AWS и новый шаг к практичному квантовому вычислению

Компания AWS разрабатывает чип для квантовых компьютеров, уменьшающий число ошибок.
Эксперименты могут упростить кодирование и сделать квантовые вычисления более надежными.
Генеральный директор AWS EC2 Ньютон Дезонтис подчеркнул важность минимизации ошибок в работе.
Успехи в этой области расширят возможности квантовых технологий во множестве сфер.

Квантовые компьютеры могут стать доступнее и легче в освоении для широкого круга специалистов.

#AWS #quantumcomputing #innovation

IBM открывает новую главу в квантовых вычислениях

IBM анонсировала Quantum Heron, процессор последующего поколения.
Новинка обещает повысить эффективность и снизить ошибочность расчетов.
Также представлен Quantum System Two — модульный квантовый компьютер.
Планы расширения инфраструктуры до 2033 года для улучшения операций.
Объявлено о разработке нового ПО: Qiskit 1.0 и Qiskit Patterns.
Применение генеративного ИИ для программирования квантового кода упростит задачи разработчиков.
Эти шаги ускорят применение квантовых технологий в научных исследованиях.

ИИ ускоряет науку и технологии помогая IBM с квантовым прорывом.
Сумма технологий по Лему.

#IBM #QuantumComputing #Qiskit

Rigetti Computing запустила 9-кубитный квантовый процессор Novera.

Аппарат основан на архитектуре нового поколения – Ankaa-class.
Благодаря настраиваемым связям и квадратной решётке, Novera обеспечивает плотное соединение и быстрые 2-кубитные операции.
Процессор изготавливается на собственном производстве Rigetti – Fab-1, первом в отрасли интегрированном центре производства квантовых устройств.
Устройство предназначено для работы с гибридными квантовыми алгоритмами, калибровкой и коррекцией ошибок.
Novera совместим с коммерческими холодильными системами и системами управления.
Квантовый процессор доступен для заказа по цене от $900,000 и отгружается в течение 4-6 недель после подтверждения заказа.

Прорыв в квантовых технологиях.
До взлома всех паролей в мире осталось 3...2...1...

#Rigetti #NoveraQPU #QuantumComputing

Google выпустил новый квантовый чип Willow 🌌

Willow демонстрирует революционные способности к квантовым вычислениям на площади всего 4 см².

Устройство справляется с задачами за минуты там, где обычным процессорам потребовалось бы 10 септиллионов лет.

10,000,000,000,000,000,000,000,000

Производство налажено в Санта-Барбаре на базе сверхпроводящих интегральных схем.

Разработка позволит наконец-то запустить Doom2 без тормозов ускорить создание лекарств, проводить атомарный анализ МРТ и совершенствовать термоядерные реакторы.

Одна из ключевых проблем, которую приходится решать, - защита чипа от космического излучения, ионизирующей радиации и любых самых микроскопических дефектов.

Квантовых и фотонных новостей всё больше.
Когда эти технологии будут успевать окупаться, мне интересно.

#Google #Willow #QuantumComputing
-------
@tsingular

Microsoft представила революционный квантовый чип Majorana 1

Majorana 1 - первый квантовый процессор с архитектурой Topological Core.

Чип использует топопроводник и содержит 8 топологических кубитов с потенциалом масштабирования до миллиона.

Устройство изготовлено из гибрида арсенида индия и алюминия, работает при сверхнизких температурах.

Ключевые преимущества: цифровое управление, встроенная устойчивость к ошибкам, компактность.

Квантовые компьютеры становятся реальностью - интересно как долго продержатся криптовалюты.
Про пароли обычные вообще можно забыть.

#Microsoft #Majorana #QuantumComputing
------
@tsingular

🚀 NVIDIA открывает NVAQC - центр ускорения квантовых вычислений

18 марта на GTC 2025 компания объявила о запуске NVIDIA Accelerated Quantum Research Center (NVAQC) в Бостоне – центра, который займётся оптимизацией квантовых вычислений.

Главная фишка NVAQC – 576 GPU NVIDIA Blackwell в составе системы GB200 NVL72 с сетевой платформой NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. По сути, гибрид классического суперкомпьютера и квантовых процессоров.

Почему это важно?
Квантовые компьютеры страдают от шума – взаимодействия кубитов с окружающей средой, что приводит к ошибкам в вычислениях. Традиционное решение – квантовая коррекция ошибок, но это требует:
1. Тонны физических кубитов для создания одного логического кубита
2. Сверхбыстрой классической обработки для декодирования и исправления ошибок

NVAQC решает именно второй пункт – использует ИИ и параллельные вычислений для ускорения декодирования.

Команда партнёров NVIDIA, которые уже работают в проекте:
- Quantinuum (интеграция H1 QPU с CUDA-Q)
- QuEra (поиск улучшенных кодов коррекции ошибок)
- Quantum Machines (создание контроллеров для интерфейса между квантовыми процессорами и GB200)
- Академические партнёры из Гарварда и MIT

Демократизация квантовой физики:
Самое интересное – единая платформа CUDA-Q, которая позволит разработчикам создавать гибридные квантово-классические приложения, не вдаваясь в квантовую физику.

NVIDIA очевидно строит экосистему для "квантового дня Х":
- CUDA-Q как основной интерфейс для разработчиков
- CUDA-QX – набор библиотек для ускорения исследований
- DGX Quantum – референсная архитектура для интеграции квантового и классического железа
- cuQuantum – библиотеки для симуляции квантовых схем

Практический эффект обещают через 5-10 лет. Будем надеяться AGI этот процесс ускорит.

#NVIDIA #QuantumComputing #NVAQC
———
@tsingular

NVIDIA запустила крупнейший в мире квантовый суперкомпьютер

Nvidia совместно с японским Национальным институтом передовых промышленных наук и технологий (AIST) объявила о запуске ABCI-Q — крупнейшего в мире исследовательского суперкомпьютера, ориентированного на гибридные квантово-классические вычисления. Этот шаг знаменует открытие Глобального исследовательского центра по бизнес-технологиям квантового ИИ (G-QuAT).

Техническая мощь ABCI-Q:
🧠 Сердце системы: Более 2020 тензорных графических процессоров Nvidia H100.

🔗 Связующее звено: Высокопроизводительная сеть Nvidia Quantum-2 InfiniBand.

💻 Программная основа: Открытая платформа Nvidia CUDA-Q для симуляции и интеграции квантовых процессоров.

얽 Гибридный подход: Интеграция с различными кубитными технологиями:
Сверхпроводящие кубиты от Fujitsu.
Нейтрально-атомные процессоры от QuEra.
Фотонные процессоры от OptQC.

Ключевые цели проекта:
Преодоление барьеров: Ускорение исследований в области квантовой коррекции ошибок — критически важного аспекта для создания отказоустойчивых квантовых компьютеров.

Практическое применение: Разработка и тестирование реальных квантовых и гибридных алгоритмов для решения задач в медицине, энергетике, финансах и других отраслях.

Создание экосистемы: Предоставление исследователям мощного инструмента для экспериментов и продвижения квантовых технологий от теории к практике.

Перспективы: Запуск ABCI-Q — это значительный шаг к созданию практически полезных квантовых вычислительных систем. Интеграция передовых GPU Nvidia с разнообразными квантовыми процессорами позволяет исследовать сильные стороны различных кубитных модальностей и разрабатывать гибридные алгоритмы, сочетающие мощь классических суперкомпьютеров с потенциалом квантовых вычислений.

Акцент на CUDA-Q подчеркивает стремление Nvidia создать единую программную среду для сложного гетерогенного компьютинга.

Этот проект не только усиливает позиции Японии в глобальной квантовой гонке, но и демонстрирует стратегию Nvidia по глубокой интеграции своих ИИ-технологий в нарождающуюся квантовую индустрию.

