Сверхпроводниковые кубиты могут терять энергию из-за пьезоэлектричества в поверхностном оксиде ☝️

Исследователи из калифорнийского университета Беркли сообщают детали в свежем препринте:

- Кубиты теряют энергию,  излучая фононы через слабый пьезоэлектрический отклик прослойки оксида кремния, существующей между чистым кремнием и металлом

- Удалось зарегистрировать эти потери в кубите-трансмоне, геометрическая ёмкость которого хорошо связывается с поверхностными акустическими волнами, а также оценить, что на частотах выше 10 ГГц этот вклад превышает потери в двухуровневых флуктуаторах подложки и становится определяющим.

Хотим поделиться мнением 🤔

В одной запрещённой соцсети попался комментарий одного американского профессора, физика-теоретика, по-видимому, активного ученого, вдобавок занимающегося "квантовым консалтингом". Он высказал мнение по поводу выхода на биржу квантовых стартапов, далее цитируем:

На данный момент нет ни одного практического, полезного применения квантовых вычислений на существующих квантовых устройствах. Утверждать обратное неверно. Существуют только исследования и разработки, пилотные проекты в промышленности и научные эксперименты.

Выход на биржу (через SPAC; то есть без надлежащей проверки и с минимальным раскрытием информации) обычно означает, что у компании закончились раунды финансирования (посевная серия, A, B, C, Ближний Восток - все, конец), и основатели/институциональные инвесторы хотят вернуть свои деньги с выигрышем в 10 раз или более. Таким образом, компания выходит на биржу, создает ажиотаж (часто с помощью потока бессмысленных заявлений), акции временно растут - как раз вовремя, чтобы инсайдеры могли выйти и разбогатеть, затем акции падают, и розничные инвесторы теряют деньги в этой игре с нулевой суммой.

Я также часто замечаю, что в качестве источников дохода указываются государственные гранты (то есть деньги налогоплательщиков) и небольшие разовые проекты НИОКР в рамках пилотных проектов в промышленности. Органического дохода на рынке совершенно нет. Конечно, все в этой области это знают, но почему-то считается вежливым делать вид, что за углом скрывается некая таинственная коммерческая ценность. В большинстве случаев эти «квантовые» размещения акций — это попытка переложить частный долг на ничего не подозревающую публику. Ключевым компонентом этой деятельности является армия квантовых инфлюенсеров, которые обычно не имеют никаких квалификаций или опыта (или искажают свои данные). Тем не менее, они участвуют в дискуссиях и рассказывают о том, как прекрасна квантовая перспектива будущего. Существуют также нелепые аккаунты в LinkedIn, Twitter и т.д., посвященные квантовой тематике, продвигающие квантовую чепуху.

Компании, не имеющие продукта (то есть не способные четко сформулировать, что они продают), не должны выходить на биржу, вводя инвесторов в заблуждение ложными заявлениями. Разве для этого нет соответствующих законов? Я был обеспокоен, обнаружив квантовые компании в своем обычном целевом пенсионном портфеле (счёт за номером 401k) на 2050 год. Я не хочу субсидировать богатство основателей квантовых компаний своими пенсионными накоплениями. На мой взгляд, это буквально перераспределение денег из карманов обычных людей в пользу основателей квантовых компаний и венчурных капиталистов, происходящее средь бела дня без каких-либо существенных прорывов или даже жизнеспособной бизнес-модели для индустрии квантовых вычислений. Они всё ещё на стадии фундаментальных исследований.

А вы что думаете об этом? 😁

Квантовое машинное обучение - крайне любопытная концепция, переносящая идею классических нейронных сетей на прототипы квантовых процессоров.

Слева - типичная архитектура обычной нейронной сети. Вектор данных, обозначенный х, передается на вход функциям активации, выходы которых сворачиваются с вектором весов w - и так много раз, включая глубокие слои. Вектора весов подбираются для решения нужной задачи, что и составляет обучение сети. На выходе имеем вектор ответов o.

Сходная по смыслу схема может быть реализована на квантовом процессоре, см. правую часть картинки. Здесь исходные данные нужно загрузить в кубиты, например, переводя их в углы поворота параметризованных однокубитных операций θ(x). Затем вместо фиксированных функций активации имеется много параметризуемых квантовых вентилей, причем "внутренних слоев" этих вентилей может быть много, и все они разной степени сложности. Параметры этих унитарных операций также подбираются исходя из желаемого поведения алгоритма. Получается, что внутренние квантовые вентили берут на себя роль как функций активаций, так и весов - но делают это сложным способом, специфичным для квантового устройства. В конце этого расчета ответ считается закодированным в амплитудах кубитов, поэтому проводя измерения над регистром, можно получать классический ответ.

