РКЦ: квантовый компьютер и блокчейн. Наука России и ее ученые
Я пришла в Российский квантовый центр пообщаться с Алексеем Федоровым – создателем квантового блокчейна и руководителем одной из научных групп.
Мне открылась новая реальность: молодые сильные российские ученые, которые работают над технологией будущего на мировом уровне.
А вы знали, что в России уже есть продукты, работающие на квантовых технологиях? А что квантовые компьютеры уже существуют, в том числе и в России? Что любой желающий может запрограммировать настоящий квантовый компьютер онлайн на специальном языке программирования?
Если нет, заходите, будет интересно.
Поговорили про новую науку, про то, как работают квантовые технологии в части железа и программного обеспечения и зачем все это нужно обычным людям.
Полную версию, которая охватывает очень много интересных вопросов, вы можете посмотреть на моем ютуб-канале. Здесь же я приведу в сжатом виде некоторые интересные моменты, творчески переработанные под печатный формат.
— Квантовый генератор случайных чисел, квантовый блокчейн – это все здорово, отлично. А квантовый компьютер-то где?
— На самом деле, квантовый компьютер уже существует на сегодняшний день, есть прототипы в мире, в России. Но они пока не могут решать индустриальные, коммерчески востребованные задачи. Они относятся к так называемой «эре NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum)». То есть они шумные и промежуточного масштаба, но уже квантовые.
— Промежуточного масштаба – это как?
— Мощность квантового компьютера меряется количеством кубитов. Кубит – это квантовый аналог бита, это суперпозиция 0 и 1. Считается, что маленький квантовый компьютер – это 0-5 кубитов. В России есть двухкубитный квантовый компьютер, сейчас работают над пятикубитными. А в мире – это десятки кубитов. Intermediate-Scale – это где-то от 30 до 100.
Самый мощный на сегодняшний день создан компанией Google, в нем 53 кубита, и он может решать некоторую очень специфическую задачу моделирования случайных квантовых цепочек. Пока это единственное, что он может делать нормально, но он решает эту задачу намного быстрее, чем классический суперкомпьютер.
— Это необходимо для каких-то научных разработок?
— Это называется «демонстрация квантового превосходства». Квантовое превосходство – это способность квантового компьютера решать задачи, которые неспособен за разумное время решить классический суперкомпьютер. Вот Google в октябре прошлого года нашел специфическую задачу. Хоть она и имеет сомнительное практическое применение, тем не менее, квантовый компьютер решает её за 200 секунд, а классическому по их оценкам потребовалось бы 10 тысяч лет.
— Правильно ли я понимаю, что те научные результаты, которые вы получили, лягут в основу создания отечественного квантового компьютера?
— На самом деле, наша цель достаточно амбициозна – сильно сократить отставание между тем, что происходит сейчас в России и в мире. Россия отстает в создании квантовых вычислений на 5-10 лет. Наша цель – сократить это отставание до 2-3 лет.
Этим в последнее время занимался «Росатом» вместе с экспертным советом при участии нашего центра. Была разработана супер-детализированная дорожная карта развития каждого квантового процессора в отдельности. На данный момент идея состоит в том, что будут поддерживаться 4 базовых технологии создания квантовых процессоров: на сверхпроводниках, ионах, интегральной оптике и на ультрахолодных атомах. При чем помимо хардварной части будет также программная. Я принимаю участие в разработке программного обеспечения для будущих квантовых компьютеров.
— Что это ПО будет делать?
— Будет решать индустриальные задачи. Из области квантовой химии или материаловедения, или биоинформатики – моделирование таких систем, как лекарства, например. Вопрос пока тонкий – насколько это будет эффективнее того, что есть сейчас. Возможно, в чем-то более эффективно, но вряд ли за 5 лет удастся достичь прямо индустриального превосходства. Тем не менее, такой фокус есть.
— А пока в России есть только двухкубитный квантовый компьютер.
— Да, но двухкубитный – это уже очень важно. Потому что любые алгоритмы, которые есть в квантовом компьютере, раскладываются на однокубитные и двухкубитные операции. То есть один кубит и два кубита – это базовые элементы для того, чтобы потом эту технологию масштабировать.