Успех ABCI-Q может существенно приблизить эру, когда квантовые компьютеры начнут решать задачи, недоступные современным суперкомпьютерам.

#QuantumComputing #NVIDIA #Supercomputing
———
@tsingular

IBM строит квантовый компьютер с коррекцией ошибок к 2028 году

IBM анонсировала планы создания квантового компьютера Starling с реальной коррекцией ошибок - главной проблемой индустрии.

Машина будет состоять из 100 модулей в дата-центре в Нью-Йорке и получит 200 логических кубитов. Сможет выполнять 100 миллионов операций подряд против нынешних нескольких тысяч.

Главное отличие - диагностика ошибок в реальном времени через специальные чипы FPGA. Алгоритм IBM требует всего 12 физических кубитов на один логический против 100 у Google.

"Мы взломали код квантовой коррекции ошибок", - заявил вице-президент IBM. Но эксперты сомневаются, что этого хватит для практических задач - может потребоваться миллиард операций.

#QuantumComputing #IBM
———
@tsingular

Квантовые компьютеры получили 10ти кратный усилитель эффективности

Исследователи из Chalmers University of Technology создали революционный усилитель для квантовых компьютеров, потребляющий в 10 раз меньше энергии чем существующие аналоги.

Главная фишка - усилитель активируется только при считывании кубитов, а не работает постоянно. Это критически важно, поскольку тепло от усилителей разрушает квантовые состояния.

Усилитель реагирует за 35 наносекунд благодаря алгоритму на основе генетического программирования. Прорыв открывает путь к масштабированию квантовых систем с тысячами кубитов.

Без эффективных усилителей квантовые компьютеры не смогут решать сложные задачи в медицине, криптографии и ИИ.

#QuantumComputing #Qubits #TechBreakthrough
------
@tsingular

Majorana 2: Microsoft представила новую версию квантового чипа

На Build 2026 Microsoft представила Majorana 2, второе поколение топологического квантового чипа.
Кубиты держат квантовое состояние в 1000 раз дольше предыдущей версии.

Среднее время жизни 20 секунд, отдельные экземпляры до минуты.
У других подходов счёт обычно на микросекунды.

Скачок дала замена алюминиевого сверхпроводника на свинцовый: он экранирует кубиты от космического излучения.
Срок появления масштабируемого квантового компьютера сокращён вдвое, по плану, - до 2029 года.

Чип делали с помощью Microsoft Discovery, агентской AI-платформы для R&D.
На том же Build она вышла в общий доступ, плюс бесплатное десктопное приложение для исследователей с GitHub Copilot аккаунтом.

📋 Как агенты помогли сделать чип
• AI-агент управлял изготовлением устройства и симулировал примеси в кристаллической решётке, находя точный рецепт материала с первой попытки.

• Второй агент перерабатывал два десятилетия разрозненных данных из физики, механики и process engineering, выявляя корреляции, невидимые человеку.

• Третий агент автоматизировал измерения: настройка сотен параметров, раньше занимавшая недели, сокращена на порядки.

• Четвёртый агент фильтровал производственные данные и обнаружил, например, неоткалиброванный датчик температуры, искажавший результаты.

💡 Ключевой сдвиг
Agentic AI ускорил весь цикл R&D, от материаловедения до финальных измерений.
Chetan Nayak: «Агентский AI проник почти во всё, что мы делаем, это просто стало естественной частью рабочего процесса».

💼 Кому интересно
Биотех, материаловедение, энергетика, полупроводники и любые R&D-тяжёлые индустрии.
Microsoft Discovery App даёт попробовать агентский R&D бесплатно уже сейчас.

📎 Microsoft News · BBC

#Microsoft #Majorana2 #quantumcomputing #agenticAI
------
@tsingular

Claude сократил число операций в квантовой схеме примерно в 17 раз

⚛️ Anthropic показала, как Claude Mythos 5 перепроектировал схему сложения точек эллиптической кривой. После 53 часов поиска модель получила вариант, которому нужно примерно в 17 раз меньше операций Тоффоли, чем прежней схеме с наименьшим числом кубитов. При этом кубитов требуется на 12% больше.