Это интересно по многим причинам: квантовые цепочки операций могут быть крайне выразительными даже при небольшом числе кубитов, поскольку доступное многообразие имеет сложную структуру. Кроме того, есть интересные способы вычисления градиентов и аналог обратного распространения ошибки, что делает обучение довольно понятным процессом, аналогичным обучению классической нейросети.

Теренс Тао, лауреат филдсовской премии, один из самых признанных математиков современности, прочитал лекцию "Математика в эпоху ИИ" на международном математическом конгрессе.
Конгресс проходит раз в 4 года, и фактически в первый раз настолько остро стоит вопрос о влиянии ИИ на сообщество.
Наш канал не о математике, но в лекции настолько много интересных мыслей о трансформации профессии математика под влиянием ИИ, что трудно удержаться и не поделиться этим с уважаемой аудиторией.

Поэтому, следующим постом ловите обработку выступления с переводом на русский, надеемся, что вам будет интересно!

👋

Квантовый ИИ сегодня - это венчурная инвестиция с длинным циклом (Deep Tech)

Под квантовым искусственным интеллектом будем понимать аппаратную реализацию моделей ИИ на квантовых устройствах "в железе". В отличие от классического генеративного ИИ, здесь не будет мгновенной розничной монетизации (как у ChatGPT). Рынок развивается по модели B2B-инфраструктуры, где первыми бенефициарами станут наукоемкие и капиталоемкие отрасли.
Ниже представлен детальный разбор инвестиционных окон и секторов, на которые квантовый ИИ окажет максимальное влияние.

🏛 Где зафиксировано наибольшее влияние

1. Биофармацевтика и материаловедение (мгновенный экономический эффект)
В чем прорыв: обычные суперкомпьютеры не могут точно смоделировать поведение сложной молекулы, так как количество связей растет полиномиально, а вычислительная сложность - экспоненциально. Квантовый ИИ решает эту задачу за минуты.
Влияние: фармгиганты сокращают R&D-цикл новых лекарств на 50-70%. В материаловедении это ведет к созданию сверхпроводников при комнатной температуре и революционных твердотельных аккумуляторов для электромобилей.

2. Финансы, хедж-фонды и управление рисками
В чем прорыв: квантовые ИИ-модели способны одновременно анализировать терабайты коррелирующих рыночных факторов и моделировать сценарии «черных лебедей» (кризисов) с беспрецедентной точностью.
Влияние: оптимизация портфелей крупных фондов (типа JPMorgan, Goldman Sachs) и арбитражная торговля на микросекундных таймфреймах, недоступная классическим алгоритмам.

3. Логистика глобальных цепочек и энергосети
В чем прорыв: решение так называемых «комбинаторных задач» (например, маршрутизация 10 000 судов с учетом погоды, тарифов и портовых мощностей в реальном времени).
Влияние: снижение операционных издержек крупнейших ритейлеров и логистических операторов на 15–20% за счет устранения простоев.

📈 Инвестиционные стратегии: как зайти в этот сектор
Инвесторам доступны три основных эшелона активов, в зависимости от склонности к риску.

Эшелон 1: Голубые фишки (минимальный риск)
Кто: Alphabet (Google), IBM, Microsoft.
Почему: у них сосредоточены основные патенты, лучшие физические лаборатории и облачные платформы (Azure Quantum, IBM Quantum), через которые бизнес получает доступ к QPU. Инвестируя в них, вы защищены их основным прибыльным бизнесом, получая квантовое направление как «бесплатный опцион» на будущее.

Эшелон 2: Поставщики лопат во время золотой лихорадки (Умеренный риск)
Кто: NVIDIA (платформа CUDA-Q для гибридных вычислений), Honeywell (развивают квантовое подразделение Quantinuum).
Почему: квантовому ИИ жизненно необходимы классические суперкомпьютеры и графические процессоры для управления и калибровки. NVIDIA уже сейчас является стандартом для симуляции квантовых цепей на обычных чипах.

