Когда говорят о будущем квантовых вычислений, чаще всего обсуждают большее число кубитов или меньший уровень ошибок
Но существует и другой путь — использовать топологию, то есть такие свойства систем, которые не меняются при сгибании и растяжении, но не допускают разрывов и разрезаний
В квантовой информатике это направление называют топологическими вычислениями, и оно обещает революционную устойчивость к ошибкам
В обычных (NISQ) квантовых процессорах — кубиты очень чувствительны к мелким воздействиям, теплу, шуму, микроскопическим дефектам
Любой неудачный импульс легко разрушает информацию
Топологический подход предлагает «закодировать» кубит не в состояние какого-то атома или иона, а в целостную структуру системы — так, чтобы для разрушения квантовой информации понадобилось не просто сбой, а топологическое изменение всей системы (например, настоящая дырка или разрез)
Главная идея — использовать особые квазичастицы, так называемые анионы, возникающие в двумерных топологических материалах (например, фракционный квантовый эффект Холла)
Анионы можно перемещать по определённым траекториям, при этом их «пути» можно заплести (как косы!) — последовательность этих переплетений и есть реализация квантовых логических операций
Когда две такие частицы (аниона) обмениваются местами, их общий волновой функционал испытывает топологически защищённое преобразование (так называемая браид-группа). Чем сложнее «коса» — тем более сложную квантовую операцию можно закодировать
Информацию невозможно разрушить случайным воздействием, пока не будет изменён сам рисунок косы
Лидером в этой области считается проект Microsoft StationQ: они инвестируют в изучение топологических сверхпроводников и поиск майорановских фермионов — частиц, в которых сложные заплетения островков сверхпроводимости могут работать как топологические кубиты
В лабораториях компании Google, российских и китайских институтах, на чипах IBM — десятки коллективов уже пробуют собрать тестовые участки таких топологических квантовых систем
— Главный плюс топологических кубитов — фантастическая устойчивость к ошибкам
Теоретически можно построить вычислитель, которому не страшны шум и природные флуктуации
— Топологические кубиты масштабируются: сложные гейты = сложные косы
— Минус — колоссальная сложность физической реализации: топологические анионы обнаружены только в единичных экспериментах, системы требуют экстремальных условий (близких к абсолютному нулю), и пока не собрано ни одной полноценной рабочей топологической схемы
Если топологические квантовые компьютеры станут реальностью, это новое качество — не просто больше операций, но и индустриальная надёжность «квантового железа»
Это нужно для масштабных задач: криптография, научные супервычисления, управление материальными потоками на уровне молекул и ниже, долговременное хранение данных
Но существует и другой путь — использовать топологию, то есть такие свойства систем, которые не меняются при сгибании и растяжении, но не допускают разрывов и разрезаний
В квантовой информатике это направление называют топологическими вычислениями, и оно обещает революционную устойчивость к ошибкам
В обычных (NISQ) квантовых процессорах — кубиты очень чувствительны к мелким воздействиям, теплу, шуму, микроскопическим дефектам
Любой неудачный импульс легко разрушает информацию
Топологический подход предлагает «закодировать» кубит не в состояние какого-то атома или иона, а в целостную структуру системы — так, чтобы для разрушения квантовой информации понадобилось не просто сбой, а топологическое изменение всей системы (например, настоящая дырка или разрез)
Главная идея — использовать особые квазичастицы, так называемые анионы, возникающие в двумерных топологических материалах (например, фракционный квантовый эффект Холла)
Анионы можно перемещать по определённым траекториям, при этом их «пути» можно заплести (как косы!) — последовательность этих переплетений и есть реализация квантовых логических операций
Когда две такие частицы (аниона) обмениваются местами, их общий волновой функционал испытывает топологически защищённое преобразование (так называемая браид-группа). Чем сложнее «коса» — тем более сложную квантовую операцию можно закодировать
Информацию невозможно разрушить случайным воздействием, пока не будет изменён сам рисунок косы
Лидером в этой области считается проект Microsoft StationQ: они инвестируют в изучение топологических сверхпроводников и поиск майорановских фермионов — частиц, в которых сложные заплетения островков сверхпроводимости могут работать как топологические кубиты
В лабораториях компании Google, российских и китайских институтах, на чипах IBM — десятки коллективов уже пробуют собрать тестовые участки таких топологических квантовых систем
— Главный плюс топологических кубитов — фантастическая устойчивость к ошибкам
Теоретически можно построить вычислитель, которому не страшны шум и природные флуктуации
— Топологические кубиты масштабируются: сложные гейты = сложные косы
— Минус — колоссальная сложность физической реализации: топологические анионы обнаружены только в единичных экспериментах, системы требуют экстремальных условий (близких к абсолютному нулю), и пока не собрано ни одной полноценной рабочей топологической схемы
