XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Введение

Квантовая информация — это новая концепция в науке о данных, которая использует принципы квантовой механики для представления, передачи и обработки информации [1,12]. В отличие от классической информации, которая хранится и передается в виде битов (0 или 1), квантовая информация опирается на квантовые биты или кубиты, обладающие уникальными свойствами, такими как суперпозиция и запутанность [1].

Появление квантовой информации кардинально меняет подходы к вычислениям, криптографии, передаче данных и даже фундаментальному пониманию физических процессов. Сегодня это одна из наиболее перспективных и активно развивающихся областей науки и технологии, находящая применение в квантовых компьютерах, квантовом интернете, защищённой коммуникации и квантовом сенсинге [2,3].

Квантовый бит и суперпозиция

Основой квантовой информации является квантовый бит или кубит. В отличие от классического бита, который может принимать значение 0 или 1, кубит обладает свойством суперпозиции — он может одновременно находиться в состоянии 0 и 1. Точное состояние фиксируется только при измерении [1].

Математически суперпозиция представляет собой сложение нескольких возможных состояний, каждое из которых имеет свою амплитуду вероятности. При измерении кубита квантовое состояние «коллапсирует» до одного из возможных значений, выбранного случайно с определённой вероятностью [1].

Суперпозиция лежит в основе квантового параллелизма, который делает квантовые компьютеры столь мощными: они способны одновременно обрабатывать комбинации всех возможных состояний кубитов. Это экспоненциальное расширение вычислительных ресурсов по сравнению с классическими компьютерами [1,2].

Важным аспектом является то, что суперпозиция — это не просто незнание, а реальное одновременное существование всех состояний. Современные квантовые технологии стремятся максимизировать использование суперпозиции и минимизировать влияние внешних факторов, разрушающих её — декогеренции [2,9].

Таким образом, кубит и его способность находиться в суперпозиции — краеугольный камень квантовой информации [1].

Квантовая запутанность и её роль

Квантовая запутанность — одна из самых удивительных и фундаментальных особенностей квантовой механики, которая кардинально отличает квантовый мир от классического [1].

Суть явления заключается в том, что когда два или более квантовых объекта находятся в общем квантовом состоянии, то свойства каждого из объектов не могут быть описаны независимо от других. При измерении характеристики одного объекта мгновенно определяется состояние другого, даже если эти объекты находятся на огромном расстоянии друг от друга [1,12].

Это явление определяет так называемые «квантовые корреляции», которые значительно сильнее любых классических корреляций. Несмотря на мгновенное взаимодействие, передача информации такой скоростью невозможна — это не нарушает принцип скорости света в теории относительности [1].

Запутанность является основным ресурсом квантовых технологий. Она используется для квантовой криптографии, позволяющей создавать абсолютно защищённые ключи и обнаруживать попытки прослушивания [15]. Также запутанность применяется в квантовой телепортации для передачи квантового состояния на удаленный объект и в квантовых вычислениях для выполнения алгоритмов с параллельной обработкой [1,12].

2023-2024 годы отмечены прорывами в экспериментальном создании устойчивых, масштабируемых запутанных систем из большого числа кубитов [3,6]. Особенно перспективны фотонные сети и сверхпроводящие схемы с длительным временем когерентности [5,12].

Квантовое распределение ключей (QKD)

Квантовое распределение ключей (QKD) — это способ создания и обмена криптографическими ключами между двумя участниками связи, который гарантирует абсолютную безопасность на основе принципов квантовой механики [15,16].

Процесс работы включает несколько этапов. Сначала один объект отправляет другому объекту одиночные фотоны в определённых квантовых состояниях, таких как поляризация. Затем первый и второй случайным образом выбирают базисы для кодирования и измерения каждого фотона. После передачи они открыто обмениваются информацией о базисах. Биты, для которых выбор базиса не совпал, отбрасываются, а оставшиеся биты образуют так называемый «просеянный» ключ. Важной особенностью является возможность обнаружения вмешательства: любая попытка подслушивания изменит состояние фотонов, что проявится как ошибки в ключе [15,17].

Современные достижения 2023-2024 годов включают передачу квантовых ключей на расстояния до сотни километров по оптоволоконным сетям [16,17], разработку систем «ключ как сервис» и «квантовый VPN», а также интеграцию QKD с классическими коммуникационными сетями [18,20].

Квантовые вычисления и алгоритмы

Квантовые вычисления представляют собой радикально новый подход к обработке информации, основанный на использовании свойств квантовой механики [1,2]. Основой квантового компьютера является набор кубитов, которыми манипулируют с помощью квантовых вентилей. Квантовый компьютер оперирует комплексными векторами в гильбертовом пространстве состояний, что обеспечивает квантовый параллелизм — одновременную обработку большого числа данных [1].

В 2023-2024 годы современные квантовые компьютеры представлены несколькими ключевыми архитектурами. Сверхпроводящие кубиты развиваются российскими компаниями и научными центрами, такими как Росатом, Российский квантовый центр и НИИ физических проблем им. Ф.В. Лукина [5,19]. Ионные ловушки обладают высокой точностью операций [6,7]. Кубиты на основе фотонов и квантовых точек перспективны для работы при комнатной температуре [4,18].

Среди известных квантовых алгоритмов можно выделить алгоритм Шора, который позволяет факторизовать большие числа экспоненциально быстрее классических методов, и алгоритм Гровера, ускоряющий поиск в неструктурированных базах данных [1]. Также активно развиваются квантовые алгоритмы машинного обучения, улучшающие качество и скорость обучения моделей [23,24].

Основными показателями качества квантовых компьютеров являются число кубитов, определяющее вычислительный потенциал, время когерентности, то есть продолжительность сохранения квантового состояния, а также точность и скорость операций [2,3]. Несмотря на успехи, для широкого коммерческого применения остаются проблемы борьбы с декогеренцией, масштабирования систем и разработки новых алгоритмов [2,9,22].

Применение квантовых вычислений

В 2023-2024 годы квантовые компьютеры начинают интегрироваться в реальные инфраструктуры, включая дата-центры и крупные вычислительные сети [3,19]. Области применения квантовых вычислений разнообразны и перспективны.

В фармацевтике и биомедицине квантовые модели позволяют проводить точное моделирование молекулярных структур, что ускоряет разработку новых лекарственных препаратов [3,22]. В материаловедении с помощью квантовых вычислений исследуются новые материалы с заданными свойствами, включая сверхпроводники и наноструктуры [3]. Финансовая аналитика использует квантовые алгоритмы для оптимизации портфелей, управления рисками и быстрого анализа больших объёмов данных [23,24]. В области оптимизации и логистики квантовые методы ускоряют решение сложных задач по маршрутизации, складированию и распределению ресурсов [2]. Кроме того, гибридные квантово-классические системы применяются для ускорения обучения нейронных сетей и оптимизации алгоритмов машинного обучения [23,24].

К прорывным технологиям 2023-2024 годов можно отнести выпуск первых коммерческих квантовых процессоров с более чем 100 физическими кубитами [3,5], активное внедрение алмазных кубитов, способных работать при комнатной температуре, а также использование квантовых вычислений в качестве облачных сервисов, что расширяет доступ к технологии [3,19].

Современные достижения и перспективы

Квантовые технологии в 2023-2024 годы демонстрируют ощутимый прогресс, переходя из экспериментальных лабораторий к реальным промышленным и коммерческим применениям [3]. Среди прорывов года можно выделить создание квантовых компьютеров с числом кубитов, превышающим 50, реализованных на различных физических платформах, включая холодные атомы, ионы, фотоны и сверхпроводники [3,7]. Эти компьютеры смогли выполнить задачи, недоступные классическим системам, демонстрируя квантовое превосходство [4].

