TGViewer
Машинное обучение RU Машинное обучение RU @machinelearning_ru · 18.2K subscribers
Post #3135 2.39K
🚀 Учёные Гарварда заявили о реальном квантовом прорыве для будущего суперкомпьютеров.

Новая экспериментальная платформа решает одну из самых жёстких проблем масштабирования квантовых машин - поддержание управления и когерентности в больших системах связанных кубитов. Это ещё не полное решение, но шаг к аппаратуре, где огромные устойчивые квантовые архитектуры становятся реальнее.

🔹 Почему это важно?
Квантовые компьютеры годами застревали на уровне небольших шумных устройств. Прорыв в масштабировании - это движение к машинам, которые смогут моделировать химию, материалы, климат и криптографию, недоступные обычным суперкомпьютерам.

Квант наконец начинает выглядеть как будущее, а не демонстрационный стенд.

Но путь впереди тяжёлый: одно открытие - легко, а вот построить миллионы одинаково стабильных кубитов — почти невыполнимая задача. Полноценный квантовый суперкомпьютер всё ещё далеко, но теперь он стал немного ближе.
  • ❤ 6
  • 🔥 2
  • 🤔 2
More from @machinelearning_ru
  1. Sep 28, 2026Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5 - новую модель с упором на код, агентные задачи и по…
  2. Sep 28, 2026🦾 Практический RecSys: собери рекомендательную ленту с помощью ML — на бесплатном вебинар…
  3. Sep 26, 2026Жиза
  4. Sep 24, 2026🚨 ИИ-агенты пытались взломать сайты, выполняя обычные задачи по поиску данных Исследовате…
  5. Sep 24, 2026Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀 🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито…
  6. Sep 23, 2026Невыполнимая задача заставляет ИИ чаще искать обходные пути В системной карте Claude Opus…
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 →