Если топологические квантовые компьютеры станут реальностью, это новое качество — не просто больше операций, но и индустриальная надёжность «квантового железа»
Это нужно для масштабных задач: криптография, научные супервычисления, управление материальными потоками на уровне молекул и ниже, долговременное хранение данных
🔥1
Согласно отчету Microsoft и AI Economy Institute, Россия на 117 месте в мире по распространению Ml
Впереди России - Суринам, Венесуэла и Кения, а сразу после – Беларусь, Кыргызстан, Папуа Новая Гвинея и Гаити
Это 1й в мире расчет популяционно-нормированного индикатора распространения Ml - AI User Share (доля пользователей Ml среди трудоспособного населения)
Ключевая формула:
AI User Share = (% Microsoft-пользователей, использующих ИИ) × (% населения с ПК/планшетом) × (мобильный коэффициент), с вычитанием оценочного оверлапа десктоп/мобайл
Этот индикатор представляет наиболее детальную оценку с нормализацией по численности населения, показывая охват в режиме близком к реальному времени по 148 экономикам
Все предыдущие отчеты, так или иначе пытавшиеся учесть распространение Ml по странам (их за 2024-2025 было восемь: Stanford HAI, МВФ, Oxford Insights, Anthropic, Salesforce, BCG, Tortoise Media и Всемирный банк) менее точны
Отчет Microsoft и AI EI:
• ловит изменения за недели/дни, а не за полгода-год как опросы
• популяционно-нормированный с вниманием к устройствам и мобайлу - это лучше, чем «трафик среди интернет-пользователей» для межстрановых сопоставлений
Если же перейти от относительных к абсолютным цифрам, расчет по цифрам Microsoft и AI EI показывает такой расклад:
• в США AI User Share 26.3 % (но в абсолюте это 55.000.000 реально работающих с Ml людей)
• в России 7.6 % (только 7.100.000 реально работающих с Ml людей)
• в Китае 20 %, но зато это 195.000.000 реально работающих с Ml людей
В предыдущем сентябрьском отчете Anthropic AI USAGE INDEX Россия (по расчетам Ml той же компании Anthropic, т.к. официально компания в России не работает) получила оценочное значение AIUI 0.8 - 1 (где-то между Перу/Албанией и Чехией/Польшей)
Т.е. среди «стран 3го мира по Ml» (lower middle 25-50 %)
По более точному расчету Microsoft и AI EI, Россия опустилась сильно ниже «стран 3го мира по Ml»
У Перу и Албании показатели вдвое лучше
А у Польши и Чехии – почти в 4 раза лучше
N.B. Отчет честно предупреждает, что в их методике у России (а также Ирана и Китая) «низкая уверенность»/импутация из-за слабого базового сигнала и перекосов источников (после 2022 в России сильно просел «официальный» контур Windows/Office/Copilot и сопутствующая телеметрия, неполное покрытие локальных AI-сервисов, плюс высокая доля мобайла + VPN/геомаскировка)
Так что может, если всё это учесть, у России появится шанс остаться среди «стран 3го мира по Ml»
Впереди России - Суринам, Венесуэла и Кения, а сразу после – Беларусь, Кыргызстан, Папуа Новая Гвинея и Гаити
Это 1й в мире расчет популяционно-нормированного индикатора распространения Ml - AI User Share (доля пользователей Ml среди трудоспособного населения)
Ключевая формула:
AI User Share = (% Microsoft-пользователей, использующих ИИ) × (% населения с ПК/планшетом) × (мобильный коэффициент), с вычитанием оценочного оверлапа десктоп/мобайл
Этот индикатор представляет наиболее детальную оценку с нормализацией по численности населения, показывая охват в режиме близком к реальному времени по 148 экономикам
Все предыдущие отчеты, так или иначе пытавшиеся учесть распространение Ml по странам (их за 2024-2025 было восемь: Stanford HAI, МВФ, Oxford Insights, Anthropic, Salesforce, BCG, Tortoise Media и Всемирный банк) менее точны
Отчет Microsoft и AI EI:
• ловит изменения за недели/дни, а не за полгода-год как опросы
• популяционно-нормированный с вниманием к устройствам и мобайлу - это лучше, чем «трафик среди интернет-пользователей» для межстрановых сопоставлений
Если же перейти от относительных к абсолютным цифрам, расчет по цифрам Microsoft и AI EI показывает такой расклад:
• в США AI User Share 26.3 % (но в абсолюте это 55.000.000 реально работающих с Ml людей)
• в России 7.6 % (только 7.100.000 реально работающих с Ml людей)
• в Китае 20 %, но зато это 195.000.000 реально работающих с Ml людей
В предыдущем сентябрьском отчете Anthropic AI USAGE INDEX Россия (по расчетам Ml той же компании Anthropic, т.к. официально компания в России не работает) получила оценочное значение AIUI 0.8 - 1 (где-то между Перу/Албанией и Чехией/Польшей)
Т.е. среди «стран 3го мира по Ml» (lower middle 25-50 %)
По более точному расчету Microsoft и AI EI, Россия опустилась сильно ниже «стран 3го мира по Ml»
У Перу и Албании показатели вдвое лучше
А у Польши и Чехии – почти в 4 раза лучше
N.B. Отчет честно предупреждает, что в их методике у России (а также Ирана и Китая) «низкая уверенность»/импутация из-за слабого базового сигнала и перекосов источников (после 2022 в России сильно просел «официальный» контур Windows/Office/Copilot и сопутствующая телеметрия, неполное покрытие локальных AI-сервисов, плюс высокая доля мобайла + VPN/геомаскировка)
Так что может, если всё это учесть, у России появится шанс остаться среди «стран 3го мира по Ml»