Гравитация — не сила.
Ну то есть пока вы учитесь в школе и дальше Ньютона не ходите, всё-таки сила. Это вам будут говорить те же люди, которые не разрешают делить на ноль, включать фрезу, пытаться нащупать дно у банки с серной кислотой и брать квадратный корень из минус двух. В целом это для вашей же безопасности.
Как только вы дойдёте до формулы, где энергия равняется массе умножить на константу (то есть энергия равняется массе), всё немного поменяется. В общей теории относительности гравитация — это искривление пространства-времени. Энергия создаёт искажение в ровной геометрии. И туда всё катится. Возможно, вы это давно замечали.
Доказали это с помощью фотоаппарата. Эйнштейн предположил, что если искривление работает, то звёзды должны быть своего рода линзами для света, и свет должен распространяться не ровно, а с отклонением. Надо просто посмотреть на ближайшие к Солнцу звёзды, и когда Солнце чуть отойдёт, посмотреть ещё раз. Проблема только в том, что не получится, потому что там ничего не видно. Солнце же. Стали ждать затмения, и вот уже тогда Эддингтон сделал вот эту фотографию в 1919 году. Смещение показало, что свет сдвигается, как должно быть в ускоряющейся системе. Ещё раз проверили в 1922 году, потом в 1929, 1939 и так далее. Каждый раз получалось всё точнее.
Так что нет никакой силы, направленной вниз. Есть только искажение пространства, из-за чего вы летите в сторону планеты. И провалиться внутрь планеты вам мешает только то, что она твёрдая и в меру упругая. То есть есть только сила, которая ускоряет вас вверх. Поэтому вы и осциллируете около поверхности )
Кстати, килограмм — единица энергии. Охренеть можно тут.
#гуманитарии_познают_мир #UDP
Ну то есть пока вы учитесь в школе и дальше Ньютона не ходите, всё-таки сила. Это вам будут говорить те же люди, которые не разрешают делить на ноль, включать фрезу, пытаться нащупать дно у банки с серной кислотой и брать квадратный корень из минус двух. В целом это для вашей же безопасности.
Как только вы дойдёте до формулы, где энергия равняется массе умножить на константу (то есть энергия равняется массе), всё немного поменяется. В общей теории относительности гравитация — это искривление пространства-времени. Энергия создаёт искажение в ровной геометрии. И туда всё катится. Возможно, вы это давно замечали.
Доказали это с помощью фотоаппарата. Эйнштейн предположил, что если искривление работает, то звёзды должны быть своего рода линзами для света, и свет должен распространяться не ровно, а с отклонением. Надо просто посмотреть на ближайшие к Солнцу звёзды, и когда Солнце чуть отойдёт, посмотреть ещё раз. Проблема только в том, что не получится, потому что там ничего не видно. Солнце же. Стали ждать затмения, и вот уже тогда Эддингтон сделал вот эту фотографию в 1919 году. Смещение показало, что свет сдвигается, как должно быть в ускоряющейся системе. Ещё раз проверили в 1922 году, потом в 1929, 1939 и так далее. Каждый раз получалось всё точнее.
Так что нет никакой силы, направленной вниз. Есть только искажение пространства, из-за чего вы летите в сторону планеты. И провалиться внутрь планеты вам мешает только то, что она твёрдая и в меру упругая. То есть есть только сила, которая ускоряет вас вверх. Поэтому вы и осциллируете около поверхности )
Кстати, килограмм — единица энергии. Охренеть можно тут.
#гуманитарии_познают_мир #UDP
👍76🔥31🤯11❤1👎1
Даже не пытайтесь повторять этот эксперимент в домашних условиях!
Вот есть антивещество. Точно такое же как наше привычное вещество, только зеркально отражённое. Ну, про то, что оно весело аннигилирует с нашим, мы уже знаем, но вот чего не знали — как там с гравитацией. Будет ли антивещество падать на нашу планету или нет? Дядька Эйнштейн сказал, что будет, но до недавних пор другие дядьки сомневались. И очень хотели летающий скейтборд.
Проверить было сложно, потому что не было подходящих электрически-нейтральных частиц. То, что удавалось синтезировать (и почти тут же бахнуть) отличалось на 7-10 порядков по силе электромагнитного взаимодействия в сравнении с гравитационным. В 1996-2001 году придумали, как делать антиводород, потом научились его стабильно удерживать, и получились нейтральные античастицы. В 2013 году был первый эксперимент, доказывающий возможность проведения уже более серьёзного. А вот на прошлой неделе опубликовали в Nature рассказ про самый хардкор.
Если коротко, что сделали:
1. Наловили в Елене (это Extra Low ENergy Antiproton ring) антипротонов (это как вывернутый протон), потом "поженили" их позитронами (это электроны наоборот) из накопителя Сурко, получили, ура-ура, антиводород. Из 7,5 миллионов антипротонов и 3 миллионов позитронов удачно собирается где-то 100 атомов антиводорода.
2. Положили антиводород в вертикальную ловушку и удержали магнитным полем так, чтобы он вёл себя как обычный водород в колбе.
3. Убедились много раз, что этот антигаз движется как обычный, ведёт себя как обычный и всё такое, и что единственное, что не скомпенсировано — это гравитационное воздействие.
4. Отключили поле и посмотрели, какие части аппарата взрываются чаще (точнее, где аннигилирует больше атомов антиводорода, сверху или снизу). Бояться не надо, понятно, что грамм антивещества без магнитной ловушки тут же оставит кратер диаметром метров 400 и глубиной 50, но тут речь всего про 1700 атомов, что примерно сопоставимо со слабой петардой.
Примерно 80% антиводорода высыпалось вниз, 20% ушли наверх, потому что он же газ всё-таки. Дальше ещё куча матмоделирования, и вот доказано — гравитация действует на антивещество.
Пока никакого практического применения, только фундаментальная наука. А вот если бы гравитация работала в обратную сторону, лет через 7 у нас был бы ховерборд. Правда, поначалу при поломке он оставлял бы кратер диаметром метров 400.
#UDP
Вот есть антивещество. Точно такое же как наше привычное вещество, только зеркально отражённое. Ну, про то, что оно весело аннигилирует с нашим, мы уже знаем, но вот чего не знали — как там с гравитацией. Будет ли антивещество падать на нашу планету или нет? Дядька Эйнштейн сказал, что будет, но до недавних пор другие дядьки сомневались. И очень хотели летающий скейтборд.
Проверить было сложно, потому что не было подходящих электрически-нейтральных частиц. То, что удавалось синтезировать (и почти тут же бахнуть) отличалось на 7-10 порядков по силе электромагнитного взаимодействия в сравнении с гравитационным. В 1996-2001 году придумали, как делать антиводород, потом научились его стабильно удерживать, и получились нейтральные античастицы. В 2013 году был первый эксперимент, доказывающий возможность проведения уже более серьёзного. А вот на прошлой неделе опубликовали в Nature рассказ про самый хардкор.
Если коротко, что сделали:
1. Наловили в Елене (это Extra Low ENergy Antiproton ring) антипротонов (это как вывернутый протон), потом "поженили" их позитронами (это электроны наоборот) из накопителя Сурко, получили, ура-ура, антиводород. Из 7,5 миллионов антипротонов и 3 миллионов позитронов удачно собирается где-то 100 атомов антиводорода.
2. Положили антиводород в вертикальную ловушку и удержали магнитным полем так, чтобы он вёл себя как обычный водород в колбе.
3. Убедились много раз, что этот антигаз движется как обычный, ведёт себя как обычный и всё такое, и что единственное, что не скомпенсировано — это гравитационное воздействие.
4. Отключили поле и посмотрели, какие части аппарата взрываются чаще (точнее, где аннигилирует больше атомов антиводорода, сверху или снизу). Бояться не надо, понятно, что грамм антивещества без магнитной ловушки тут же оставит кратер диаметром метров 400 и глубиной 50, но тут речь всего про 1700 атомов, что примерно сопоставимо со слабой петардой.
Примерно 80% антиводорода высыпалось вниз, 20% ушли наверх, потому что он же газ всё-таки. Дальше ещё куча матмоделирования, и вот доказано — гравитация действует на антивещество.
Пока никакого практического применения, только фундаментальная наука. А вот если бы гравитация работала в обратную сторону, лет через 7 у нас был бы ховерборд. Правда, поначалу при поломке он оставлял бы кратер диаметром метров 400.
#UDP
🔥104😁46👍20❤4😢3🤣2
Одна из самых главных новостей этого года. Последние лет так десять учёные хотели сделать что-то с графеном, чтобы он стал полупроводником, но устойчиво никак не получалось. А теперь получилось. Вот из Nature:
"Here we demonstrate that semiconducting epigraphene (SEG) on single-crystal silicon carbide substrates has a band gap of 0.6 eV and room temperature mobilities exceeding 5,000 cm2 V−1 s−1, which is 10 times larger than that of silicon and 20 times larger than that of the other two-dimensional semiconductors."
Читать вот тут, но там пейволл. Предыдущий интересный отчёт в доступе тут, в конце преимущества применения, по которым уже прослеживается, что поменяется в первую очередь. Вот главное оттуда:
"Seamless ballistic graphene networks that are lithographically patterned on a single graphene sheet represent a revolutionary paradigm shift and, in principle, enables quantum electronics that explicitly utilizes the wave properties of electrons. The work presented here, combined with the recent discovery of epigraphene’s zero-mode edge state[10, 11] is a major leap in that direction"
«SEG has numerous impotant advantages over all other 2D semiconductors. Summarizing: (1) It does not need to be transferred since it is cleanly produced on a relatively inexpensive commercial single crystal SiC substrate on which it is atomically aligned; (2) It is patternable using conventional methods; (3) It is chemically, mechanically and thermally stable; (4) It seamlessly connects to QFSG, eliminating contact resistances and fragile contacts; (5) Seamless networks can preserve phase coherence between devices so that phase coherent electronics is feasible; (6) Its 0.6 eV bandgap is suitable for digital electronics; (7) Its mobility is a factor of 10 larger than other 2D semiconductors; (8) It is atomically thin, making it ideal for ultrathin field effect transistors. (9) The SiC substrate is already an important electronic material which, in contrast to Si, is compatible with THz electronics.»