— Слушай, это все очень круто звучит, но, согласись, чтобы человек думал о науке, вот так вот был в неё погружен, действительно был нацелен на результат, он не просто должен её любить… он еще не должен думать о деньгах, хотя бы о своих базовых потребностях.
— Да, конечно. РКЦ обеспечивает достойный уровень жизни.
— Сколько зарабатывают ваши сотрудники?
— Я знаю только в среднем вилки. Для студентов – это от 30 до 50-60 тысяч, аспирант получает 80-120, и так далее. Но это очень индивидуально, все сильно зависит от человека, его уровня, потребностей и желания вовлекаться. Хорошая сторона квантового центра – это его гибкость. Действительно выдающемуся сотруднику могут быть обеспечены супер-привлекательные условия для того, чтобы он либо не уехал, а лучше – уехал, поработал там и вернулся.
Но есть и другая сторона. У квантового центра в отличие от института академии наук нет базы финансирования. Он не является строчкой бюджета Российской Федерации. На каждый год это финансирование надо искать и оправдывать. Поэтому иногда помимо получения денег от спонсора мы участвуем в грантах и различных крупных проектах.
— Согласись, что человек не может заниматься наукой, если ему приходится выживать, как сейчас происходит во многих научных институтах.
— Безусловно. Но, тем не менее, у нас в стране есть возможность работать. Можно получить грант Российского научного фонда, который по своему объему сопоставим с европейскими, и это замечательно. Ты можешь получить грант, сформировать научную группу, показать, что ты конкурентоспособен в своем научном направлении и работать. И практически все молодые научные сотрудники квантового центра сильно нацелены на то, чтобы создать свой коллектив какой-то маленький, даже в рамках большой научной группы. Они работают над грантами и привлекают их.
— На чем и как ты пишешь программы для квантовых компьютеров?
— Пока железная часть в разработке, мы пишем программы для эмулятора квантового компьютера, который работает на обычном компьютере, но полностью воспроизводит поведение квантового, вплоть до шумов. Это очень интересная деятельность – писать ПО для компьютера, которого еще не существует. Сама постановка задачи мне настолько понравилась, что я понял, что не хочу ничем другим заниматься.
— А на чем, на чем?
— Ну, зависит… у нас очень много инструментов. Есть профессиональные, квантовые языки программирования типа Q#.
— Подожди, квантовые языки программирования? Где-то можно такому научиться?
— Конечно, можешь прямо сейчас. Помимо Q# есть такая вещь, которая называется Qiskit – это визуальный язык программирования от компании IBM. Ты можешь зайти на их сайт IBM Quantum Experience и программировать квантовый компьютер, который у них располагается в общем доступе. В России тоже будет нечто подобное.
— То есть вам нужны особые программисты для квантовых компьютеров?
— А таких еще нет, поэтому мы их сами делаем. Они приходят как классические программисты, но постепенно меняют свой подход. В какой-то момент такие: «О, окей, нужно программировать еще и такую штуку» и начинают программировать квантовый компьютер, разбираться в железе и так далее.
— Я читала, что вы хотите использовать квантовый компьютер для машинного обучения.
— В процессе исследования мы поняли, что машинное обучение – это одно из потенциальных приложений квантового компьютера, где он может показать свою полезность, пока он еще не стал супермощным и супер идеальным. Например, мы поняли, как делать новый класс оптимизационных алгоритмов, которые называются квантово вдохновленными. Они являются квантовыми, но при этом моделируют поведение некоторой физической системы. И могут быть более эффективными, чем классические.
И, в частности, такие, квантовые вдохновленные алгоритмы можно применять в разных задачах машинного облучения. Например, мы нашли, как обнаруживать хаос в многочастичных системах, это давняя задачи и одна из краеугольных задач физики вообще.
Пишите в комменты, что вы думаете о будущем квантовых технологий в России.
Наука | Научпоп
6.5K поста 71.4K подписчиков
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В связи с новой волной пандемии и шумом вокруг вакцинации агрессивные антивакцинаторы банятся без предупреждения, а их особенно мракобесные комментарии — скрываются.
Основные условия публикации
— Посты должны иметь отношение к науке, актуальным открытиям или жизни научного сообщества и содержать ссылки на авторитетный источник.
