В России создали прототип квантового компьютера на ионах
Компьютер разработали ученые из Российского квантового центра и Физического института имени П. Н. Лебедева РАН. Они создали систему из 4 кубитов, но не наращивая число ионов. Они воспользовались другой технологией масштабирования квантовых процессоров с применением многоуровневых носителей информации — кудитов.
#квантовые_технологии
Компьютер разработали ученые из Российского квантового центра и Физического института имени П. Н. Лебедева РАН. Они создали систему из 4 кубитов, но не наращивая число ионов. Они воспользовались другой технологией масштабирования квантовых процессоров с применением многоуровневых носителей информации — кудитов.
#квантовые_технологии
Газпромбанк выделил стартапу QSpace $1 млн на создание российской квантовой спутниковой связи
Компания QSpace Technologies сообщила редакции Хабра о закрытии seed-раунда, в ходе которого удалось привлечь $1 млн. Инвестором выступил Газпромбанк — один из крупнейших коммерческих инвесторов в квантовые технологии в России. Средства пойдут на обеспечение первой фазы разработки малого спутника формата CubeSat с передатчиком системы квантового распределения ключей на борту. В 2023 году малый аппарат планируют запустить в космос, используя передатчик в качестве полезной нагрузки.
QSpace Technologies — разработчик спутниковых и атмосферных систем КРК (Квантовое распределение ключей). Стартап появился в научной группе по квантовым коммуникациям РКЦ, затем выделился в отдельное направление из компании QRate — разработчика и вендора высокотехнологичного оборудования для квантовой криптографии. QSpace — участник «Сколково» с 2017 года и единственная в России компания, сфокусированная на создании спутниковых систем на базе малых космических аппаратов.
#QSpace #Газпромбанк #квантовые_технологии
Компания QSpace Technologies сообщила редакции Хабра о закрытии seed-раунда, в ходе которого удалось привлечь $1 млн. Инвестором выступил Газпромбанк — один из крупнейших коммерческих инвесторов в квантовые технологии в России. Средства пойдут на обеспечение первой фазы разработки малого спутника формата CubeSat с передатчиком системы квантового распределения ключей на борту. В 2023 году малый аппарат планируют запустить в космос, используя передатчик в качестве полезной нагрузки.
QSpace Technologies — разработчик спутниковых и атмосферных систем КРК (Квантовое распределение ключей). Стартап появился в научной группе по квантовым коммуникациям РКЦ, затем выделился в отдельное направление из компании QRate — разработчика и вендора высокотехнологичного оборудования для квантовой криптографии. QSpace — участник «Сколково» с 2017 года и единственная в России компания, сфокусированная на создании спутниковых систем на базе малых космических аппаратов.
#QSpace #Газпромбанк #квантовые_технологии
Запутанность упрощает масштабирование в квантовом машинном обучении
Область применения машинного обучения в квантовых вычислениях получила толчок на фоне нового исследования, устраняющего потенциальное препятствие для практической реализации квантовых нейронных сетей. Несмотря на имеющиеся представления теоретиков о том, что для обучения такой сети потребуется экспоненциально обширный датасет, квантовая теорема No-Free-Lunch (NFL), разработанная Лос-Аламосской национальной лабораторией, показывает, что квантовая запутанность устраняет эту экспоненциальную сверхнагрузку.
«Наша работа доказывает, что для квантового машинного обучения значимы как большие данные, так и большая запутанность. Более того, запутанность ведет к масштабируемости, избавляя нас от сложности в виде экспоненциального увеличения размера данных, необходимых для обучения». – говорит Эндрю Сорнборгер, компьютерный ученый лаборатории и соавтор работы, опубликованной 18 февраля в “Physical Review Letters”. – Эта теорема дает нам надежду, что квантовые нейронные сети идут по пути ускорения квантовых вычислений, в которых они в конечном итоге превзойдут свою нынешнюю альтернативу, работающую на привычных нам компьютерах».
#машинное_обучение #квантовые_технологии
Область применения машинного обучения в квантовых вычислениях получила толчок на фоне нового исследования, устраняющего потенциальное препятствие для практической реализации квантовых нейронных сетей. Несмотря на имеющиеся представления теоретиков о том, что для обучения такой сети потребуется экспоненциально обширный датасет, квантовая теорема No-Free-Lunch (NFL), разработанная Лос-Аламосской национальной лабораторией, показывает, что квантовая запутанность устраняет эту экспоненциальную сверхнагрузку.
«Наша работа доказывает, что для квантового машинного обучения значимы как большие данные, так и большая запутанность. Более того, запутанность ведет к масштабируемости, избавляя нас от сложности в виде экспоненциального увеличения размера данных, необходимых для обучения». – говорит Эндрю Сорнборгер, компьютерный ученый лаборатории и соавтор работы, опубликованной 18 февраля в “Physical Review Letters”. – Эта теорема дает нам надежду, что квантовые нейронные сети идут по пути ускорения квантовых вычислений, в которых они в конечном итоге превзойдут свою нынешнюю альтернативу, работающую на привычных нам компьютерах».
#машинное_обучение #квантовые_технологии