Самое главное — скоро можно будет делать вообще другую электронику.
#медленная_зона #UDP
"Here we demonstrate that semiconducting epigraphene (SEG) on single-crystal silicon carbide substrates has a band gap of 0.6 eV and room temperature mobilities exceeding 5,000 cm2 V−1 s−1, which is 10 times larger than that of silicon and 20 times larger than that of the other two-dimensional semiconductors."
Читать вот тут, но там пейволл. Предыдущий интересный отчёт в доступе тут, в конце преимущества применения, по которым уже прослеживается, что поменяется в первую очередь. Вот главное оттуда:
"Seamless ballistic graphene networks that are lithographically patterned on a single graphene sheet represent a revolutionary paradigm shift and, in principle, enables quantum electronics that explicitly utilizes the wave properties of electrons. The work presented here, combined with the recent discovery of epigraphene’s zero-mode edge state[10, 11] is a major leap in that direction"
«SEG has numerous impotant advantages over all other 2D semiconductors. Summarizing: (1) It does not need to be transferred since it is cleanly produced on a relatively inexpensive commercial single crystal SiC substrate on which it is atomically aligned; (2) It is patternable using conventional methods; (3) It is chemically, mechanically and thermally stable; (4) It seamlessly connects to QFSG, eliminating contact resistances and fragile contacts; (5) Seamless networks can preserve phase coherence between devices so that phase coherent electronics is feasible; (6) Its 0.6 eV bandgap is suitable for digital electronics; (7) Its mobility is a factor of 10 larger than other 2D semiconductors; (8) It is atomically thin, making it ideal for ultrathin field effect transistors. (9) The SiC substrate is already an important electronic material which, in contrast to Si, is compatible with THz electronics.»
Самое главное — скоро можно будет делать вообще другую электронику.
#медленная_зона #UDP
⚡18🔥15👍9❤3
Белки взаимодействуют трындец как сложно. Они длинные (несколько тысяч компонентов обычно), свёрнуты в хитрую геометрию, и при взаимодействиях начинают менять свойства. То есть начало взаимодействия в какой-то точке тут же может поменять соседнюю область и сразу какую-то отдалённую. Потому что белок развернётся или свернётся по-другому.
Драйва добавляет и то, что реакция может начаться не от конкретного взаимодействия точки-к-точке, а от взаимодействия чего-то похожего по геометрии на микроуровне. И пройти с разной силой, и уровень эффекта тоже регулирует то, как взаимодействие будет развиваться дальше.
А это всё надо изучать и моделировать, потому что оттуда идёт много биотеха.
Сейчас есть:
— Известные случаи взаимодействия белков, которые хорошо экспериментально изучены. По ним можно строить модели уровня "точно знаем, что вот здесь вот так работает, понимаем, как" и "точно знаем, но не до конца понимаем, как".
— Известные куски белков (остатки, молекулярные поверхности и атомные структуры), которые создают взаимодействия. Такой простой Лего, часть деталей которого мы знаем.
— Понимание, что можно из этого собрать — на готовых комплексах и тех кусках макроассемблера, которые у нас уже есть.
Соответственно, с появлением современных нейросетей там наметился прогресс, потому что по куче сложных данных можно разбираться, что же провзаимодействовало и примерно как. Пока с трудом, но всё же какие-то намётки это даёт. Нужно собирать больше данных, менять архитектуру сетей и заниматься точной настройкой под биохимию, ускорять обучение и так далее.
Если вы хотите прочитать про прогресс этой области, вот суммирующее исследование про экосистему ML.
#UDP
Драйва добавляет и то, что реакция может начаться не от конкретного взаимодействия точки-к-точке, а от взаимодействия чего-то похожего по геометрии на микроуровне. И пройти с разной силой, и уровень эффекта тоже регулирует то, как взаимодействие будет развиваться дальше.
А это всё надо изучать и моделировать, потому что оттуда идёт много биотеха.
Сейчас есть:
— Известные случаи взаимодействия белков, которые хорошо экспериментально изучены. По ним можно строить модели уровня "точно знаем, что вот здесь вот так работает, понимаем, как" и "точно знаем, но не до конца понимаем, как".
— Известные куски белков (остатки, молекулярные поверхности и атомные структуры), которые создают взаимодействия. Такой простой Лего, часть деталей которого мы знаем.
— Понимание, что можно из этого собрать — на готовых комплексах и тех кусках макроассемблера, которые у нас уже есть.
Соответственно, с появлением современных нейросетей там наметился прогресс, потому что по куче сложных данных можно разбираться, что же провзаимодействовало и примерно как. Пока с трудом, но всё же какие-то намётки это даёт. Нужно собирать больше данных, менять архитектуру сетей и заниматься точной настройкой под биохимию, ускорять обучение и так далее.
Если вы хотите прочитать про прогресс этой области, вот суммирующее исследование про экосистему ML.
#UDP
👍38🔥16❤1⚡1
Человеки тут всерьёз занялись рефакторингом риса. А то кто-то в нём наговнокодил, и он работает не очень оптимально.
Много техдолга в фотосинтезе. Там костыль на костыле, а от этого зависит продуктивность, то есть количество самого риса по отношению к остальной инфраструктуре растения. Ну или скорость деплоя плодов или семян.
В предыдущих сериях табак вот как-то запатчили так, что он увеличил биомассу на 20% и стал лучше переносить жару. Рис и кукурузу тоже уже оптимизировали, хотя сами не поняли, как именно это работает. Соя тоже получила примерно +20% к урожайности семян. Это всё были опыты по копипасте кода из других растений. Типа, давайте посмотрим, как этот блок написан в той же капусте (точнее, Arabidopsis thaliana) и попробуем скопировать непонятное в табак и другие растения.
И подход сработал.
Теперь же пришла пора разбираться с исходным кодом риса и колупать уже его намного более осознанно. Всё потому, что у учёных есть CRISPR-Cas9. Сначала им можно было только удалять строчки и смотреть, что будет. Некоторые строчки были действительно не очень нужны.
Теперь инструментов редактирования чуть больше.
Работа вот, собственно, но лучше не ходить по ссылке. Там же в разделе "Литература" целая библиотека всего того, что так или иначе уже редактировали.
А главное сейчас — не наткнуться при разборе кода риса на что-то такое:
//a vot eti dva gena nado ubrat' nahren
#UDP
Много техдолга в фотосинтезе. Там костыль на костыле, а от этого зависит продуктивность, то есть количество самого риса по отношению к остальной инфраструктуре растения. Ну или скорость деплоя плодов или семян.
В предыдущих сериях табак вот как-то запатчили так, что он увеличил биомассу на 20% и стал лучше переносить жару. Рис и кукурузу тоже уже оптимизировали, хотя сами не поняли, как именно это работает. Соя тоже получила примерно +20% к урожайности семян. Это всё были опыты по копипасте кода из других растений. Типа, давайте посмотрим, как этот блок написан в той же капусте (точнее, Arabidopsis thaliana) и попробуем скопировать непонятное в табак и другие растения.
И подход сработал.
Теперь же пришла пора разбираться с исходным кодом риса и колупать уже его намного более осознанно. Всё потому, что у учёных есть CRISPR-Cas9. Сначала им можно было только удалять строчки и смотреть, что будет. Некоторые строчки были действительно не очень нужны.
Теперь инструментов редактирования чуть больше.
Работа вот, собственно, но лучше не ходить по ссылке. Там же в разделе "Литература" целая библиотека всего того, что так или иначе уже редактировали.
А главное сейчас — не наткнуться при разборе кода риса на что-то такое:
//a vot eti dva gena nado ubrat' nahren
#UDP
Science Advances
Multiplexed CRISPR-Cas9 mutagenesis of rice PSBS1 noncoding sequences for transgene-free overexpression
Complex structural variants generated by CRISPR-Cas9 editing significantly increase native rice PSBS expression and activity.
👍100😁72❤19❤🔥8😱7🔥1
Появилась работа про варп-двигатель, который, внезапно, может заработать. И искажать пространство вместо того, чтобы медленно тащиться по нему.
Проблема с варпом не в том, что вокруг ересь и безумие, а в том, что он был возможен, но при этом требовал отрицательной энергии. Которой пока не нашли. Это почти так же как взять -1 (или лучше -i) кусков пиццы. В теории возможно, на практике — чуть сложнее.
С 1994 года после базовой работы Мигеля Алькубьерре мало что менялось аж до 2021 года до "Introducing Physical Warp Drives", где показали идею про положительную энергию. Там же доказательства того, что некоторые классы варп-двигателей всё же можно создать исходя из имеющейся научно-технической базы.
И в 2024 наконец-то решили, что варп может быть достигнут в принципе. Чтобы вы понимали, что такое "в принципе" для физиков — это значит, что:
— Мы рассчитали теоретическую модель. Никто не знает, как оно будет разгоняться и тормозить, это уже мелочи.
— Нужны прикладные технологии, которых у нас нет. Ну и плевать, главное, есть модель.
— Нужна громадная масса вещества для оболочки. Будущие поколения как-то разберутся, либо оптимизируют схему, и всё станет в тысячу раз компактнее.
— Нужно овердофига энергии. Смотрите пункт выше.
Но! Зато в теории — обычная материя и обычная энергия. И это досветовой двигатель.
"Решение включает в себя объединение стабильной оболочки материи с распределением вектора смещения, которое близко соответствует известным решениям варп-драйва, таким как метрика Алькубьерре. Мы численно генерируем метрику пространства-времени, оцениваем энергетические условия и подтверждаем, что распределение вектора сдвига не может быть сведено к преобразованию координат. Это исследование демонстрирует, что классические пространства варп-драйва можно сделать удовлетворяющими энергетическим условиям, добавив обычную материальную оболочку с положительной массой ADM."
В общем, просто напоминаем, что «Эти громадные, истерзанные варпом корабли, на которые никогда не падает взор простых граждан Империума, отделяют наше господство над галактикой от ереси и проклятия».
P.S. @George_cat дополняет: "в этой модели огромная дыра. вся она основана на предположении о возможности искажения/искривления пространства. а с этой потенциальной возможностью пока негде её наблюдать."
