Исследование 7 новейших квантовых технологий (2024)

Исследование 7 передовых квантовых технологий (2024)

С каждым шагом вглубь фронтира науки и технологии мы продолжаем открывать новые знания и инновации, которые ранее казались невозможными. Во главе этой технологической революции стоит квантовая технология. Здесь, в основе реальности, проявляется поведение, которое не поддается обычному пониманию. Переходя в 2024 год, мы оказываемся прямо у порога квантовой эры.

Бурно развивающаяся дисциплина квантовой технологии использует идеи квантовой механики для создания новых систем и приложений. Особенности квантовых систем, такие как суперпозиция и запутанность, используются квантовой технологией для выполнения задач, которые являются сложными или невозможными для классических технологий.

В этой статье мы рассмотрим семь передовых квантовых технологий, которые могут переосмыслить мир, в котором мы живем. От области искусственного интеллекта до сохранения будущего нашей планеты, эти квантовые достижения имеют способность переопределить границы возможного. Присоединяйтесь к нам при изучении областей Квантового машинного обучения, Квантового облачного вычисления, Квантовой криптографии, Квантово-безопасного шифрования, Квантово-усиленного изображения и детектирования, Квантово-усиленного искусственного интеллекта и нейронных сетей, а также Квантового вычисления для моделирования климата и оптимизации энергии.

• Энергоэффективность с ИИ Как мы повышаем квалификацию современных электриков?
• Предложение по стандартным контрактным условиям при закупке ИИ общественными организациями
• Исследование технологий дистанционной работы тренды и инновации

Если вас интересует более подробная информация о квантовых технологиях, ознакомьтесь со статьями: Топ-10 компаний в области квантовых вычислений в мире и Лучшие курсы по квантовым вычислениям.

Содержание

• Продвижения в области квантового машинного обучения
• Квантовое облачное вычисление и сервисы
• Квантовая криптография
• Квантово-безопасное шифрование
• Квантово-усиленное изображение и детектирование
• Квантово-усиленный искусственный интеллект и квантовые нейронные сети
• Квантовое вычисление для моделирования климата и оптимизации энергии
• Заключение

Продвижения в области квантового машинного обучения

Во-первых, давайте посмотрим на продвижения, которые были сделаны в области квантового машинного обучения (QML). Эта стремительно развивающаяся область находится на пересечении квантовых вычислений и искусственного интеллекта (ИИ). QML использует квантовую физику для улучшения алгоритмов машинного обучения и решения сложных задач, с которыми традиционные компьютеры трудно справляются. Разработка Google Quantum AI включает в себя улучшение состояния искусства в области квантовых вычислений и создание необходимых инструментов для работы исследователей за пределами традиционных вычислений.

Один из примеров продвижений в QML можно увидеть в Квантовых нейронных сетях (QNN). QNN – это квантовая альтернатива классическим нейронным сетям. Они отличаются использо

Еще один пример развития QML – это расширенное решение оптимизационных задач. Квантовые компьютеры должны отличаться в решении оптимизационных задач, которые являются основательными для машинного обучения. Квантовые устройства, такие как те, что разработала компания D-Wave Systems, могут оптимизировать проблемы большого масштаба, что полезно для приложений в логистике, финансах и других областях. Это может революционизировать мир логистики, так как большие проблемы появляются в сценариях, связанных с сложной маршрутизацией, планированием и распределением ресурсов. Чем больше ограничений в каждой проблеме, тем сложнее она становится, и здесь QML может помочь в решении этих проблем большого масштаба еще на ранних стадиях разработки.

Квантовое облачное вычисление и сервисы

Новая фаза в квантовой технологии – это квантовое облачное вычисление и сервисы, где клиенты могут получать доступ к ресурсам квантовых вычислений через облачные платформы. Платформы облачных вычислений представляют собой всесторонние среды, предлагаемые облачными провайдерами услуг, которые позволяют клиентам создавать, запускать и контролировать различные программы и сервисы. Эти платформы используют облачную инфраструктуру, такую как вычислительная мощность, хранение данных, сетевые возможности и инструменты для разработки, чтобы предоставить разработчикам и организациям масштабируемые и доступные решения. Компания Amazon Quantum Cloud Computing Services – одна из компаний, которая видит потенциал в создании сервисов облачного вычисления.