— Посты должны по возможности избегать кликбейта и броских фраз, вводящих в заблуждение.
— Научные статьи должны сопровождаться описанием исследования, доступным на популярном уровне. Слишком профессиональный материал может быть отклонён.
— Видеоматериалы должны иметь описание.
— Названия должны отражать суть исследования.
— Если пост содержит материал, оригинал которого написан или снят на иностранном языке, русская версия должна содержать все основные положения.
Не принимаются к публикации
— Точные или урезанные копии журнальных и газетных статей. Посты о последних достижениях науки должны содержать ваш разъясняющий комментарий или представлять обзоры нескольких статей.
— Юмористические посты, представляющие также точные и урезанные копии из популярных источников, цитаты сборников. Научный юмор приветствуется, но должен публиковаться большими порциями, а не набивать рейтинг единичными цитатами огромного сборника.
— Посты с вопросами околонаучного, но базового уровня, просьбы о помощи в решении задач и проведении исследований отправляются в общую ленту. По возможности модерация сообщества даст свой ответ.
Наказывается баном
— Оскорбления, выраженные лично пользователю или категории пользователей.
— Попытки использовать сообщество для рекламы.
— Многократные попытки публикации материалов, не удовлетворяющих правилам.
— Нарушение правил сайта в целом.
Окончательное решение по соответствию поста или комментария правилам принимается модерацией сообщества. Просьбы о разбане и жалобы на модерацию принимает администратор сообщества. Жалобы на администратора принимает @SupportComunity и общество пикабу.
Когда научатся факторизовывать RSA на 4096 битов, или AES/ECC раскладывать хотя бы на 256 бит — тогда интересно.
А так — в промышленном плане, что Google с IBM, что наши топчутся на месте, разница только в количестве кубитов.
Поставьте и уходите.
Принципиально если подойти к вопросу, то:
1 любая задача решается логически — от алгоритмов не уйти и если у какой-то задачи сегодня нет решения — то просто появление КК ничего не изменит,
2 данные надо читать с носителя информации и записывать на носитель, хранить в оперативной памяти — скорость доступа к перечисленным устройствам не меняется;
из плюсов = скорость отдельных вычислений в теории выше, но итоговый результат не уменьшает погрешностей вычислений + валидация данных на выходе будет реализовываться в любом случае итоговой подстановкой найденных значений в модель, что опять же потребует максимально корректной модели — если она ошибочна, то и на выходе будут ошибки..
Вывод = на данный момент технология точно выгодна для криптографии — как для задач шифрования, так и для дешифровки = баланс уровня технологий важен для всех участников мировой арены, поэтому все разработки стратегически целесообразно курировать и финансировать государству, не привлекая бизнес вообще..
Ну в принципе про зп не пиздят. Значит бабки выделяют, работа будет идти. Это хорошо. На счёт догнать и перегнать гугл, конечно нет, но каких-то результатов достигнут. Насколько это будет конкурентно-способным.
Там помимо самого квантового компьютера важна вся обвязка. Особенно микроэлектроника, которая может работать в среде низких температур. Пока в это все упирается сильно.
Инетересно, но непонятно. Надеюсь майнить можно будет, и Сирус Сэм 4 потянет. А пока — бесполезная вещь
мне вот интересно.
есть одно конкретное применение квантовых технологий — квантовая криптография, принципиально неперехватываемая. что с ней? взлетело?
Теперь про Блокчейн можно выкладывать посты в Научпоп вместо Криптовалюты?
Что такое квантовый компьютер?
Если говорить коротко, в классических компьютерах для хранения информации используются биты. А в квантовых компьютерах для этого используются так называемые кубиты, которые вмещают в себя гораздо больше данных. Именно поэтому считается, что квантовые компьютеры потенциально гораздо мощнее, чем классические. Только вот на данный момент ученые не умеют управлять большим количеством кубитов и в квантовых компьютерах их насчитывается всего лишь несколько десятков. А вот в обычных компьютерах количество оперативной памяти составляет несколько гигабайт, то есть десятки миллиардов (!) битов.