@soloveyltws тактично возразил: "Мнээ, да только вот идея того, что гравитация является именно искажением пространства-времени, не только существует, но и замечательно согласуется с ОТО; потому считаем, что да, возможно."
#UDP
Проблема с варпом не в том, что вокруг ересь и безумие, а в том, что он был возможен, но при этом требовал отрицательной энергии. Которой пока не нашли. Это почти так же как взять -1 (или лучше -i) кусков пиццы. В теории возможно, на практике — чуть сложнее.
С 1994 года после базовой работы Мигеля Алькубьерре мало что менялось аж до 2021 года до "Introducing Physical Warp Drives", где показали идею про положительную энергию. Там же доказательства того, что некоторые классы варп-двигателей всё же можно создать исходя из имеющейся научно-технической базы.
И в 2024 наконец-то решили, что варп может быть достигнут в принципе. Чтобы вы понимали, что такое "в принципе" для физиков — это значит, что:
— Мы рассчитали теоретическую модель. Никто не знает, как оно будет разгоняться и тормозить, это уже мелочи.
— Нужны прикладные технологии, которых у нас нет. Ну и плевать, главное, есть модель.
— Нужна громадная масса вещества для оболочки. Будущие поколения как-то разберутся, либо оптимизируют схему, и всё станет в тысячу раз компактнее.
— Нужно овердофига энергии. Смотрите пункт выше.
Но! Зато в теории — обычная материя и обычная энергия. И это досветовой двигатель.
"Решение включает в себя объединение стабильной оболочки материи с распределением вектора смещения, которое близко соответствует известным решениям варп-драйва, таким как метрика Алькубьерре. Мы численно генерируем метрику пространства-времени, оцениваем энергетические условия и подтверждаем, что распределение вектора сдвига не может быть сведено к преобразованию координат. Это исследование демонстрирует, что классические пространства варп-драйва можно сделать удовлетворяющими энергетическим условиям, добавив обычную материальную оболочку с положительной массой ADM."
В общем, просто напоминаем, что «Эти громадные, истерзанные варпом корабли, на которые никогда не падает взор простых граждан Империума, отделяют наше господство над галактикой от ереси и проклятия».
P.S. @George_cat дополняет: "в этой модели огромная дыра. вся она основана на предположении о возможности искажения/искривления пространства. а с этой потенциальной возможностью пока негде её наблюдать."
@soloveyltws тактично возразил: "Мнээ, да только вот идея того, что гравитация является именно искажением пространства-времени, не только существует, но и замечательно согласуется с ОТО; потому считаем, что да, возможно."
#UDP
👍82🔥40❤21😁14🤯9🦄8
Сегодня у нас офигительная история. Ты-дыщь! Перенос памяти через РНК!
Хольгер Хюден в 50-х годах внезапно обнаружил, что количество РНК в нейронах растёт по мере выработки моторных навыков. И высказал смелое предположение, что в молекуле РНК хранится память.
А если в РНК хранится память, то её ведь можно пересадить в другой организм! Просто представьте, как это круто. Можно взять и поделиться воспоминаниями. Укол с физикой, укол с математикой, конфета с боевыми искусствами (желательно, хорошо очищенными, а то ещё буддизм просочится) — это всё маячило где-то на горизонте. Или просто представьте: вы вот умерли, а ваша память продолжает жить в чистом клоне.
Другой учёный, Мак-Коннел, даже доказал эту гипотезу. Взял червей планарий и начал бить их током и учить ползать по лабиринту. Потом разрезал пополам. А планарии замечательно регенерируют, практически целиком. И вот если одну разрезать пополам, то у вас получится две. И, внезапно, обе планарии сразу знали, куда поворачивать на развилке.
На этом его удача закончилась, он пробовал кормить этими планариями других планарий и делать им инъекции "обученных" РНК, но это не очень помогало.
Другие организмы, кроме планарий, склонность передавать память через РНК, вообще не показывали. Осталось разобраться именно с червями.
В 60-х в СССР строился Институт биофизики. Одна из групп решила начать с опровержения опытов Мак-Коннела. Дальше две основные работы — Шейман И.М. Регуляторы морфогенеза и их адаптивная роль. М., 1984. и Шейман И.М., Ефимов И.А., Богоровская Г.И. // Онтогенез. 1971. Т.2. No.4. С.411-418. Обратите внимание на то, что они так себе рецензированы и имеют пару разрывов в логике на уровне "ну, это же очевидно", потому основная опубликована только под перестройку. Но, тем не менее, дико интересные. Итак, дальше пересказываем И.М. Шейман — а вы читаете и помните, что Шейман может жёстко ошибаться.
Планарий обучали, что если включают свет, то сейчас будут бить током. И если есть вибрация, то тоже. Соответственно, часть червей сразу понимала, что делать при вибрации, а вторая — что делать, если тебе в лицо светит злая Ирина Моисеевна.
Тут надо сказать, что реакций на возбудитель у планарий всего две: сокращение или поворот всего тела. По сути, информации там передаётся 1 бит. И без вариантов получить больше. В смысле, просто на свет они поначалу не реагировали, а вот если включать свет и бить током, то они пытались попячиться. Потом их пячило уже просто от света. Точнее, первых от света, а вторых от вибрации.
Так вот, начали резать и смотреть, что помнят половинки.
#UDP
Хольгер Хюден в 50-х годах внезапно обнаружил, что количество РНК в нейронах растёт по мере выработки моторных навыков. И высказал смелое предположение, что в молекуле РНК хранится память.
А если в РНК хранится память, то её ведь можно пересадить в другой организм! Просто представьте, как это круто. Можно взять и поделиться воспоминаниями. Укол с физикой, укол с математикой, конфета с боевыми искусствами (желательно, хорошо очищенными, а то ещё буддизм просочится) — это всё маячило где-то на горизонте. Или просто представьте: вы вот умерли, а ваша память продолжает жить в чистом клоне.
Другой учёный, Мак-Коннел, даже доказал эту гипотезу. Взял червей планарий и начал бить их током и учить ползать по лабиринту. Потом разрезал пополам. А планарии замечательно регенерируют, практически целиком. И вот если одну разрезать пополам, то у вас получится две. И, внезапно, обе планарии сразу знали, куда поворачивать на развилке.
На этом его удача закончилась, он пробовал кормить этими планариями других планарий и делать им инъекции "обученных" РНК, но это не очень помогало.
Другие организмы, кроме планарий, склонность передавать память через РНК, вообще не показывали. Осталось разобраться именно с червями.
В 60-х в СССР строился Институт биофизики. Одна из групп решила начать с опровержения опытов Мак-Коннела. Дальше две основные работы — Шейман И.М. Регуляторы морфогенеза и их адаптивная роль. М., 1984. и Шейман И.М., Ефимов И.А., Богоровская Г.И. // Онтогенез. 1971. Т.2. No.4. С.411-418. Обратите внимание на то, что они так себе рецензированы и имеют пару разрывов в логике на уровне "ну, это же очевидно", потому основная опубликована только под перестройку. Но, тем не менее, дико интересные. Итак, дальше пересказываем И.М. Шейман — а вы читаете и помните, что Шейман может жёстко ошибаться.
Планарий обучали, что если включают свет, то сейчас будут бить током. И если есть вибрация, то тоже. Соответственно, часть червей сразу понимала, что делать при вибрации, а вторая — что делать, если тебе в лицо светит злая Ирина Моисеевна.
Тут надо сказать, что реакций на возбудитель у планарий всего две: сокращение или поворот всего тела. По сути, информации там передаётся 1 бит. И без вариантов получить больше. В смысле, просто на свет они поначалу не реагировали, а вот если включать свет и бить током, то они пытались попячиться. Потом их пячило уже просто от света. Точнее, первых от света, а вторых от вибрации.
Так вот, начали резать и смотреть, что помнят половинки.
#UDP
👍71⚡13👀11🔥10❤7
Если делить червя ровно пополам вдоль, то всё получалось. Обе планарии помнили злых учёных. В смысле, отчество не помнили, но что делать при раздражителе — вполне.
Если разрезать так, чтобы ЦНС была в одном кусочке, а во втором ЦНС не было, то регенерировал только первый кусок, а второй даже не пытался.
А вот если порезать поперёк, то половинка с ганглием (который вместо мозга) сразу разбиралась с раздражителями, а задняя половинка без ганглия "вспоминала" только на 5-й день.
Зафиксировали по шагам регенерацию этого самого ганглия — она занимает как раз 5 дней — и выяснили, что там появляются вполне нормальные для червя нейроны, которые присоединяются к остальному червю. Ну а дальше после ещё цепочки опытов разобрались, что, вероятно, это была не память, а некая глобальная переменная, которая отвечала за чувствительность ЦНС ко внешнему раздражителю. Чувствительность нервных стволов к неспецифическим раздражителям повышалась, и это повышение как настройка по умолчанию передавалась уже новым структурам. В смысле, условно, пороговые настройки для глаз для реакции на свет просто снижались. Или настройки на вибрацию снижались. И их пячило просто от того, что пороги пробиты.
Казалось бы, всё логично и правильно. Всё хорошо.
А потом внезапно подтвердился опыт с поеданием обученных планарий необученными!
Через 5-6 часов поевшие обучающих материалов планарии "вспоминали", что там надо делать. Эффект убывал на 4-5 день после кормления.
Это был вообще вынос мозга.
Но! Пищеварение у планарий очень простое. Кишечник — трубка с однослойной стенкой. Клетки стенки образуют отростки в сторону внутренних структур червя. Потом кишечник подключается к тем местам, куда надо доставить питание. То есть он становится такой шиной для червя, потому что крови или чего-то ещё для доставки нет. Сам захотел доставить — сам и разбирайся. А через три дня начинается регенерация кишечника обратно в исходное (голодное) состояние.
Обученных планарий разметили изотопными метками и посмотрели, куда их доставляет кишечник необученного быдла. И вот таки да, нервные клетки он доставлял до ганглия. Гипотеза в том, что настройки возбудимости ЦНС в планарии хранятся в виде химических агентов (больше вещества — больше значение переменной), и вот они-то как раз и передаются. А память — нет.