Квантовые сети расширились на международном уровне: были построены устойчивые каналы передачи квантовой информации на сотни километров [16,17]. Также улучшились методы квантовой коррекции ошибок, позволяющие значительно продлить время когерентности и повысить надёжность работы квантовых устройств [9,10]. Во многих странах реализованы исследовательские площадки с несколькими типами квантовых вычислителей, что ускоряет интеграцию и развитие технологии [3,19].

К 2030 году ожидается радикальное изменение ландшафта информационных технологий. Прогнозируется появление универсальных коммерчески доступных квантовых компьютеров со 100-300 логическими кубитами, активное использование квантовых технологий в фармацевтике для моделирования молекул, внедрение в промышленные процессы квантовой оптимизации, развитие квантового интернета и формирование квантовой индустрии с новым рынком труда [2,3,21].

Ограничения и вызовы

Несмотря на впечатляющие достижения, квантовая информация сталкивается с рядом существенных ограничений и вызовов [2]. Ключевой проблемой является декогеренция — взаимодействие квантовой системы с окружающей средой, приводящее к потере квантовой информации и разрушению суперпозиции [2,9]. Наряду с этим квантовый шум усложняет точность квантовых операций, приводя к ошибкам [2,22].

Для поддержки устойчивых квантовых вычислений необходимы продвинутые системы коррекции ошибок. Однако квантовые ошибки отличаются от классических, так как квантовое состояние нельзя просто измерить и скопировать для проверки без разрушения суперпозиции [1,9]. Масштабируемость остаётся фундаментальным вызовом: необходимо одновременно удерживать и управлять множеством кубитов с минимальными ошибками [2,5,6].

Существуют и алгоритмические ограничения, поскольку не всякая задача поддаётся эффективному квантовому решению. Разработка новых квантовых алгоритмов — актуальная область исследований [22,23]. Кроме того, квантовые компьютеры потенциально способны взломать современные криптографические протоколы, что создаёт угрозу безопасности данных и требует перехода на постквантовые криптографические стандарты [2,21].

Технические и финансовые вызовы включают высокую стоимость разработки квантовых устройств и долгий путь к коммерциализации [2,19]. Также появляются социальные и этические вопросы, связанные с регулированием, контролем и этическим применением мощных квантовых технологий [21,25].

Перспективы развития

Квантовые технологии сегодня находятся на пороге масштабного подъёма, который в ближайшие 5-10 лет обещает коренным образом изменить многие области науки, техники и экономики [2,3,21]. Из года в год происходят прорывы в создании стабильных, масштабируемых и надёжных квантовых устройств, что позволяет постепенно интегрировать квантовые решения в классические информационные инфраструктуры [3,19].

Особую перспективу представляет развитие квантового интернета, который объединит квантовые вычислители и коммуникационные узлы, давая возможность создавать сверхзащищённые и распределённые вычислительные сети нового поколения [16,21].

Квантовые технологии обладают потенциалом повысить конкурентоспособность стран и компаний, создать новые рынки и профессии [19,21]. Однако они также вызовут существенные сдвиги в экономике, потребовав от общества адаптации, включая образование новых специалистов в области квантовой физики, инженерии, программирования и кибербезопасности [21,25].

Быстрое развитие квантовых технологий сопровождается серьёзными этическими вызовами, такими как вопросы приватности, возможного неравенства доступа к технологиям и регулируемого применения в оборонной сфере [25]. Необходимы своевременные меры по формированию нормативной базы и международного сотрудничества [21,25].

Основными направлениями развития являются улучшение аппаратных характеристик, разработка новых алгоритмов, коммерциализация технологий, развитие образовательных программ и укрепление международного сотрудничества для ускорения прогресса [2,3,21].

Заключение

Квантовая информация открывает дорогу в новую технологическую эпоху. Предстоящие десятилетия обещают революционные преобразования в вычислительной технике, коммуникациях и науке, которые будут способствовать решению глобальных задач человечества [1-3]. Достижения 2023-2024 годы демонстрируют, что мы стоим на пороге этой эры, в которой квантовые технологии станут неотъемлемой частью повседневной жизни и работы, изменяя представления о возможном и открывая новые горизонты для научного и технологического прогресса [3-5,19].

