⚛️ Google научилась уменьшать ошибки в квантовых вычислениях в 40 РАЗ
И это действительно важный шаг к созданию практически полезных квантовых компьютеров.
Проблема квантовых вычислений заключается не только в количестве кубитов.
Главная головная боль физиков — ошибки.
Квантовые состояния чрезвычайно чувствительны к внешним воздействиям, поэтому при выполнении сложных вычислений ошибки быстро накапливаются.
Чтобы создавать полноценные квантовые компьютеры, исследователям нужны особые состояния, которые называются magic states — магические состояния.
Название звучит подозрительно, но никакой магии здесь нет.
Это специальные квантовые состояния, необходимые для выполнения определённых операций, без которых невозможны универсальные квантовые вычисления.
И вот исследователи из Google Quantum AI впервые успешно продемонстрировали на реальном квантовом процессоре технологию magic state cultivation.
По сути, они научились очищать такие состояния от ошибок.
Эксперимент проводился на квантовом процессоре Willow.
Результат — снижение ошибок примерно в 40 раз и точность подготовки квантовых состояний около 99,99%.
Причём учёные не просто создали более качественные состояния.
Они также смогли перенести их между двумя различными системами квантовой коррекции ошибок.
Это важно, поскольку будущим квантовым компьютерам потребуется объединять множество таких операций в единую работающую систему.
Но есть нюанс.
Пока успешно проходят проверку только около 8% попыток подготовки состояний.
Остальные отбрасываются.
Кроме того, снижение ошибок в 40 раз относится к конкретной технологии подготовки квантовых состояний, а не ко всему квантовому компьютеру.
То есть Google пока не создала компьютер, который стал работать в 40 раз быстрее или надёжнее.
Тем не менее исследование, опубликованное 15 октября в Science, решает одну из важных инженерных проблем квантовых вычислений.
В перспективе это может приблизить появление машин, способных моделировать сложные молекулы, помогать в разработке лекарств и исследовать материалы на квантовом уровне.
И здесь возникает довольно забавная ситуация.
Десятилетиями человечество пыталось построить квантовый компьютер, который сможет выполнять невероятно сложные вычисления.
А теперь выясняется, что одна из главных задач — научить его хотя бы не ошибаться.
Причём для этого физикам понадобилось придумать технологию с названием «выращивание магических состояний».
Похоже, будущее вычислений действительно немного похоже на Хогвартс.
Только вместо волшебных палочек — сверхпроводящие кубиты.
И вместо заклинаний — квантовая коррекция ошибок.
#квантовыевычисления #физика #Google #технологии #квантоваяфизика #наука
https://doi.org/10.1126/science.aee7961
И это действительно важный шаг к созданию практически полезных квантовых компьютеров.
Проблема квантовых вычислений заключается не только в количестве кубитов.
Главная головная боль физиков — ошибки.
Квантовые состояния чрезвычайно чувствительны к внешним воздействиям, поэтому при выполнении сложных вычислений ошибки быстро накапливаются.
Чтобы создавать полноценные квантовые компьютеры, исследователям нужны особые состояния, которые называются magic states — магические состояния.
Название звучит подозрительно, но никакой магии здесь нет.
Это специальные квантовые состояния, необходимые для выполнения определённых операций, без которых невозможны универсальные квантовые вычисления.
И вот исследователи из Google Quantum AI впервые успешно продемонстрировали на реальном квантовом процессоре технологию magic state cultivation.
По сути, они научились очищать такие состояния от ошибок.
Эксперимент проводился на квантовом процессоре Willow.
Результат — снижение ошибок примерно в 40 раз и точность подготовки квантовых состояний около 99,99%.
Причём учёные не просто создали более качественные состояния.
Они также смогли перенести их между двумя различными системами квантовой коррекции ошибок.
Это важно, поскольку будущим квантовым компьютерам потребуется объединять множество таких операций в единую работающую систему.
Но есть нюанс.
Пока успешно проходят проверку только около 8% попыток подготовки состояний.
Остальные отбрасываются.
Кроме того, снижение ошибок в 40 раз относится к конкретной технологии подготовки квантовых состояний, а не ко всему квантовому компьютеру.
То есть Google пока не создала компьютер, который стал работать в 40 раз быстрее или надёжнее.
Тем не менее исследование, опубликованное 15 октября в Science, решает одну из важных инженерных проблем квантовых вычислений.
В перспективе это может приблизить появление машин, способных моделировать сложные молекулы, помогать в разработке лекарств и исследовать материалы на квантовом уровне.
И здесь возникает довольно забавная ситуация.
Десятилетиями человечество пыталось построить квантовый компьютер, который сможет выполнять невероятно сложные вычисления.
А теперь выясняется, что одна из главных задач — научить его хотя бы не ошибаться.
Причём для этого физикам понадобилось придумать технологию с названием «выращивание магических состояний».
Похоже, будущее вычислений действительно немного похоже на Хогвартс.
Только вместо волшебных палочек — сверхпроводящие кубиты.
И вместо заклинаний — квантовая коррекция ошибок.
#квантовыевычисления #физика #Google #технологии #квантоваяфизика #наука
https://doi.org/10.1126/science.aee7961
Science
Magic state cultivation on a superconducting quantum processor
Fault-tolerant quantum computing requires a universal gate set, but the necessary non-Clifford gates represent a significant resource cost for most quantum error correction architectures. Magic state cultivation offers an efficient alternative to ...
👍7⚡1
Forwarded from Милитарист
Японские ученые готовят миссию к спутникам Марса с целью забора образцов, которые могут помочь раскрыть тайны происхождения Солнечной системы и жизни на Земле
👍8
Forwarded from Пост Лукацкого
Что же за документ про ИИ-агентов, который готовит организация, в аббревиатуре которой есть буквы Ф, С и Б, я упомянул в субботу?.. А вот он – "Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence". Документ содержит 12 рекомендаций для финансовых организаций. FSB усилил рекомендации по контролю человеком над их действиями. Особенно важны три положения:
6️⃣ Для высокорисковых вариантов использования ИИ необходим более интенсивный человеческий надзор
2️⃣ Организация должна заранее определить риск-ориентированные условия, при которых агент обязан запрашивать разрешение человека
3️⃣ Из рекомендаций удалена аналогия, предполагавшая отношение к агентам как к цифровым сотрудникам.
FSB подчеркивает, что агенты не рассуждают так же, как люди, и способны неожиданным образом интерпретировать поставленные цели. В окончательном документе подчеркнуты роль совета директоров и высшего руководства, соответствие использования ИИ корпоративному риск-аппетиту, непрерывная оценка рисков, документирование сценариев использования ИИ и контроль качества решений. Примерно об этом мы говорили и на Russia Risk Conference 2026.
Продолжим... 16 октября Reuters сообщил о решении финансовых руководителей G7 провести специальные штабные учения по сценариям кибератак с использованием ИИ – о решении рассказала министр финансов Японии Сацуки Катаяма после встречи руководителей министерств финансов и центральных банков в Бангкоке. В учениях предполагается проверять действующие процедуры реагирования, а по результатам планируется скорректировать ранее разработанные инструкции и планы действий. Отличительной особенностью этого анонса является фокусировка именно на ИИ (штабные киберучения центрабанки G7 проводили и раньше). Тем более, что аккурат в те же дни, индийский CERT-IN выпустил бюллетень про атаки со стороны ИИ-агентов, а в южнокорейской массовой эпидемии кибератак на местные банки все больше находят следов ИИ-присутствия.
И в заключение вишенка на торте, которой является интересная инициатива OpenAI, Anthropic и других ведущих ИИ-компаний, которые в закрытом режиме готовятся к последствиям первой масштабной катастрофы, вызванной искусственным интеллектом. По информации Axios, многие руководители и исследователи ведущих ИИ-компаний убеждены, что в обозримом будущем произойдет масштабный инцидент с использованием ИИ и наиболее вероятный сценарий – кибератака, которая приведет к серьезным нарушениям работы критической инфраструктуры. Причем речь идет не столько о предотвращении самой катастрофы, сколько о том, что делать на следующий день после нее, когда общество и политики потребуют запретить или радикально ограничить ИИ. Некоторые представители ИИ-индустрии ожидают подобное событие уже в ближайшие 6–12 месяцев.
В рамках данной инициативы, которую можно назвать и штабными киберучениями, рассматриваются два принципиально разных сценария. Первый – ИИ выходит из-под контроля, например, группа автономных ИИ-агентов преодолевает ограничения испытательной среды и начинает действовать за ее пределами. Второй – злоумышленники используют доступные ИИ-модели, как, например, в атаках на южнокорейские финансовые организации, в которых, по сообщениям исследователей, злоумышленник использовал китайские ИИ-модели, включая DeepSeek, а также Claude Code. Особенно интересно, что в обоих сценариях общественная и политическая реакция может оказаться одинаковой, хотя ответственность разработчиков ИИ принципиально различается.
По сведениям Axios, ИИ-компании моделируют не только технические последствия катастрофы, но и предполагают, что после первого действительно масштабного инцидента возникнет требование немедленно ограничить использование ИИ. Однако есть проблема – к моменту первой катастрофы ИИ уже настолько глубоко проникнет в экономику, что попытки его остановить сами по себе могут вызвать масштабные негативные последствия. Отдельно отмечается практически невозможная задача отключения открытых моделей, которые уже свободно распространяются по миру.
А вы предусмотрели ИИ-агентов в своей модели угроз?..🤔
#ии #cyberrange #регулирование
FSB подчеркивает, что агенты не рассуждают так же, как люди, и способны неожиданным образом интерпретировать поставленные цели. В окончательном документе подчеркнуты роль совета директоров и высшего руководства, соответствие использования ИИ корпоративному риск-аппетиту, непрерывная оценка рисков, документирование сценариев использования ИИ и контроль качества решений. Примерно об этом мы говорили и на Russia Risk Conference 2026.
Продолжим... 16 октября Reuters сообщил о решении финансовых руководителей G7 провести специальные штабные учения по сценариям кибератак с использованием ИИ – о решении рассказала министр финансов Японии Сацуки Катаяма после встречи руководителей министерств финансов и центральных банков в Бангкоке. В учениях предполагается проверять действующие процедуры реагирования, а по результатам планируется скорректировать ранее разработанные инструкции и планы действий. Отличительной особенностью этого анонса является фокусировка именно на ИИ (штабные киберучения центрабанки G7 проводили и раньше). Тем более, что аккурат в те же дни, индийский CERT-IN выпустил бюллетень про атаки со стороны ИИ-агентов, а в южнокорейской массовой эпидемии кибератак на местные банки все больше находят следов ИИ-присутствия.
И в заключение вишенка на торте, которой является интересная инициатива OpenAI, Anthropic и других ведущих ИИ-компаний, которые в закрытом режиме готовятся к последствиям первой масштабной катастрофы, вызванной искусственным интеллектом. По информации Axios, многие руководители и исследователи ведущих ИИ-компаний убеждены, что в обозримом будущем произойдет масштабный инцидент с использованием ИИ и наиболее вероятный сценарий – кибератака, которая приведет к серьезным нарушениям работы критической инфраструктуры. Причем речь идет не столько о предотвращении самой катастрофы, сколько о том, что делать на следующий день после нее, когда общество и политики потребуют запретить или радикально ограничить ИИ. Некоторые представители ИИ-индустрии ожидают подобное событие уже в ближайшие 6–12 месяцев.
В рамках данной инициативы, которую можно назвать и штабными киберучениями, рассматриваются два принципиально разных сценария. Первый – ИИ выходит из-под контроля, например, группа автономных ИИ-агентов преодолевает ограничения испытательной среды и начинает действовать за ее пределами. Второй – злоумышленники используют доступные ИИ-модели, как, например, в атаках на южнокорейские финансовые организации, в которых, по сообщениям исследователей, злоумышленник использовал китайские ИИ-модели, включая DeepSeek, а также Claude Code. Особенно интересно, что в обоих сценариях общественная и политическая реакция может оказаться одинаковой, хотя ответственность разработчиков ИИ принципиально различается.
По сведениям Axios, ИИ-компании моделируют не только технические последствия катастрофы, но и предполагают, что после первого действительно масштабного инцидента возникнет требование немедленно ограничить использование ИИ. Однако есть проблема – к моменту первой катастрофы ИИ уже настолько глубоко проникнет в экономику, что попытки его остановить сами по себе могут вызвать масштабные негативные последствия. Отдельно отмечается практически невозможная задача отключения открытых моделей, которые уже свободно распространяются по миру.
А вы предусмотрели ИИ-агентов в своей модели угроз?..
#ии #cyberrange #регулирование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Откуда Ноты Растут
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Нейросетевой капкан захлопнулся! Пора определиться, кто к умным, кто «к красивым»!
Удачи нам и нашим детям!
Удачи нам и нашим детям!
👍6
Forwarded from Милитарист
У берегов Сицилии подняли бронзовый таран боевого корабля с места решающей морской битвы между Римом и Карфагеном во время I Пунической войны в 241 г. до н.э.
Его подняли морские археологи с глубины 80 метров, где он покоился более 22 веков. Это уже 27-й таран, поднятый с места битвы, что подтверждает размах сражения в, котором погибло, минимум, 80 кораблей с обеих сторон (30 римских и 50 карфагенских) и 70 было захвачено римлянами. Лишь поднявшийся ветер спас остатки (менее половины кораблей) пунийского флота.
Из 27 таранов четыре были идентифицированы (по надписям и меткам) как римские, два — как карфагенские, принадлежность данного тарана пока неизвестна. Есть ли на нем какие-либо метки, станет ясно лишь после полной очистки.
Его подняли морские археологи с глубины 80 метров, где он покоился более 22 веков. Это уже 27-й таран, поднятый с места битвы, что подтверждает размах сражения в, котором погибло, минимум, 80 кораблей с обеих сторон (30 римских и 50 карфагенских) и 70 было захвачено римлянами. Лишь поднявшийся ветер спас остатки (менее половины кораблей) пунийского флота.
Из 27 таранов четыре были идентифицированы (по надписям и меткам) как римские, два — как карфагенские, принадлежность данного тарана пока неизвестна. Есть ли на нем какие-либо метки, станет ясно лишь после полной очистки.
🕊10👍7😁2
Forwarded from Технозаметки Малышева
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Робота Figure 3 тестируют долгой прогулкой.
Уже 9 дней робот идет на тренажёре не падая.
За это время прошёл 560 км, сделав 1.2 млн. шагов.
Помните эти кресла в ИКЕА, которые тестировали миллионом приседаний автоматическим прессом?
Напомнило :)
#figure #роботы #бенчи
------
@tsingular
Уже 9 дней робот идет на тренажёре не падая.
За это время прошёл 560 км, сделав 1.2 млн. шагов.
Помните эти кресла в ИКЕА, которые тестировали миллионом приседаний автоматическим прессом?
Напомнило :)
#figure #роботы #бенчи
------
@tsingular
😁2👀1
Forwarded from Банки, деньги, два офшора
Октябрь в Москве может стать самым тёплым со времён Александра II — синоптики. @bankrollo
👍4
Forwarded from Технозаметки Малышева
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Unitree H2-X Kung Fu Legend Guardian 🤖
Новая модель может работать до 8 часов автономно и позиционируется как робот-охранник.
Верим?
#роботы #Unitree
------
@tsingular
Новая модель может работать до 8 часов автономно и позиционируется как робот-охранник.
Верим?
#роботы #Unitree
------
@tsingular
👍5👎1