Если кормить планарию планарией своего вида, то кишечник соединяет больше клеток поеденного ганглия с ганглием в текущем черве. А вот если пожрана планария другого вида — так не происходит.
В общем, планария просто глючная, и у неё в коде очень мало проверок всяких краевых случаев.
Список литературы по этой истории в целом можно посмотреть вот тут на Вики.
Очень жаль, но память через РНК не передаётся. Даже если сожрать профессора. Кстати, не надо жрать профессора никогда. Вышеописанное — далеко не единственная причина!
#UDP
Если разрезать так, чтобы ЦНС была в одном кусочке, а во втором ЦНС не было, то регенерировал только первый кусок, а второй даже не пытался.
А вот если порезать поперёк, то половинка с ганглием (который вместо мозга) сразу разбиралась с раздражителями, а задняя половинка без ганглия "вспоминала" только на 5-й день.
Зафиксировали по шагам регенерацию этого самого ганглия — она занимает как раз 5 дней — и выяснили, что там появляются вполне нормальные для червя нейроны, которые присоединяются к остальному червю. Ну а дальше после ещё цепочки опытов разобрались, что, вероятно, это была не память, а некая глобальная переменная, которая отвечала за чувствительность ЦНС ко внешнему раздражителю. Чувствительность нервных стволов к неспецифическим раздражителям повышалась, и это повышение как настройка по умолчанию передавалась уже новым структурам. В смысле, условно, пороговые настройки для глаз для реакции на свет просто снижались. Или настройки на вибрацию снижались. И их пячило просто от того, что пороги пробиты.
Казалось бы, всё логично и правильно. Всё хорошо.
А потом внезапно подтвердился опыт с поеданием обученных планарий необученными!
Через 5-6 часов поевшие обучающих материалов планарии "вспоминали", что там надо делать. Эффект убывал на 4-5 день после кормления.
Это был вообще вынос мозга.
Но! Пищеварение у планарий очень простое. Кишечник — трубка с однослойной стенкой. Клетки стенки образуют отростки в сторону внутренних структур червя. Потом кишечник подключается к тем местам, куда надо доставить питание. То есть он становится такой шиной для червя, потому что крови или чего-то ещё для доставки нет. Сам захотел доставить — сам и разбирайся. А через три дня начинается регенерация кишечника обратно в исходное (голодное) состояние.
Обученных планарий разметили изотопными метками и посмотрели, куда их доставляет кишечник необученного быдла. И вот таки да, нервные клетки он доставлял до ганглия. Гипотеза в том, что настройки возбудимости ЦНС в планарии хранятся в виде химических агентов (больше вещества — больше значение переменной), и вот они-то как раз и передаются. А память — нет.
Если кормить планарию планарией своего вида, то кишечник соединяет больше клеток поеденного ганглия с ганглием в текущем черве. А вот если пожрана планария другого вида — так не происходит.
В общем, планария просто глючная, и у неё в коде очень мало проверок всяких краевых случаев.
Список литературы по этой истории в целом можно посмотреть вот тут на Вики.
Очень жаль, но память через РНК не передаётся. Даже если сожрать профессора. Кстати, не надо жрать профессора никогда. Вышеописанное — далеко не единственная причина!
#UDP
🔥208👍64🤣50😱19😁11❤8
Если вы видите трёхцветную кошку, это почти гарантированно самка.
Дело в том, что при эмбриональном развитии в какой-то момент надо выключить лишние Х-хромосомы в женских клетках, иначе много чего будет производиться по две штуки. Х-хромосом в клетках девочек по две, если что. У мальчиков XY.
Когда клеток уже довольно много, в каждой случайным образом выбирается одна Х-хромосома для инактивации (с неё экспрессируется потом до 15% генов, но по большей части она просто лежит в клетке).
Это случается с плацентарными млеками. С кошками всё немного веселее, потому что оранжевый или не-оранжевый цвет шерсти задаётся именно в Х-хромосоме. От эмбриональных клеток происходят целые группы клеток, которые имеют ту же неактивную Х-хромосому. То есть по поверхности кошки слои клеток расползаются такими полосами, мозаично, где-то цвет Х-хромосомы отца, где-то матери.
На этой кошке, оранжево-чёрной, видно, что одна из хромосом кодировала оранжевый, а вторая не-оранжевый (чёрный), и эти гены экспрессируются в разных полосах. Белые пятна кодируются за пределами полового пакета. Соответственно, на фото видно, как распределились клетки из эмбриона по взрослой кошке.
Поскольку на стадии эмбриона хромосомы для инактивации выбирались случайно с вероятностью около 50%, плюс сами клетки из эмбриона растут и делятся не сказать чтобы с математической точностью и повторяемостью, если такую кошку клонировать, она будет такой же трёхцветной, но с другим рисунком. Кошек понаоткрывали мало, поэтому считается, что процесс идёт где-то в районе 30-100 клеток эмбриона. У мышей выборы Х-хромосом на 4-8 клеток, у людей в районе 100-200. А, да, в половые клетки попадает либо одна из Х, либо обобщённая из двух в результате кроссинговера.
Если у трёхцветной кошки яйца, то это самец с кариотипом ХХY, примерно один на 3 тысячи. У таких самцов нет никаких преимуществ в профессиональном спорте. Но если вы намайнили такого котёнка, он достаточно высоко ценится.
#UDP
Дело в том, что при эмбриональном развитии в какой-то момент надо выключить лишние Х-хромосомы в женских клетках, иначе много чего будет производиться по две штуки. Х-хромосом в клетках девочек по две, если что. У мальчиков XY.
Когда клеток уже довольно много, в каждой случайным образом выбирается одна Х-хромосома для инактивации (с неё экспрессируется потом до 15% генов, но по большей части она просто лежит в клетке).
Это случается с плацентарными млеками. С кошками всё немного веселее, потому что оранжевый или не-оранжевый цвет шерсти задаётся именно в Х-хромосоме. От эмбриональных клеток происходят целые группы клеток, которые имеют ту же неактивную Х-хромосому. То есть по поверхности кошки слои клеток расползаются такими полосами, мозаично, где-то цвет Х-хромосомы отца, где-то матери.
На этой кошке, оранжево-чёрной, видно, что одна из хромосом кодировала оранжевый, а вторая не-оранжевый (чёрный), и эти гены экспрессируются в разных полосах. Белые пятна кодируются за пределами полового пакета. Соответственно, на фото видно, как распределились клетки из эмбриона по взрослой кошке.
Поскольку на стадии эмбриона хромосомы для инактивации выбирались случайно с вероятностью около 50%, плюс сами клетки из эмбриона растут и делятся не сказать чтобы с математической точностью и повторяемостью, если такую кошку клонировать, она будет такой же трёхцветной, но с другим рисунком. Кошек понаоткрывали мало, поэтому считается, что процесс идёт где-то в районе 30-100 клеток эмбриона. У мышей выборы Х-хромосом на 4-8 клеток, у людей в районе 100-200. А, да, в половые клетки попадает либо одна из Х, либо обобщённая из двух в результате кроссинговера.
Если у трёхцветной кошки яйца, то это самец с кариотипом ХХY, примерно один на 3 тысячи. У таких самцов нет никаких преимуществ в профессиональном спорте. Но если вы намайнили такого котёнка, он достаточно высоко ценится.
#UDP
❤157👍86🔥37✍15😁13❤🔥6
Короткий ликбез про то, куда дели квантовые компьютеры.
Главная проблема — алгоритм там делается не по шагам, а сразу целиком. И если в процессе исполнения что-то глюкнуло, то вернуться на шаг назад и исправить нельзя. Можно только доделать до конца и посмотреть, что получилось. Промежуточных состояний, по сути, нет. Точнее, они существуют, но их нельзя измерить без разрушения квантовой суперпозиции. То есть на практике сбросить всё в исходное состояние и начать заново.
Это физическая особенность квантовых вычислений. С одной стороны, они дают вам возможность обрабатывать сразу все варианты развития событий с помощью суперпозиций, с другой стороны — руками это трогать нельзя. Машина жужжит, работает, потом выдаёт ответ — 42. В процессе происходит магия.
Так вот, во время стадии "жужжит", кубиты — основа превосходства квантовых компьютеров над убогими обычными — глючат. Потому что внешняя среда. И четверг.
У каждого есть средний процент глюка. Обычный кубит даёт правильную операцию в районе 92,7%, хороший годный отечественный кубит может до 98%. То есть 100% матожидание ошибки будет через 14-50 шагов в зависимости от качества кубита.
А обычно в алгоритме сильно больше шагов. В нормальном алгоритме на порядки больше. В алгоритмах, которые нужны от квантовых компьютеров — например, для быстрой факторизации или поиска элементов в списке в одно действие — прямо очень дофига больше. Поэтому в итоге либо ваш код короткий и практически-бесполезный, потому что такие простые вещи лучше делать на обычной машине, либо длинный и глючный, и всегда выдаёт решения с косяками.
Но! Такую проблему мы, земляне, уже решали с оперативной памятью. Она тоже безбожно глючила. В ней появились особые байты, по 9 бит, где последний — контрольный. Можно и больше, в зависимости от того, как высоко относительно уровня моря стоит или летит ваш компьютер, потому что излучения больше. Важно, что логический байт всегда был 8 бит, а его железная реализация процессор не волнует. Рядом были ещё более глючные магнитные накопители на ленте и CD, где 8 байт звука занимали 24 физических байта. Потому что Хемминг и его код. Можно просто отбрасывать заглючивший блок и считать без него. Можно подходить статистически, "размазывая" вычисления на несколько блоков, а потом голосовать большинством за правильное. Можно ещё много чего.
С такими алгоритмами всё относительно просто, потому что глюк можно увидеть в тот момент, когда он появился. И сам по себе глюк случается редко, то есть не надо контролировать контролирующего.
А вот в случае кубитов надо несколько десятков вспомогательных, обычно от 9 (это теоретический минимум) до 40 и больше, потому что первые 9 тоже косячат, поэтому им тоже... Короче, вы поняли. Потому что все эти коррекции — часть алгоритма, который надо выполнить за один раз целиком.