Эшелон 3: Чистокровные публичные квантовые компании (Pure Plays - Высокий риск)
Кто: IonQ (IONQ), Rigetti Computing (RGTI), D-Wave Quantum (QBTS).
Почему: это небольшие компании, которые торгуются на бирже, но чья бизнес-модель полностью зависит от успеха их квантовых процессоров. Акции обладают огромной волатильностью. Сюда стоит входить только с длинным горизонтом планирования (от 5–7 лет) и пониманием, что часть игроков может обанкротиться. Высокий риск компенсируется вероятностью взрывного роста капитализации при значительном улучшении качества устройств и реализации на них практических задач.

🕒 Таймлайн инвестора: Когда ждать возврата средств?
2025–2027: фаза гибридных облачных решений. Доходы генерируются за счет продажи подписок крупным корпорациям на пилотные проекты.
2028–2030: появление коммерческих отказоустойчивых квантовых компьютеров (Fault-tolerant). Начало взрывного роста выручки компаний эшелона 3.
2030+: квантовое превосходство в ИИ. Массовый переход фармы, логистики и финтеха на квантовые рельсы.

Рубрика #новости:

Самым богатым человеком Тайваня стал 85-летний дед, который делает железные рельсы для ИИ-серверов. У него 80% рынка и $20,2 млрд.

Что ж, золотую лихорадку снова выиграл продавец лопат 🤷

Еще немного о квантовом компьютере

Занимать крайне скептическую точку зрения по поводу перспектив квантовых вычислений - вполне разумно. И вообще говоря, каждый кто смотрит на эту проблему как на аппаратно-инженерную, даже и должен быть скептиком. Если бы масштабирование квантовых вычислений означало бы построение чипа, где каждый кубит или атом работал бы с идеальной точностью - нужно было бы сразу признать эту задачу инженерно неразрешимой.
Единственная причина, по которой существуют инвестиции в эту область, и даже запущено что-то вроде квантовой гонки - это тот факт, что весь проект, вообще говоря, не сводится чисто к задачe повышения качества кубитов. Построение квантового компьютера в принципе возможно из-за математических идей, которые позволяют корректировать ошибки.

Битва за время

Судьба квантовых вычислений целиком зависит не от создания более совершенных кубитов. Она зависит от гонки между двумя совершенно разными типами чипов:

Квантовый чип ⚛️ - издает много шума и выдает ошибки каждую микросекунду.

Классический декодирующий чип 🖥 - стандартный, сверхбыстрый классический процессор (например, FPGA или специализированный чип для ИИ), который находится рядом с квантовым товарищем. Его единственная задача - считывать входящий поток ошибок, решать сложную задачу сопоставления графов и говорить:

- Кубит 45 перевернут, исправьте это!

до начала следующего микросекундного цикла.

Почему это может потерпеть неудачу?
Если квантовые вычисления умрут, это произойдет следующим образом: по мере увеличения количества кубитов в квантовом чипе с 1000 до 10000, поток данных об ошибках превратится в проливной дождь. Если классическому процессору требуется 2 микросекунды для вычисления места ошибки, а квантовый чип выдает новую ошибку каждые 1 микросекунду, классический компьютер отстает. Как только он отстает даже на долю секунды, ошибки накапливаются, данные выходят из-под контроля, и весь логический кубит коллапсирует в полную случайность.
Это и есть "стена декодирования".

Почему это может сработать?
Причина, по которой физики не сдаются, заключается в том, что мы уже видели точно такой же математический сценарий. Флэш-память вашего смартфона и жесткий диск вашего компьютера состоят из компонентов поразительно низкого качества! Физический уровень битовых ошибок в памяти смартфона трехлетней давности уже сравним - по крайней мере, номинально - с текущим уровнем ошибок сверхпроводниковых кубитов. Если вы прочитаете необработанные электрические сигналы, поступающие с современного твердотельного накопителя (SSD), частота ошибок будет невероятно высокой из-за микроскопических производственных дефектов. Вы мгновенно потеряете свои фотографии. Ваши файлы сохраняются, потому что специальный, скрытый классический контроллер внутри SSD постоянно запускает фоновые алгоритмы коррекции ошибок (такие как коды Рида-Соломона или LDPC) для восстановления данных на лету. Вы этого никогда не замечаете, но ваша современная цифровая жизнь уже полностью построена на принципиально неисправном и ненадежном физическом оборудовании.

Квантовые инженеры не пытаются построить идеальную квантовую систему без ошибок. Они пытаются собрать квантовую версию SSD-контроллера - системы, которая достаточно быстро реагирует на физические ошибки и "заделывает дыры в тонущем корабле" (с) в реальном времени.

👋