На данный момент квантовые компьютеры выглядят примерно так
Планы направить 6,1 млрд рублей на развитие квантовых вычислений
17 февраля 2021 года «Росатом» сообщил TAdviser о том, что в рамках мероприятий, приуроченных к официальному старту Года науки и технологий в РФ, представил приоритетные направления работы, нацеленные на создание отечественного квантового компьютера.
На реализацию «дорожной карты» развития высокотехнологичной области «Квантовые вычисления» в течение 2021 года планируется направить 6,1 млрд рублей. Финансовые ресурсы позволят приступить к строительству центра нанофабрикации на территории Инновационного центра «Сколково», а также обновить существующие лабораторные комплексы организаций-участниц Национальной квантовой лаборатории – созданного под эгидой Росатома федерального консорциума, объединяющего научные центры, технологические компании, университеты и стартапы.
сообщил Руслан Юнусов, руководитель проектного офиса Госкорпорации «Росатом» по квантовым технологиям.
Мозговой процессор
Идею усилить человеческий интеллект за счёт компьютера по аналогии с тем, как электромеханические приспособления усиливают мускульные действия, первым высказал английский психиатр Уильям Эшби в монографии «Введение в кибернетику», изданной в 1956 году. Через шесть лет американский учёный Дуглас Энгельбарт, прославившийся как изобретатель компьютерной мыши, в докладе «Дополнение человеческого интеллекта: концептуальная основа» сформулировал понятие экзокортекса — внешней для человека системы обработки информации. Сегодня под такой системой понимают компьютеры, объединённые через интернет, однако сам Энгельбарт имел в виду технологию, при которой становится возможным прямой обмен информацией по схеме мозг-компьютер. В 1973 году эта технология получила своё современное название — нейрокомпьютерный интерфейс.
Внедрение нейрокомпьютерных интерфейсов началось с опытов на шимпанзе
Развитие нейрокомпьютерных интерфейсов шло двумя путями: управление поведением животных с помощью компьютера и создание электронных протезов для людей с ограниченными возможностями. В 1998 году американский нейролог Филипп Кеннеди, которого называют «отцом киборгов», впервые имплантировал нейрокомпьютерный интерфейс в мозг парализованного ветерана Джонни Рэя. Пациент получил возможность управлять мышиным курсором и таким образом общаться с внешним миром, используя различные программы. В 2004 году Кеннеди вживил интерфейс 16-летнему Эрику Рэмси, утратившему способность говорить, и добился того, чтобы пациент смог произнести несколько слов через специальный декодер. В 2006 году специалисты компании CNS (Cyberkinetics Neurotechnology Systems) продемонстрировали миру Мэттью Нейгла — футбольную звезду из штата Массачусетс, который оказался частично парализован после драки. Ему имплантировали интерфейс, который позволял не только управлять курсором, но и играть в компьютерные игры, переключать каналы телевизора, шевелить электромеханической рукой и так далее. С этого момента различные виды нейрокомпьютерных интерфейсов начали завоёвывать рынок. Ведь гаджеты, придуманные для инвалидов, могут использоваться обычными людьми.
В ближайшее время ожидается появление нового поколения нейроинтерфейсов: в виде «умных» татуировок на ушах и в виде нейропыли — сверхминиатюрных электронных сенсоров, которые будут внедряться в сосудистую оболочку мозга. По мере их распространения станет развиваться и программное обеспечение, осуществляющее коммуникацию, вплоть до появления «синтетической» телепатии, когда отдельные люди смогут общаться друг с другом без использования речевого аппарата.
В конечном итоге «синтетическая» телепатия позволит создавать «аватаров» — роботов или искусственных существ, которыми оператор будет управлять как своим собственным телом. Возможен и обратный процесс, при котором компьютерные программы будут «арендовать» человеческие мозги для выполнения в природной нейросети наиболее сложных вычислений.
Без сомнения, внедрение нейрокомпьютерных интерфейсов изменит наш мир сильнее, чем некогда — появление персональных компьютеров. Новая технология найдёт применение в военном деле и сфере безопасности, в науке и космонавтике, в медицине и образовании, в маркетинге и развлечениях. Согласно прогнозам футурологов, в ближайшем будущем сформируется и начнёт полноценно функционировать мозго-сеть (brainet, брейнет), соединяющая посредством нейроинтерфейсов мозги людей, высших животных и интеллектуальные программы-агенты в мощнейший органический компьютер, где будет происходить обмен знаниями, включая подсознательный опыт.