Собственно, это основная причина, почему принципиального прогресса нет. Например, IBM показала Кондор с 1121 кубитом, из которых логических может оказаться штук 10-20, и то, запутываемых только по соседним парам. Про такие вещи в пресс-релизах не особо пишут.
Можно ещё некоторое время поговорить про кутриты, про возможность запутывания несоседних кубитов, про сверхпроводниковые, ионные и хорошие годные отечественные фотонные платформы, про то, что от скорости декогеренции зависит ограничение на время выполнения алгоритма, но в целом всё главное вы уже знаете. Важно повышать достоверность кубитной операции.
До примерно 2020-2021 года считалось, что 99% на кубит — практический предел технологий на этой планете. Но:
— UNSW в Австралии получили точность 99,95% в пике (с двумя кубитами 99,37%).
— Голландская команда Ливена Вандерсипена выдала 99,87% с одним и 99,65% с 2 кубитами.
— И японцы упоролись до 99,84% для кубита и 99,51% для 2 штук с теми же Si/SiGe-квантовыми точками, что у голландцев.
Летом этого года IQM прошли (99.91 +-0.02)% на 2-кубитной схеме.
Есть и вот такие прикольные опыты с полностью механическими кубитами.
В общем, теперь осталось это собрать. Следите каждые 5 лет за обновлениями.
#гуманитарии_познают_мир #UDP
Главная проблема — алгоритм там делается не по шагам, а сразу целиком. И если в процессе исполнения что-то глюкнуло, то вернуться на шаг назад и исправить нельзя. Можно только доделать до конца и посмотреть, что получилось. Промежуточных состояний, по сути, нет. Точнее, они существуют, но их нельзя измерить без разрушения квантовой суперпозиции. То есть на практике сбросить всё в исходное состояние и начать заново.
Это физическая особенность квантовых вычислений. С одной стороны, они дают вам возможность обрабатывать сразу все варианты развития событий с помощью суперпозиций, с другой стороны — руками это трогать нельзя. Машина жужжит, работает, потом выдаёт ответ — 42. В процессе происходит магия.
Так вот, во время стадии "жужжит", кубиты — основа превосходства квантовых компьютеров над убогими обычными — глючат. Потому что внешняя среда. И четверг.
У каждого есть средний процент глюка. Обычный кубит даёт правильную операцию в районе 92,7%, хороший годный отечественный кубит может до 98%. То есть 100% матожидание ошибки будет через 14-50 шагов в зависимости от качества кубита.
А обычно в алгоритме сильно больше шагов. В нормальном алгоритме на порядки больше. В алгоритмах, которые нужны от квантовых компьютеров — например, для быстрой факторизации или поиска элементов в списке в одно действие — прямо очень дофига больше. Поэтому в итоге либо ваш код короткий и практически-бесполезный, потому что такие простые вещи лучше делать на обычной машине, либо длинный и глючный, и всегда выдаёт решения с косяками.
Но! Такую проблему мы, земляне, уже решали с оперативной памятью. Она тоже безбожно глючила. В ней появились особые байты, по 9 бит, где последний — контрольный. Можно и больше, в зависимости от того, как высоко относительно уровня моря стоит или летит ваш компьютер, потому что излучения больше. Важно, что логический байт всегда был 8 бит, а его железная реализация процессор не волнует. Рядом были ещё более глючные магнитные накопители на ленте и CD, где 8 байт звука занимали 24 физических байта. Потому что Хемминг и его код. Можно просто отбрасывать заглючивший блок и считать без него. Можно подходить статистически, "размазывая" вычисления на несколько блоков, а потом голосовать большинством за правильное. Можно ещё много чего.
С такими алгоритмами всё относительно просто, потому что глюк можно увидеть в тот момент, когда он появился. И сам по себе глюк случается редко, то есть не надо контролировать контролирующего.
А вот в случае кубитов надо несколько десятков вспомогательных, обычно от 9 (это теоретический минимум) до 40 и больше, потому что первые 9 тоже косячат, поэтому им тоже... Короче, вы поняли. Потому что все эти коррекции — часть алгоритма, который надо выполнить за один раз целиком.
Собственно, это основная причина, почему принципиального прогресса нет. Например, IBM показала Кондор с 1121 кубитом, из которых логических может оказаться штук 10-20, и то, запутываемых только по соседним парам. Про такие вещи в пресс-релизах не особо пишут.
Можно ещё некоторое время поговорить про кутриты, про возможность запутывания несоседних кубитов, про сверхпроводниковые, ионные и хорошие годные отечественные фотонные платформы, про то, что от скорости декогеренции зависит ограничение на время выполнения алгоритма, но в целом всё главное вы уже знаете. Важно повышать достоверность кубитной операции.
До примерно 2020-2021 года считалось, что 99% на кубит — практический предел технологий на этой планете. Но:
— UNSW в Австралии получили точность 99,95% в пике (с двумя кубитами 99,37%).
— Голландская команда Ливена Вандерсипена выдала 99,87% с одним и 99,65% с 2 кубитами.
— И японцы упоролись до 99,84% для кубита и 99,51% для 2 штук с теми же Si/SiGe-квантовыми точками, что у голландцев.
Летом этого года IQM прошли (99.91 +-0.02)% на 2-кубитной схеме.
Есть и вот такие прикольные опыты с полностью механическими кубитами.
В общем, теперь осталось это собрать. Следите каждые 5 лет за обновлениями.
#гуманитарии_познают_мир #UDP
🔥187👍88❤26⚡14🌚6❤🔥3
Кристаллы времени — офигенный способ повысить точность квантовых компьютеров.
Начнём с простых вещей. В 2012 году предсказали существование кристаллов времени, а в 2017 году получили первый экспериментальный вариант. Дальше почти всем журналистом сорвало крышу, потому что они не очень правильно раздуплили, что же это такое. Типа, "мы заморозили кусок времени" и прочее.
На деле это структура, где атомы повторяют своё расположение не только в пространстве, но и во времени, колеблются даже в состоянии наименьшей энергии. То есть если обычный кристалл даёт пространственную структуру, временной — временную. Приходите через час, он будет другой, через два часа — обратно как раньше.
На уровне классической физики это был бы вечнодрожащий кусок холодца, но с кристаллами времени это происходит только на квантовом уровне. В более крупных системах уже долго и точно дрожать не получается. Можно притвориться быдлом и грубо сказать, что это такой баг суперпозиции состояний квантовых частиц, когда они разными своими сторонами торчат из 4-го измерения в наши три, поэтому система изменяется без затрат энергии.
Сначала казалось, что эти кристаллы будут лютыми эталонами, что очень повысит точность разных измерений. Например, они могут быть тактовым генератором для атомных часов — очень чётко тикают независимо от помех. Плюс они, как и любые точные часы, очень чувствительны к гравитации (напомним, ближе к Земле время течёт медленнее, потому что гравитация не сила).
Это так, но обнаружилось и куда более весёлое применение.
В кристаллах времени может возникать сильное квантовое запутывание между многими частицами. Некоторые типы кристаллов времени обладают топологической защитой, что делает их особенно устойчивыми к декогеренции. А это именно то, за что бьются те, кто собирает кубиты из всяких подручных материалов. Как раз нужный материал!
А совсем недавно, в октябре 2024, опубликовали работу, где с их помощью можно сильно повысить точность квантовых вычислений.
В этом эксперименте создали особый вид кристалла времени, который обладает топологическим порядком. Собрали систему из 18 кубитов на квадратной сетке. Нейроэволюционировали её отжигом до нужных свойств. Потом заставили эту систему периодически изменяться особым образом. Наблюдали, как некоторые свойства системы повторяются каждые два цикла изменений, а не каждый цикл. Это повторяющееся поведение видно только когда получается смотреть на всю систему целиком, а не на отдельные части. Показали, что это поведение устойчиво к небольшим помехам.
Медианное время жизни кубитов достигло 163 мкс, а медианная одновременная точность однокубитных и двухкубитных вентилей превысила 99,9% и 99,4% соответственно.
В общем, добро пожаловать в мир новоматерии!
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье! Сумма двух любых натуральных чисел всегда равна 42, кроме случаев, когда она не равна.
Начнём с простых вещей. В 2012 году предсказали существование кристаллов времени, а в 2017 году получили первый экспериментальный вариант. Дальше почти всем журналистом сорвало крышу, потому что они не очень правильно раздуплили, что же это такое. Типа, "мы заморозили кусок времени" и прочее.
На деле это структура, где атомы повторяют своё расположение не только в пространстве, но и во времени, колеблются даже в состоянии наименьшей энергии. То есть если обычный кристалл даёт пространственную структуру, временной — временную. Приходите через час, он будет другой, через два часа — обратно как раньше.
На уровне классической физики это был бы вечнодрожащий кусок холодца, но с кристаллами времени это происходит только на квантовом уровне. В более крупных системах уже долго и точно дрожать не получается. Можно притвориться быдлом и грубо сказать, что это такой баг суперпозиции состояний квантовых частиц, когда они разными своими сторонами торчат из 4-го измерения в наши три, поэтому система изменяется без затрат энергии.
Сначала казалось, что эти кристаллы будут лютыми эталонами, что очень повысит точность разных измерений. Например, они могут быть тактовым генератором для атомных часов — очень чётко тикают независимо от помех. Плюс они, как и любые точные часы, очень чувствительны к гравитации (напомним, ближе к Земле время течёт медленнее, потому что гравитация не сила).
Это так, но обнаружилось и куда более весёлое применение.
В кристаллах времени может возникать сильное квантовое запутывание между многими частицами. Некоторые типы кристаллов времени обладают топологической защитой, что делает их особенно устойчивыми к декогеренции. А это именно то, за что бьются те, кто собирает кубиты из всяких подручных материалов. Как раз нужный материал!
А совсем недавно, в октябре 2024, опубликовали работу, где с их помощью можно сильно повысить точность квантовых вычислений.