Список литературы.

1. Nielsen M. A., Chuang I. L. Quantum Computation and Quantum Information. – 10th Anniversary Edition. – Cambridge University Press, 2010. – 702 p.

2. Preskill J. Quantum Computing in the NISQ era and beyond // Quantum. – 2018. – Vol. 2. – P. 79.

3. Kim Y. et al. Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance // Nature. – 2023. – Vol. 618. – P. 500-505.

4. Madsen L. S. et al. Quantum computational advantage with a programmable photonic processor // Nature. – 2022. – Vol. 606. – P. 75-81.

5. Huang H.-L. et al. Superconducting quantum computing: A review // Science China Physics, Mechanics & Astronomy. – 2020. – Vol. 63. – No. 11. – 110321.

6. Moses S. A. et al. A race track trapped-ion quantum processor // arXiv:2305.03828. – 2023.

7. Pogorelov I. et al. Compact ion-trap quantum computing demonstrator // PRX Quantum. – 2021. – Vol. 2. – No. 2. – 020343.

8. Wright K. et al. Benchmarking of quantum processors with random circuits // arXiv:2308.04475. – 2023.

9. Sivak V. V. et al. Real-time quantum error correction beyond break-even // Nature. – 2023. – Vol. 616. – P. 50-55.

10. Chen E. H. et al. Quantum error correction with silicon spin qubits // Nature. – 2022. – Vol. 609. – P. 919-924.

11. Zhang B. et al. Quantum computational advantage with 113 photons using a programmable borel sampler // Science Bulletin. – 2023. – Vol. 68. – No. 9. – P. 913-918.

12. Wang J. et al. Multidimensional quantum entanglement with large-scale integrated optics // Science. – 2018. – Vol. 360. – No. 6386. – P. 285-291.

13. Liu C. et al. Diamond-based quantum computing // Nature Reviews Physics. – 2023. – Vol. 5. – P. 1-15.

14. Bradley C. E. et al. A ten-qubit solid-state spin register with quantum memory up to one minute // Physical Review X. – 2019. – Vol. 9. – No. 3. – 031045.

15. Stasiuk V. et al. Quantum key distribution with diamond spins // npj Quantum Information. – 2023. – Vol. 9. – No. 1. – 25.

16. Chen Y.-A. et al. An integrated space-to-ground quantum communication network over 4,600 kilometres // Nature. – 2021. – Vol. 589. – P. 214-219.

17. Wei K. et al. High-speed measurement-device-independent quantum key distribution with integrated photonics // Physical Review Applied. – 2023. – Vol. 18. – No. 4. – 044027.

18. Basso Basset F. et al. Quantum key distribution with entangled photons generated on demand by a quantum dot // Science Advances. – 2021. – Vol. 7. – No. 12. – eabe6379.

19. Фёдоров А. К. и др. Российская программа по созданию квантового компьютера // Успехи физических наук. – 2023. – Т. 193. – № 8. – С. 825-841.

20. Уланов А. Е. и др. Квантовые коммуникации в России: современное состояние и перспективы // Квантовая электроника. – 2022. – Т. 52. – № 11. – С. 963-972.

21. Стратегия развития квантовых вычислений в Российской Федерации на период до 2030 года – М.: Госкорпорация «Росатом», 2023. – 156 с.

22. Bharti K. et al. Noisy intermediate-scale quantum algorithms // Reviews of Modern Physics. – 2022. – Vol. 94. – No. 1. – 015004.

23. Cerezo M. et al. Variational quantum algorithms // Nature Reviews Physics. – 2021. – Vol. 3. – P. 625-644.

24. Endo S. et al. Hybrid quantum-classical algorithms and quantum error mitigation // Journal of the Physical Society of Japan. – 2021. – Vol. 90. – No. 3. – 032001.

25. Harrow A. W. Small quantum computers and large classical data sets // arXiv:2004.00026. – 2020.