Нейрокомпьютерным интерфейсом можно пользоваться без хирургического вмешательства
В будущем нейрокомпьютерные интерфейсы будут выглядеть намного элегантнее
Футурологи составили даже «дорожную карту» перехода от интернета к брейнету. До 2024 года будет создан рабочий прототип мозго-сети, предпосылками к появлению которого станут распространение гаджетов с обратной связью, внедрение технологии «дополненной реальности», поступление на рынок серийных биопротезов и экзоскелетов. В то же время учёные научатся оцифровывать различные психические процессы, за счёт чего можно будет сохранять, воспроизводить или продуцировать любые ощущения. В период с 2025 по 2035 год брейнет будет развиваться, обретая новые возможности. Социальные сети и онлайн-игры станут площадками для объединения в «групповые интеллекты». Будет завершено картирование мозга и реализован перевод «языка» нейронов. Начнутся эксперименты по созданию иных вариантов разума. Устройства с нейроинтерфейсами полностью вытеснят прежние средства связи. Многие профессиональные виды деятельности станут невозможны без подключения к мозго-сети, что поспособствует формированию нейросообществ, объединённых общими задачами или интересами. После 2035 года брейнет захватит все средства коммуникации, контролируя и направляя жизнь человечества.
Возможно, предложенный прогноз слишком оптимистичен и воцарение мозго-сетей будет выглядеть как-то по-другому. Однако не приходится сомневаться: симбиоз человека с компьютером становится всё теснее, и когда-нибудь количество перейдёт в качество, породив принципиально новый вид обработки информации.
Самооптимизирующийся код
Пятьдесят лет назад идея воспроизвести мыслительные процессы, происходящие в головном мозге человека, подтолкнула ученых на создание нейронных сетей. Искусственные нейронные сети обрабатывают сложные введенные данные, например изображения или тексты, более эффективно, чем любые, даже самые умные алгоритмы.
Вместо того чтобы обрабатывать введенные данные строка за строкой или пиксель за пикселем, нейросети разбивают, к примеру, изображение на небольшие фрагменты, чтобы нейроны могли их анализировать параллельно. Нейроны — это по сути маленькие программы, образующие слои. Они выявляют типичные признаки фрагмента, накладывая на него фильтр, и передают их следующему слою нейронов.
Нейросети обучаются, исправляя ошибки
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) — это настоящий прорыв в глубинном обучении: они идентифицируют объекты на снимках так же верно, как и человек. Решающую роль в выявлении признаков играет взаимодействие двух слоев нейронов — свертки и выборки (Convolution and Pooling Layers). В процессе обучения совершается обратный проход сигнала ошибки.
Свертка. Нейроны используют различные фильтры для выявления и выделения характерных признаков фрагмента изображения.
Выборка. Все лишние данные игнорируются, результат отправляется с несколькими слоями выборки, что дает возможность увеличивать размер анализируемого фрагмента.
Классификация. Все выявленные признаки собираются: для каждого варианта вывода нейрон указывает его вероятность.
Коррекция ошибок. Обратный проход сигнала ошибки позволяет нейронам подрегулировать веса: все веса настраиваются пропорционально участию нейрона в распознавании объекта.
Сигнал передачи усиливается или ослабляется в зависимости от веса соединения от нейрона к нейрону. Чтобы определять вес соединения от нейрона, сеть проходит обучение на основе миллионов образцов изображений. Для успешного обучения после каждого прямого прохода по всем слоям сети совершается передача сигнала в обратном направлении с учетом ошибки, чтобы скорректировать вес соединений.
Следующий слой нейронов получает данные от нейронов предыдущего слоя, анализирует фрагмент большего размера и передает результаты на третий слой. И так, слой за слоем, сеть из нейронов прорабатывает фрагмент до завершения анализа целого изображения. В конце специальные нейроны относят содержание рисунка к какому-либо классу и делают выводы о том, что на нем изображено.