В этом эксперименте создали особый вид кристалла времени, который обладает топологическим порядком. Собрали систему из 18 кубитов на квадратной сетке. Нейроэволюционировали её отжигом до нужных свойств. Потом заставили эту систему периодически изменяться особым образом. Наблюдали, как некоторые свойства системы повторяются каждые два цикла изменений, а не каждый цикл. Это повторяющееся поведение видно только когда получается смотреть на всю систему целиком, а не на отдельные части. Показали, что это поведение устойчиво к небольшим помехам.
Медианное время жизни кубитов достигло 163 мкс, а медианная одновременная точность однокубитных и двухкубитных вентилей превысила 99,9% и 99,4% соответственно.
В общем, добро пожаловать в мир новоматерии!
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье! Сумма двух любых натуральных чисел всегда равна 42, кроме случаев, когда она не равна.
👍144🔥92🤯42❤21🤔7🤡5
Сейчас будет офигенная инженерная история. Началось с обсуждения реконсолидации человечьей памяти — когда каждое чтение требует перезаписи воспоминаний. Про человеков потом, сейчас про железяки.
Оперативная память (которая DRAM) тоже требует перезаписи после чтения. Обычно так:
— Есть сеть ячеек. Каждая ячейка — это транзистор доступа плюс конденсатор. Если конденсатор заряжен до напряжения питания, это значение 1 у ячейки. Если разряжен — это значение 0.
— Ячейки сформированы в двухмерные матрицы. Условно по горизонтали приходят линии управления транзисторами доступа (word lines). По условной вертикали приходят линии чтения-записи (bit lines). Word line открывает строку таблицы для чтения и записи, а bit line получает значение из столбца.
— Для чтения битовая линия заряжается до половины напряжения питания. Потом к этой битовой линии подключается одна ячейка из строки, открытой для чтения.
— Если после подключения битовой линии в ней падает заряд, значит, там был 0. Если растёт — значит, там был 1.
— Заряд конденсатора никогда не равен точно 1, потому что конденсатор со временем разряжается. Условно, когда он не сможет дать половину напряжения питания, 1 превратится в 0.
— По результату усилений и сравнений на выход подаётся либо 0, либо 1 — в контроллер памяти или процессор.
— Поскольку происходит балансирование заряда между конденсатором и битовой линией, он разряжается в неё или заряжается от неё. И нужно восстановить заряд конденсатора. Пока вся строка ещё открыта, подаётся напряжение для регенерации.
— Горизонталь закрывается для доступа. Битовая линия перезаряжается для следующего цикла.
Этот цикл из перетеканий и регенерации заряда и есть чтение. По факту это разрушающее чтение с перезаписью. Но всей движухой управляет контроллер, для систем снаружи это выглядит как недеструктивная операция.
Есть ещё SRAM — статическая память. Там каждая ячейка хранится в виде триггера из 6 транзисторов. Во многих реализациях это быстрее, дороже, менее требовательно к питанию и занимает овердофига места на кристалле. Это может быть кэш-память процессора.
Вернёмся к DRAM. Конденсаторы теряют заряд не только на чтении, но и просто так. Гарантированное удержание значения обычно около 60 мс. Это означает массовые операции на всю память — ничего нельзя хранить долго, нужно постоянно обновлять всё.
И вот здесь и начинается настоящая история.
Заряды не исчезают мгновенно при отключении питания! Если нештатно сорвать питание с памяти, то она не будет очищена. Если ещё и охладить чип, саморазряд замедлится и будет можно удержать заряд на минуты.
В оперативной памяти хранятся ключи доступа к HDD (привет, Битлокер, Веракрипт), ключи SSL, пароли и прочие штуки, которые могут понадобиться замотивированному человеку. Для этого надо получить доступ к устройству, охладить его во время работы, потом резко выдернуть память и охладить дополнительно, а затем перенести на стенд, который в отличие от типовой BIOS не обнуляет всё на старте, а вычитывает.
Это и есть Cold Boot Attack.
Вот работа 2008 года, где показали, что атака холодной перезагрузкой позволяет извлечь ключи шифрования жёсткого диска, сессионные ключи и пароли SSL/TLS (если повезёт подловить момент, пока они в оперативной памяти), данные пользователей (сами расшифрованные документы). Если нет шифрования самой оперативки в реальном времени, конечно.
При -50°C 99% данных сохраняются больше пары минут в тогдашней памяти. Это можно сделать с помощью обычного баллончика со сжатым воздухом, применив его неправильно и распыляя жидкость прямо на чип при ещё подающемся питании.
При температуре жидкого азота (-196°C) потери данных минимальны даже через час. Это делается при снятии модуля уже после отключения.
Если снять горячий модуль и бросить его в ведро азота, а потом поставить на вычитывающий стенд, тоже будет работать в течение нескольких минут (только не вынимайте модуль из ведра руками).
То есть это как спереть hybernate-дамп.
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье!Ну какой вы хакер без ведра и ноутбука?
Оперативная память (которая DRAM) тоже требует перезаписи после чтения. Обычно так:
— Есть сеть ячеек. Каждая ячейка — это транзистор доступа плюс конденсатор. Если конденсатор заряжен до напряжения питания, это значение 1 у ячейки. Если разряжен — это значение 0.
— Ячейки сформированы в двухмерные матрицы. Условно по горизонтали приходят линии управления транзисторами доступа (word lines). По условной вертикали приходят линии чтения-записи (bit lines). Word line открывает строку таблицы для чтения и записи, а bit line получает значение из столбца.
— Для чтения битовая линия заряжается до половины напряжения питания. Потом к этой битовой линии подключается одна ячейка из строки, открытой для чтения.
— Если после подключения битовой линии в ней падает заряд, значит, там был 0. Если растёт — значит, там был 1.
— Заряд конденсатора никогда не равен точно 1, потому что конденсатор со временем разряжается. Условно, когда он не сможет дать половину напряжения питания, 1 превратится в 0.
— По результату усилений и сравнений на выход подаётся либо 0, либо 1 — в контроллер памяти или процессор.
— Поскольку происходит балансирование заряда между конденсатором и битовой линией, он разряжается в неё или заряжается от неё. И нужно восстановить заряд конденсатора. Пока вся строка ещё открыта, подаётся напряжение для регенерации.
— Горизонталь закрывается для доступа. Битовая линия перезаряжается для следующего цикла.
Этот цикл из перетеканий и регенерации заряда и есть чтение. По факту это разрушающее чтение с перезаписью. Но всей движухой управляет контроллер, для систем снаружи это выглядит как недеструктивная операция.
Есть ещё SRAM — статическая память. Там каждая ячейка хранится в виде триггера из 6 транзисторов. Во многих реализациях это быстрее, дороже, менее требовательно к питанию и занимает овердофига места на кристалле. Это может быть кэш-память процессора.
Вернёмся к DRAM. Конденсаторы теряют заряд не только на чтении, но и просто так. Гарантированное удержание значения обычно около 60 мс. Это означает массовые операции на всю память — ничего нельзя хранить долго, нужно постоянно обновлять всё.
И вот здесь и начинается настоящая история.
Заряды не исчезают мгновенно при отключении питания! Если нештатно сорвать питание с памяти, то она не будет очищена. Если ещё и охладить чип, саморазряд замедлится и будет можно удержать заряд на минуты.
В оперативной памяти хранятся ключи доступа к HDD (привет, Битлокер, Веракрипт), ключи SSL, пароли и прочие штуки, которые могут понадобиться замотивированному человеку. Для этого надо получить доступ к устройству, охладить его во время работы, потом резко выдернуть память и охладить дополнительно, а затем перенести на стенд, который в отличие от типовой BIOS не обнуляет всё на старте, а вычитывает.
Это и есть Cold Boot Attack.
Вот работа 2008 года, где показали, что атака холодной перезагрузкой позволяет извлечь ключи шифрования жёсткого диска, сессионные ключи и пароли SSL/TLS (если повезёт подловить момент, пока они в оперативной памяти), данные пользователей (сами расшифрованные документы). Если нет шифрования самой оперативки в реальном времени, конечно.
При -50°C 99% данных сохраняются больше пары минут в тогдашней памяти. Это можно сделать с помощью обычного баллончика со сжатым воздухом, применив его неправильно и распыляя жидкость прямо на чип при ещё подающемся питании.
При температуре жидкого азота (-196°C) потери данных минимальны даже через час. Это делается при снятии модуля уже после отключения.
Если снять горячий модуль и бросить его в ведро азота, а потом поставить на вычитывающий стенд, тоже будет работать в течение нескольких минут (только не вынимайте модуль из ведра руками).
То есть это как спереть hybernate-дамп.
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье!
1🔥188❤69👍55☃38🆒15😁14
Вот, смотрите, какая классная штука, красная и квадратная. Это квантовый чип Майорана-1 от Микрософта. Про него опять пишут, что это прорыв. В основном, журналисты. Журналисты вообще всему красному радуются как дети.
Прикол этого чипа в том, что там топологический сверхпроводник. Это такая хитрая новоматерия, которая позволяет через хитрое шаманство делать кубиты, которые работают хотя бы немного — ну перед тем, как развалиться.
Если вам уже непонятно, вот пост про общие знания про квантовые компьютеры, от которого вам станет ещё непонятнее.
Но вернёмся к чипу. Дальше начинается самое прикольное. «Основное преимущество Majorana 1 — возможность размещения до миллиона кубитов на одном компактном чипе, который может уместиться на ладони» — тут журналистов попячило первый раз. Почему-то все пишут про Нью-Васюки, а не то, что есть сейчас. Сейчас есть прототип, и кубитов будет восемь штук (то есть, кажется, один логический, потому что остальные 7 понадобятся для контроля ошибок).
Но ВОЗМОЖНОСТЬ разместить до миллиона кубитов на такой площади сохраняется.
Дальше ещё несколько поэтических цитат. «Мы буквально напыляем атом за атомом, чтобы создать идеальные условия для работы кубитов», — объяснила Криста Своре, технический сотрудник Microsoft. Чего она не объяснила, что даже маляры напыляют атом за атомом, когда красят стену.
Но на деле они сделали два сверхпроводника с изолятором посередине, и один из них топологический. Между ними происходит что-то близкое к образованию частиц Майораны. Это такие хитрые штуки, которые сразу же свои же античастицы. И если их правильно загонять в правильные лузы на сверхпроводнике с плоской топологией, то прямо сразу образуются хорошие годные кубиты.