В фармацевтическом мире мы можем увидеть наиболее значительное применение квантового облачного вычисления. Некоторые примеры использования квантового облачного вычисления в реальном мире включают:

• Квантовый вычислительный сервис – фармацевтическая исследовательская компания подписывает контракт на получение квантового облачного вычислительного сервиса, предоставляемого квантовым облачным провайдером. Провайдер предлагает доступ к квантовому компьютеру, находящемуся на удаленном сервере или в облаке, через удобный интерфейс.
• Скрининг молекул – с помощью квантового компьютера исследователи проводят скрининг библиотеки химических соединений по отношению к белку, связанному с определенным заболеванием. Квантовые алгоритмы могут эффективно вычислить энергию связи и взаимодействия между молекулами и белком.
• Ускоренное открытие лекарств – процесс открытия лекарств ускоряется благодаря использованию фармацевтической компанией квантового облачного вычисления и сервисов. Возможные кандидаты в лекарство могут быть найдены исследователями гораздо быстрее, что потенциально сэкономит годы в процессе научно-исследовательской и разработки.
• Эффективность затрат – вместо инвестирования в создание и обслуживание собственного квантового компьютера фармацевтическая компания оплачивает ресурсы квантового вычисления по мере использования через квантового облачного провайдера. Это эффективный подход, который позволяет малым организациям получить доступ к возможностям квантового вычисления.

Хотя эти примеры сосредоточены на открытии лекарств, квантовое облачное вычисление и сервисы могут быть применены в различных областях, включая финансы, материаловедение, криптографию и моделирование климата. Они предлагают доступ к квантовым вычислительным ресурсам для множества компаний и способствуют ускорению прогресса во многих научных и промышленных областях. ****

Квантовый криптоанализ

Квантовый криптоанализ относится к применению квантовых вычислительных техник для взлома классических криптографических алгоритмов. Квантовые компьютеры могут потенциально решать определенные математические задачи намного быстрее, чем классические компьютеры. Это может подорвать безопасность методов шифрования, которые полагаются на вычислительную сложность этих задач.

Например, Алгоритм Шора – один из самых известных квантовых алгоритмов с потенциальными криптографическими применениями. Этот алгоритм был разработан математиком Питером Шором и предназначен для эффективного разложения больших чисел на их простые множители. Разложение больших чисел на их простые множители является вычислительно интенсивной задачей, особенно для чисел с сотнями или тысячами цифр.

Следует помнить, что несмотря на возможность взлома определенных криптографических систем с использованием квантового криптоанализа, разработка масштабируемых и используемых квантовых компьютеров, которые могут осуществлять такие атаки, все еще продолжается. В результате, на традиционную криптографию немедленный эффект будет незначительным, но признается, что квантово-стойкие стандарты шифрования необходимы для обеспечения долгосрочной безопасности в цифровой эпохе.

Квантово-устойчивая криптография

Квантово-устойчивая криптография – это отрасль криптографии, которая сосредоточена на разработке методов шифрования и криптографических алгоритмов, которые остаются безопасными от атак квантовых компьютеров. По мере развития квантовых вычислительных технологий, классические криптографические системы, такие как RSA и ECC, которые основаны на сложности математических задач, таких как факторизация целых чисел и дискретные логарифмы, могут стать уязвимыми для атак квантовых компьютеров. Квантово-устойчивая криптография стремится решить эту проблему безопасности. Даже Питер Шор, эксперт в области квантовых технологий, о котором мы говорили ранее, говорит в интервью: “По моему мнению, срочной задачей является замена всей нашей обычной криптографии на криптографию, устойчивую к квантовым компьютерам”, в ответ на вопрос о подготовке к постквантовой эпохе.

Вот несколько примеров квантово-стойкой криптографии:

• Схемы квантово-стойкой цифровой подписи обеспечивают подлинность и целостность цифровых сообщений в квантово-стойком стиле. Примерами алгоритмов цифровой подписи, основанных на решетке, являются схемы Dilithium и Falcon, подробнее об этом можно прочитать здесь.
• Защита конфиденциальности данных обеспечивается квантово-стойкими методами шифрования, которые зашифровывают данные таким образом, что даже квантовые компьютеры не могут эффективно расшифровать их. Примером такой криптографической схемы, основанной на решетке, является протокол шифрования NTRUEncrypt, который можно узнать здесь.
• Еще одним квантово-стойким подходом является кодовая криптография, основанная на сложности декодирования случайных линейных кодов. Хорошо известным примером кодовой криптографической системы является схема шифрования McEliece, информацию о которой можно найти здесь.
• Наконец, квантово-стойкие хэш-функции созданы для устойчивости к атакам квантовых компьютеров. Они используются в различных криптографических процессах, таких как проверка целостности данных и цифровые подписи. Некоторые квантово-стойкие алгоритмы хэширования основаны на задачах сеток.

Компании, такие как Crypto Quantique, являются примерами компаний по квантовой криптографии и шифрованию.

Квантово-усиленное образование и сенсорика

Квантово-усиленное образование и сенсорика представляют собой передовую область квантовых технологий. Эта технология имеет потенциал радикально изменить различные применения, включая медицинское образование, дистанционное обнаружение и точные измерения. Квантово-усиленные техники используют особенности квантовой механики для достижения беспрецедентного уровня чувствительности, точности и разрешения при выполнении задач по образованию и сенсорике.

Рассмотрим ситуацию, когда квантово-усиленное образование и сенсорика могут быть невероятно полезны. Такой ситуаций возникает, когда необходимо провести медицинское образование для выявления и диагностики тонких аномалий в биологических тканях или органах, таких как опухоли первой стадии. Мы можем использовать технику, например, квантовые сенсоры для МРТ, эти техники повышают чувствительность сканирования МРТ, используя квантовые сенсоры. Эти сенсоры могут сократить время сканирования и повысить диагностическую точность, обнаруживая тонкие магнитные сигналы, излучаемые определенными ядрами в тканях организма.

Еще одна область применения квантово-усиленного образования и сенсорики – это экологическая наука. Ученым необходимо отслеживать изменения в магнитном поле Земли или обнаруживать тонкие вариации в составе далеких небесных объектов. Квантово-усиленные магнитометры могут обнаруживать крайне слабые магнитные поля с высокой точностью. Они находят применение в геофизике для изучения магнитного поля Земли, а также в навигации и изучении полезных ископаемых.

Квантово-усиленный искусственный интеллект и квантовые нейронные сети

Передовые исследования в области квантовых вычислений включают в себя квантово-усиленный искусственный интеллект (ИИ) и квантовые нейронные сети, которые обещают преобразить области машинного обучения и применения искусственного интеллекта. Квантовые компьютеры имеют потенциал быть очень эффективными инструментами для разработки и выполнения моделей ИИ, потому что они могут использовать квантовые явления для выполнения некоторых задач на порядок быстрее, чем обычные компьютеры. Компания Quantinuum является одной из ведущих компаний в развитии этой технологии, поскольку их программное обеспечение и приложения могут работать на любом квантовом оборудовании.

Традиционный ИИ позволяет машинам имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые иначе требовали бы наличия человеческого интеллекта. Решение проблем, образование, рассуждение, восприятие, понимание языка и принятие решений – это некоторые из этих задач. Системы искусственного интеллекта используют компьютерные алгоритмы и данные, чтобы попытаться имитировать или воссоздать когнитивные процессы человека. Квантово-усиленный ИИ применяется для ускорения и улучшения различных аспектов искусственного интеллекта, включая машинное обучение, анализ данных и оптимизацию. Квантовые компьютеры могут превзойти классические компьютеры в некоторых задачах ИИ благодаря своей врожденной параллельности и способности обрабатывать сложные квантовые состояния.

Традиционные нейронные сети – это класс моделей машинного обучения, вдохновленных структурой и функцией человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, часто называемых “нейронами”, организованных в слои. Нейронные сети используются для широкого спектра задач, включая распознавание образов, обработку естественного языка, распознавание речи и многое другое. Квантовые компьютеры могут использовать квантовые явления для выполнения определенных вычислений экспоненциально быстрее, чем традиционные компьютеры, что делает их потенциально мощными инструментами для обучения и выполнения моделей ИИ. Квантовые нейронные сети – это квантовое аналогия классических искусственных нейронных сетей. Они стремятся использовать вычислительную мощность квантовых битов (кьюбитов) и квантовых вентилей для выполнения задач, связанных с ИИ.

Квантовые вычисления для моделирования климата и оптимизации энергии

Когда речь идет о решении некоторых наиболее срочных проблем в моделировании климата и оптимизации энергии, квантовые вычисления обещают много. Из-за высокой вычислительной сложности, связанной с этим, традиционные суперкомпьютеры испытывают трудности при симуляции сложных климатических систем и оптимизации производства и распределения энергии. С их большей вычислительной мощностью и квантовым параллелизмом, квантовые компьютеры имеют потенциал для ускорения климатических симуляций, что позволяет исследователям более точно понять и предсказать климатические тенденции и их последствия.

Кроме того, эффективное решение сложных задач оптимизации, таких как оптимизация электростанций, распределение ресурсов для возобновляемых источников энергии и идентификация энергоэффективных материалов с помощью квантовых алгоритмов может революционизировать задачи оптимизации энергии. Квантовые вычисления становятся мощным инструментом для развития климатической науки и содействия энергоэффективным решениям в мире, который все более сфокусирован на устойчивых практиках и смягчении изменения климата.

Заключение

В целом, мы находимся на пороге квантовой эры, в которой фундаментальные принципы квантовой механики формируют технологическую революцию, как никогда раньше. Быстрое развитие квантовой технологии активизирует необычное поведение квантовых систем для выполнения задач, которые противоречат возможностям классических технологий.

Пройдя глубокое погружение в семь революционных квантовых технологий, мы преодолели преграды, которые охватывают искусственный интеллект, охрану окружающей среды и границы безопасности данных. Квантовые достижения в этих областях имеют потенциал изменить границы того, что мы раньше считали возможным. По мере продвижения в эту квантовую границу, слияние науки и технологии продолжает проявлять необыкновенные знания и инновации, проложив путь к будущему, где квантовые технологии преобразят наш мир.