фармацевтические компании начали активно применять квантовые вычисления
В числе самых востребованных квантовых задач оказалось предсказательное моделирование лекарств — за счет новых принципов обучения нейронных сетей можно генерировать новые химические соединения с потенциальными лекарственными свойствами более эффективно.
В этом направлении работают крупные игроки фарминдустрии (Moderna, Roche, Johnson & Johnson, Sanofi, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim, которые разрабатывают собственные платформы по предсказанию лекарств. Так, на квантовом процессоре IBM R2 Heron с 156 кубитами исследователи Moderna смоделировали цепочку мРНК длиной 60 нуклеотидов. Предыдущий рекорд — 42 нуклеотида.
В Канаде в Университете Торонто разработана квантовая генеративная модель для поиска возможных препаратов-ингибиторов онкогена K-Ras. Расчет позволил определить 15 перспективных молекул, две из которых были синтезированы и по своей эффективности существенно превзошли все существующие препараты.
В Российском квантовом центре ученые создали квантовую модель, обученную на базе биологически активных соединений: ее применили для предсказания более 4 тыс. новых потенциально синтезируемых лекарственных веществ.
С такими вычислительными ресурсами персонализированная фармацевтика вскоре станет возможной: квантовые алгоритмы смогут создавать препараты, оптимизированные под конкретного пациента.
10. Квантовые вычисления показали первые результаты в автомобильной и аэрокосмической отрасли
Еще одна сфера, в которой начали активно использовать квантовые вычисления — системы инженерного проектирования (CAD|CAЕ) или ПО для симуляции физических процессов в решении инженерных задач гидро-, аэро- и термодинамики. Квантовый компьютер способен эффективно решать системы линейных и нелинейных дифференциальных уравнений.
Так, компании Boeing, Airbus, Rolls-Royce, BMW заявили об использовании квантовых алгоритмов для решения уравнений при расчете аэродинамических свойств летательных аппаратов и автомобильной техники. Ansys интегрировала вариационный квантовый алгоритм для оптимизации матриц конечных элементов в коммерческий инженерный пакет LS-DYNA. Гибридная модель была протестирована на задачах моделирования сердечных насосов и расчета вибраций автомобиля, при этом удалось на 12% улучшить производительность вычислений.
Xanadu, Riverline и Rolls-Royce добились прогресса в моделировании воздушного потока реактивных двигателей, серьезно сократив время вычислений — с нескольких недель до менее чем часа. Такое ускорение открывает новые возможности для быстрого прототипирования в аэрокосмической отрасли, решая проблему длительного времени моделирования на традиционных суперкомпьютерах.
Отметим, что интеграция квантовых решений с традиционной инженерией на производствах делает их бюджетнее и практичнее. Квантовые ускорители начинают работать в одном контуре с серверами в дата-центрах, а сенсоры — с промышленными системами контроля. Эксперты предрекают массовое распространение таких гибридов в скором времени.
11. Квантовая угроза стала реальностью
Все более реальной для криптографии становится «квантовая угроза». Квантовые компьютеры за счет принципиально новой схемотехники и логики работы могут помочь злоумышленникам получить доступ к зашифрованным традиционными методами данным значительно быстрее.
В горизонте нескольких лет полностью небезопасными становятся многие традиционные алгоритмы криптографии: распределение ключей, асимметричное шифрование и электронные подписи.
Специалисты Google пересмотрели свои оценки: для взлома криптосистемы RSA-2048 теперь потребуется значительно меньше квантовых ресурсов — 1 млн кубитов вместо прежних 20 млн. Появление таких систем ожидается в ближайшие 5–7 лет.
Короткая ссылка