Таких частиц нет. Точнее, их никто ещё не видел — и экспериментально доказать их наличие не смог. Но облака из сверхохлаждённых электронов похожи на них по свойствам, и тут речь именно про них. То есть это прототип чипа, который использует прототип частиц Майораны, чтобы доказать, что в принципе это всё когда-нибудь заработает.
Вместе с чипом в комплекте идёт публикация в журнале "Природа". Она демонстрирует возможность измерения фермионов в устройствах, которые могут использоваться для топологических квантовых вычислений. Переходим к результатам: полученные измерения интерпретируется как переключение четности фермионов в нанопроволоке, результаты согласуются с моделью майорановских нулевых мод на концах топологического сверхпроводника, но измерение не доказывает топологическую природу наблюдаемых состояний.
Возможно, от вас ускользает ирония этой публикации, потому что вы не очень хорошо знакомы с особенностями научных работ MS. Всё дело в том, что они корпораты, не хотят раскрывать данные и ещё регулярно то ли косячат, то ли занимаются искажением данных осознанно (вот пример отзыва прошлой работы). В новой работе фраза "Наблюдение квантованного плато проводимости убедительно подтверждает существование нулевых мод Майораны в системе" плавно превращается в "Мы подогнали эти данные к модели... и обнаружили согласованность. Однако сами по себе эти измерения не определяют, являются ли низкоэнергетические состояния, обнаруженные интерферометрией, топологическими. Тем не менее, наши данные жестко ограничивают допустимые расщепления энергии в моделях тривиальных андреевских состояний".
Что надо сказать — что идея действительно очень крутая, и дальше действительно можно будет масштабировать это всё очень быстро. Но приходите лет через 5, а пока вот красивая штука для журналистов. Красная и квадратная.
В общем, сейчас новость следует читать так: «Дайте ещё денег».
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье!Изотропные блины не подгорают!
Прикол этого чипа в том, что там топологический сверхпроводник. Это такая хитрая новоматерия, которая позволяет через хитрое шаманство делать кубиты, которые работают хотя бы немного — ну перед тем, как развалиться.
Если вам уже непонятно, вот пост про общие знания про квантовые компьютеры, от которого вам станет ещё непонятнее.
Но вернёмся к чипу. Дальше начинается самое прикольное. «Основное преимущество Majorana 1 — возможность размещения до миллиона кубитов на одном компактном чипе, который может уместиться на ладони» — тут журналистов попячило первый раз. Почему-то все пишут про Нью-Васюки, а не то, что есть сейчас. Сейчас есть прототип, и кубитов будет восемь штук (то есть, кажется, один логический, потому что остальные 7 понадобятся для контроля ошибок).
Но ВОЗМОЖНОСТЬ разместить до миллиона кубитов на такой площади сохраняется.
Дальше ещё несколько поэтических цитат. «Мы буквально напыляем атом за атомом, чтобы создать идеальные условия для работы кубитов», — объяснила Криста Своре, технический сотрудник Microsoft. Чего она не объяснила, что даже маляры напыляют атом за атомом, когда красят стену.
Но на деле они сделали два сверхпроводника с изолятором посередине, и один из них топологический. Между ними происходит что-то близкое к образованию частиц Майораны. Это такие хитрые штуки, которые сразу же свои же античастицы. И если их правильно загонять в правильные лузы на сверхпроводнике с плоской топологией, то прямо сразу образуются хорошие годные кубиты.
Таких частиц нет. Точнее, их никто ещё не видел — и экспериментально доказать их наличие не смог. Но облака из сверхохлаждённых электронов похожи на них по свойствам, и тут речь именно про них. То есть это прототип чипа, который использует прототип частиц Майораны, чтобы доказать, что в принципе это всё когда-нибудь заработает.
Вместе с чипом в комплекте идёт публикация в журнале "Природа". Она демонстрирует возможность измерения фермионов в устройствах, которые могут использоваться для топологических квантовых вычислений. Переходим к результатам: полученные измерения интерпретируется как переключение четности фермионов в нанопроволоке, результаты согласуются с моделью майорановских нулевых мод на концах топологического сверхпроводника, но измерение не доказывает топологическую природу наблюдаемых состояний.
Возможно, от вас ускользает ирония этой публикации, потому что вы не очень хорошо знакомы с особенностями научных работ MS. Всё дело в том, что они корпораты, не хотят раскрывать данные и ещё регулярно то ли косячат, то ли занимаются искажением данных осознанно (вот пример отзыва прошлой работы). В новой работе фраза "Наблюдение квантованного плато проводимости убедительно подтверждает существование нулевых мод Майораны в системе" плавно превращается в "Мы подогнали эти данные к модели... и обнаружили согласованность. Однако сами по себе эти измерения не определяют, являются ли низкоэнергетические состояния, обнаруженные интерферометрией, топологическими. Тем не менее, наши данные жестко ограничивают допустимые расщепления энергии в моделях тривиальных андреевских состояний".
Что надо сказать — что идея действительно очень крутая, и дальше действительно можно будет масштабировать это всё очень быстро. Но приходите лет через 5, а пока вот красивая штука для журналистов. Красная и квадратная.
В общем, сейчас новость следует читать так: «Дайте ещё денег».
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье!
1🔥158😁80👍57❤29🤡5💯4
Когда мы что-то делаем, в мозге активизируются миллионы нейронов. Но у них есть довольно чёткие последовательности — временные шаблоны.
Например, когда вы хотите взять со стола чашку:
— Сначала зрительные нейроны, чтобы найти и рассчитать чашку.
— Потом планирование движения — код для контроллеров мышц.
— Потом нейроны, которые запускают сами мышцы.
— И потом уже сенсорные, которые получают обратную связь.
Всё это ходит по циклу из IF, образно говоря. Прямо как классическая АСУТП. Эта последовательность активаций и называется нейродинамикой.
ОЧЕНЬ УПРОЩАЯ, есть две теории про нейродинамику:
— Что там цикл из IF'ов, и наша прошивка бегает по нему. То есть сама последовательность активации нейронов критически важна и представляет собой способ вычислений в мозге.
— Что на самом деле там не цикл, а просто со стороны похоже.
Если первая теория верна, то последовательность активации определяется архитектурой нейронной сети. А это значит, что нарушать траектории против естественного порядка будет сложнее, чем следовать им. То есть если действие соответствует архитектуре, оно будет считаться быстро, а если не соответствует — медленно. Должно быть сложно или невозможно заставить нейроны активироваться в порядке, который нарушает естественные последовательности.
Если последовательность А→Б→В→Ж определяется тем, что нейроны соединены кластерами А+Б, Б+В, В+Ж, то заставить активность идти в обратном порядке (Ж→В→Б→А) будет очень сложно, потому что между нейронами нет прямых связей в обратном направлении.
Ну, короче, взяли и проверили с помощью макаков-резусов с имплантами для чтения нейронной активности (да-да, опять железяки в мозгу). Пропустим офигенную математику, но если коротко, надо было водить курсором на экране к одной мишени и к другой. Но одна мишень была привычно расположена, по предполагаемой архитектуре, а вторая требовала действий в обратной последовательности.
Оказалось, что траектории в обратной последовательности невозможны.
Обезьяны начали делать примерно следующее: нужен шаг Ж? Запускаем функцию, пропускаем АБВ, делаем Ж. Теперь нужен шаг В, запускаем ещё раз, пропускаем АБ, делаем В, пропускаем Ж. Ещё раз для Б, ещё раз для А. Итого 4 запуска вместо одного.
Это похоже на попытки прочитать слово задом наперёд или на анекдот:
Ну вот, короче, наш мозг делает так же. Это касается моторного контроля, восприятия, принятия решений, формирования памяти и так далее. Например, движения возникают не просто из-за активации определенных нейронов, а из-за конкретной последовательности этих активаций. Восприятие объектов и звуков это не просто распознавание шаблонов, а процесс развертывания активности во времени. Решения формируются не в какой-то отдельный момент времени, а через определенную временную эволюцию нейронной активности. Воспоминания тоже хранятся и извлекаются не как статические образы, а как динамические процессы.
Так мы чуть больше узнали о мозгах.
И да, есть хорошая новость. Обезьянам — назовём их по первым буквам шифров — Диме 12 лет, Евгению 12 лет и Косте 6 лет. Им вживили электродные решетки в моторную кору мозга. Диме и Жене из 96 электродов, Косте — две решетки по 64 электрода (одну в дорсальную премоторную кору, другую в моторную кору). Опыты шли максимум через 18 месяцев после вживления, то есть решётки хорошо прижились. И эксперименты с использованием интерфейсов мозг-компьютер обычно не считаются терминальными, вскрытие для получения новых данных тоже не нужно, и, скорее всего, обезьяны сыты и довольны. И ждут следующего гранта на изучение их нейронной активности, потому что решётки функциональны.
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье! А вы тоже путаете каузальную вероятность и казуальную?
Например, когда вы хотите взять со стола чашку:
— Сначала зрительные нейроны, чтобы найти и рассчитать чашку.
— Потом планирование движения — код для контроллеров мышц.
— Потом нейроны, которые запускают сами мышцы.
— И потом уже сенсорные, которые получают обратную связь.
Всё это ходит по циклу из IF, образно говоря. Прямо как классическая АСУТП. Эта последовательность активаций и называется нейродинамикой.
ОЧЕНЬ УПРОЩАЯ, есть две теории про нейродинамику:
— Что там цикл из IF'ов, и наша прошивка бегает по нему. То есть сама последовательность активации нейронов критически важна и представляет собой способ вычислений в мозге.
— Что на самом деле там не цикл, а просто со стороны похоже.
Если первая теория верна, то последовательность активации определяется архитектурой нейронной сети. А это значит, что нарушать траектории против естественного порядка будет сложнее, чем следовать им. То есть если действие соответствует архитектуре, оно будет считаться быстро, а если не соответствует — медленно. Должно быть сложно или невозможно заставить нейроны активироваться в порядке, который нарушает естественные последовательности.
Если последовательность А→Б→В→Ж определяется тем, что нейроны соединены кластерами А+Б, Б+В, В+Ж, то заставить активность идти в обратном порядке (Ж→В→Б→А) будет очень сложно, потому что между нейронами нет прямых связей в обратном направлении.
Ну, короче, взяли и проверили с помощью макаков-резусов с имплантами для чтения нейронной активности (да-да, опять железяки в мозгу). Пропустим офигенную математику, но если коротко, надо было водить курсором на экране к одной мишени и к другой. Но одна мишень была привычно расположена, по предполагаемой архитектуре, а вторая требовала действий в обратной последовательности.
Оказалось, что траектории в обратной последовательности невозможны.
Обезьяны начали делать примерно следующее: нужен шаг Ж? Запускаем функцию, пропускаем АБВ, делаем Ж. Теперь нужен шаг В, запускаем ещё раз, пропускаем АБ, делаем В, пропускаем Ж. Ещё раз для Б, ещё раз для А. Итого 4 запуска вместо одного.
Это похоже на попытки прочитать слово задом наперёд или на анекдот:
Надо вскипятить чайник. Есть плита, чайник, кран с водой, спички. Математик наливает воду в чайник, включают газ, зажигает его и ставит чайник на огонь. Затем задачу упростили: есть чайник, наполненный водой и плита с горящим газом. Цель та же — вскипятить воду. Математик выливает из чайника воду, выключает газ и сообщает:
— Готово, задача сводится к предыдущей!
Ну вот, короче, наш мозг делает так же. Это касается моторного контроля, восприятия, принятия решений, формирования памяти и так далее. Например, движения возникают не просто из-за активации определенных нейронов, а из-за конкретной последовательности этих активаций. Восприятие объектов и звуков это не просто распознавание шаблонов, а процесс развертывания активности во времени. Решения формируются не в какой-то отдельный момент времени, а через определенную временную эволюцию нейронной активности. Воспоминания тоже хранятся и извлекаются не как статические образы, а как динамические процессы.
Так мы чуть больше узнали о мозгах.
И да, есть хорошая новость. Обезьянам — назовём их по первым буквам шифров — Диме 12 лет, Евгению 12 лет и Косте 6 лет. Им вживили электродные решетки в моторную кору мозга. Диме и Жене из 96 электродов, Косте — две решетки по 64 электрода (одну в дорсальную премоторную кору, другую в моторную кору). Опыты шли максимум через 18 месяцев после вживления, то есть решётки хорошо прижились. И эксперименты с использованием интерфейсов мозг-компьютер обычно не считаются терминальными, вскрытие для получения новых данных тоже не нужно, и, скорее всего, обезьяны сыты и довольны. И ждут следующего гранта на изучение их нейронной активности, потому что решётки функциональны.
#UDP
--
Вступайте в ряды Фурье! А вы тоже путаете каузальную вероятность и казуальную?
5👍175🔥47❤36😁13😢1🤡1
Кошачьи кубиты!
Главная проблема квантовых компьютеров — они пока ошибаются быстрее, чем считают. Стандартное решение — очень дофига физических кубитов для того, чтобы поддерживать один логический. Они там корректируют друг друга и основной, и вероятность ошибки снижается. Но чем длиннее алгоритм, тем такая система ненадёжнее, а в квантовом мире есть только начало и результат, без промежуточных состояний. Ошибаться нельзя ни разу.
Поэтому нужно что-то, что корректирует ошибку лучше. И вот есть кошачьи кубиты. Они очень устойчивы к ошибкам типа переворота бита (когда 0 случайно становится 1, или наоборот). Но зато уязвимы к другому типу ошибок — когда квантовая фаза сбивается. Чем больше фотонов в кошке (вот почему именно кошке, а не коте), тем лучше защита от переворотов, но тем хуже с фазовыми ошибками.
Кошачий кубит — это фотоны в резонаторе (как кошка Шрёдингера в коробке). Логические состояния |0⟩ и |1⟩ кодируются с помощью состояний света, которые содержат много фотонов и сильно отличаются друг от друга. Чаще всего используют когерентные состояния |α⟩ и |-α⟩. Это как две разные волны света в резонаторе. У них одинаковая "сила" (амплитуда, зависящая от среднего числа фотонов), но противоположные фазы (как гребень волны против впадины). Логический |0⟩ кодируется как ≈ |α⟩. Логический |1⟩ кодируется как ≈ |-α⟩. Переворот бита в случае кошачьего кубита означает переход из |α⟩ в |-α⟩. Состояния |α⟩ и |-α⟩ очень разные из-за разнесённых геометрически фотонов. Чтобы одно состояние перешло в другое, нужно сильно изменить состояние системы. Большинство случайных ошибок в квантовых системах — это потеря одного фотона, небольшой случайный сдвиг фазы. Такие мелкие возмущения могут немного "подвинуть" состояние |α⟩, но им очень трудно "перебросить" его через огромное расстояние в фазовом пространстве, чтобы оно стало |-α⟩. Можно условно представить, что вам надо знать цвет мячика и в какой он из двух ям. Так вот, цвет (фаза в нашей аналогии) будет постоянно меняться, но перебросить мячик из ямы в другую яму будет очень тяжело.
И вот следующий виток человеческой мысли — сделать такую схему, где кошка корректирует только переворот бита, а рядом стоят кубиты, которые следят, чтобы кошка не сбила фазу. Вот статья в Природе про новый чип.
Естественную защиту кошачьих кубитов использовали против ошибок-переворотов. Для борьбы с оставшимися фазовыми ошибками — относительно простой код исправления ошибок.
Код повторения требует меньше ресурсов, чем те, что нужны для исправления обоих типов ошибок на обычных кубитах.
Запускали процесс исправления ошибок много раз и измеряли, сколько ошибок остается в итоге. Работает! Общий уровень ошибок снизили до ~1.65% за один цикл коррекции для системы из 5 кубитов. Важно, что система масштабируема.
Это аппаратная эффективность. Можно воплощать в железе.
Теперь внимательно смотрим на схему и понимаем, что лучше бы вы продолжали деградировать в соцсетях. Синие круги — это кошки. Их 5 штук. Оранжевые круги — вспомогательные кубиты, которые проверяют состояние соседних кошек, не разрушая их информацию. Зелёные круги — буферы. Каждый кошачий кубит подключен к своему буферу. Через этот буфер происходит стабилизация кошачьего кубита (поддержание его в нужном состоянии |α⟩ или |-α⟩), чтобы он самопроизвольно не "перевернулся" (не произошла ошибка бита). Серые ⊗ обозначают операции между читающим кубитом и двумя соседними хранящими информацию кошками. Z-кубит показывает конфликт: если на одной из кошек случится фазовая ошибка (Z-ошибка), то один из соседних оранжевых кубитов это заметит.
На второй схеме видно, что по 10 циклам:
— Без стабилизации: ошибки накапливаются, состояние кошки сильно искажается.
— Со стабилизацией: состояние остается чистым.
Там вообще-то ещё много чего, но на сегодня, пожалуй, хватит. По тегу #UDP есть ещё квантовый мир, который ничего непонятно, но очень интересно.
--
Вступайте в ряды Фурье!Чтобы не перепутать, бабушка назвала одного новорожденного котёнка Барсиком, а второго утопила.
Главная проблема квантовых компьютеров — они пока ошибаются быстрее, чем считают. Стандартное решение — очень дофига физических кубитов для того, чтобы поддерживать один логический. Они там корректируют друг друга и основной, и вероятность ошибки снижается. Но чем длиннее алгоритм, тем такая система ненадёжнее, а в квантовом мире есть только начало и результат, без промежуточных состояний. Ошибаться нельзя ни разу.
Поэтому нужно что-то, что корректирует ошибку лучше. И вот есть кошачьи кубиты. Они очень устойчивы к ошибкам типа переворота бита (когда 0 случайно становится 1, или наоборот). Но зато уязвимы к другому типу ошибок — когда квантовая фаза сбивается. Чем больше фотонов в кошке (вот почему именно кошке, а не коте), тем лучше защита от переворотов, но тем хуже с фазовыми ошибками.
И вот следующий виток человеческой мысли — сделать такую схему, где кошка корректирует только переворот бита, а рядом стоят кубиты, которые следят, чтобы кошка не сбила фазу. Вот статья в Природе про новый чип.
Естественную защиту кошачьих кубитов использовали против ошибок-переворотов. Для борьбы с оставшимися фазовыми ошибками — относительно простой код исправления ошибок.
Код повторения требует меньше ресурсов, чем те, что нужны для исправления обоих типов ошибок на обычных кубитах.
Запускали процесс исправления ошибок много раз и измеряли, сколько ошибок остается в итоге. Работает! Общий уровень ошибок снизили до ~1.65% за один цикл коррекции для системы из 5 кубитов. Важно, что система масштабируема.
Это аппаратная эффективность. Можно воплощать в железе.
Теперь внимательно смотрим на схему и понимаем, что лучше бы вы продолжали деградировать в соцсетях. Синие круги — это кошки. Их 5 штук. Оранжевые круги — вспомогательные кубиты, которые проверяют состояние соседних кошек, не разрушая их информацию. Зелёные круги — буферы. Каждый кошачий кубит подключен к своему буферу. Через этот буфер происходит стабилизация кошачьего кубита (поддержание его в нужном состоянии |α⟩ или |-α⟩), чтобы он самопроизвольно не "перевернулся" (не произошла ошибка бита). Серые ⊗ обозначают операции между читающим кубитом и двумя соседними хранящими информацию кошками. Z-кубит показывает конфликт: если на одной из кошек случится фазовая ошибка (Z-ошибка), то один из соседних оранжевых кубитов это заметит.
На второй схеме видно, что по 10 циклам:
— Без стабилизации: ошибки накапливаются, состояние кошки сильно искажается.
— Со стабилизацией: состояние остается чистым.
Там вообще-то ещё много чего, но на сегодня, пожалуй, хватит. По тегу #UDP есть ещё квантовый мир, который ничего непонятно, но очень интересно.
--
Вступайте в ряды Фурье!
99🤯116👍66🔥20❤17⚡15👌4