🧠 Ключевая трудность в том, что квантовое вычисление должно быть обратимым: промежуточные данные нельзя просто стереть. Обычно приходится хранить историю действий. Claude нашёл способ восстанавливать многие предыдущие решения из текущего состояния чисел, чтобы не занимать под историю отдельные кубиты. Правило восстановления проверили численно и формализовали в Lean.

🔁 Исследователи дали модели восемь задач и отдельную проверяющую программу. Claude писал схемы на Python, получал ошибки и оценки затрат, затем менял подход. По препринту, в семи из восьми задач удалось сократить и число операций, и число кубитов относительно выбранных базовых схем.

📉 В другом примере модель сократила число операций в декодере для квантового алгоритма оптимизации примерно в 12 раз. Часть экономии получена отказом от большого запаса памяти для редких входов. Для нового варианта авторы оценили вероятность сбоя примерно в один случай на 10 тысяч при исследованном распределении входов.

⚠️ Это схемы и программные оценки ресурсов, а не измеренное ускорение работающего квантового компьютера. Результаты относятся к выбранным подзадачам и условиям проверки; перенос выигрыша на целый алгоритм и конкретное оборудование требует отдельного расчёта.

💼 Для исследовательских команд такой поиск полезен там, где новые конструкции можно описать кодом, независимо проверить и сравнить по стоимости. Именно проверяющая программа позволяет модели пробовать разные алгоритмы и отбрасывать неработающие варианты.

📎 Препринт с методикой и таблицами

RSI приближает квантовый ИИ

#Anthropic #Claude #QuantumComputing
———
@tsingular

TuringQ применила фотонный квантовый процессор к сжатию LLM и обошла SVD на 4,69 пункта

TuringQ и Шанхайский университет транспорта выложили препринт QuLoC: выходы фотонного квантового устройства задают веса при низкоранговом сжатии Qwen3.5-4B.

🔬 Каждый MLP в слоях 8–23 заменяется произведением двух матриц низкого ранга, а между ними стоит вектор гейтинга.
Вектор собирается из 373 измеренных кривых отклика семи конфигураций чипа с четырьмя оптическими модами: вероятности детектирования проходят через обучаемую классическую матрицу.
Матрицы инициализируются усечённым SVD, дальше идут две стадии: послойное восстановление каждого блока по поведению исходного слоя и общая дистилляция от замороженного Qwen3.5-27B.
После обучения гейтинг вшивается в матрицы: на выходе получается обычная плотная модель без квантовых схем в инференсе.

📊 На инференсе средняя точность такой модели по шести задачам выросла с 48,54 % у оптимизированного SVD до 53,23 %.
Сильнее всего рост оказался на HellaSwag, плюс 10,92 пункта, дальше ARC-Easy +5,22 и WinoGrande +4,63.
Перплексия на WikiText-2 упала с 14,133 до 12,734, на C4 с 26,027 до 25,350.
Параметров в языковой части стало меньше на 20,05 %: 3,36 млрд против 4,21 млрд.
Основная серия изменений шла на численной модели схемы с 16 модами: против Swift-SVD 54,03 % против 49,24 %, отсюда заявленные 9,73 % относительного прироста.

📐 Замеров задержки и пропускной способности в работе нет. Авторы пишут, что разница в точности объясняется параметризацией гейтинга, а не квантовым вычислительным преимуществом, и что вшивание коэффициентов само по себе ускорения не даёт.

💼 Это ещё не квантовая LLM: процессор участвует только в подготовке коэффициентов сжатия, генерация идёт на обычном железе.
Однако к списку применений QPU к языковым моделям добавилась ещё одна экспериментально подтверждённая область.

#TuringQ #QuantumComputing #кванты
———
@tsingular