TGViewer
Data Science | Machinelearning [ru] Data Science | Machinelearning [ru] @devsp · 19.8K subscribers
Post #5182 3.08K
📣 Гарвардский прорыв: квантовая машина, работающая два часа без перезапуска

Каждый шаг в развитии квантовых компьютерах — это как борьба с физическими ограничениями: атомы, которые служат кубитами, могут теряться, и это приводит к сбоям, перезапускам и потере информации. Но вот физики из Гарварда сделали невероятное — они создали квантовую машину, которая теперь способна работать более двух часов подряд без необходимости перезапуска. Это в сотни раз дольше, чем прежний рекорд, составлявший около 13 секунд!

⚠️ Что стало возможным благодаря прорыву?

Одной из главных проблем квантовых вычислений долгое время был так называемый «атомный уход» — это когда атомы (или кубиты) теряются из-за различных внешних факторов, например, флуктуаций температуры или ошибок в магнитных полях. Это означало, что для нормальной работы квантовых машин приходилось постоянно их перезагружать, что сильно ограничивало их возможности.

Но ученые под руководством Михаила Лукина, который, кстати, родился в Москве и учился в МФТИ, нашли способ частично решить эту проблему. Они разработали уникальную технологию, использующую оптические конвейеры и оптические пинцеты. Эти инструменты позволяют заменять потерянные кубиты новыми прямо во время работы, не прерывая вычисления.

📌 Как это работает?

Оптический конвейер генерирует до 300 000 атомов в секунду, и система может одновременно удерживать около 3000 кубитов. Если один кубит теряется, его моментально заменяют новым, синхронизированным с остальными. Таким образом, квантовая информация сохраняется, а вычисления продолжаются без прерываний.

🥸 Этот прорыв открывает новые горизонты для квантовых технологий. По словам авторов исследования, квантовые компьютеры, которые могут работать без перезапуска в течение долгих периодов, могут появиться уже в ближайшие 2-3 года.


С каждым новым шагом мы все ближе к реальному применению этих технологий. Однако важным вопросом остается не только стабильность работы машин, но и как мы будем использовать их возможности для реальных задач.

Data Science
  • ❤ 13
  • ⚡ 5
  • 🐳 3
  • 👎 1
More from @devsp
  1. Oct 1, 2026🤯 Люди взбунтовались против «пыточной для ИИ» На GitHub заметили открытый проект AI Tortu…
  2. Oct 1, 2026День в Заонежье начинается ещё в дороге. Мы встретим вас в аэропорту или на вокзале. Дальш…
  3. Sep 30, 2026Две ИИ-фабрики в Армении: что там отгрохали и на кого это в итоге пашет В августе в Раздан…
  4. Sep 30, 2026Из Москвы в Миннеаполис — с тремя решениями для улучшения персонализации в рекомендательны…
  5. Sep 30, 2026Про Ember-1 сейчас гудят на Hacker News. Исследователи дообучили Kimi K3 так, что рассужда…
  6. Sep 30, 2026Локальный ассистент для зумов, часть 8: модель, из-за которой я перекроил диаризацию за од…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →