Квантовые компьютеры: какие задачи они решат первыми и когда это произойдёт

Квантовые вычисления способны произвести революцию в криптографии, материаловедении и телекоммуникациях, однако до массовых практических приложений ещё далеко. Эксперты оценивают, какие проблемы станут первыми «убийственными приложениями» квантовых машин и на какие сроки реалистично рассчитывать.

Квантовые вычисления способны произвести революцию в криптографии, материаловедении и телекоммуникациях, однако до массовых практических приложений ещё далеко. Эксперты оценивают, какие проблемы станут первыми «убийственными приложениями» квантовых машин и на какие сроки реалистично рассчитывать.

Сегодня лидеры отрасли — IBM и Atom Computing — располагают процессорами с более чем тысячей кубитов, а исследовательская группа из Калифорнийского технологического института продемонстрировала рекордный массив из шести тысяч кубитов. Тем не менее для решения действительно полезных задач, недоступных даже лучшим классическим суперкомпьютерам, может потребоваться миллион кубитов и более. Кроме того, необходимо существенно повысить устойчивость кубитов к ошибкам и продлить время их когерентности.

Самой громкой угрозой остаётся взлом RSA-шифрования. Долгое время считалось, что для этого понадобится не менее миллиона кубитов, но в феврале команда Iceberg Quantum пересчитала необходимый порог — менее ста тысяч кубитов при грамотной коррекции ошибок. Хотя эти оценки ещё не прошли рецензирование, они вызвали резонанс: Google уже объявила о планах перевести свои системы на постквантовую защиту к 2029 году, а некоторые физики допускают, что RSA может быть взломано в течение пяти-десяти лет.

В фундаментальной физике квантовые процессоры уже применяются для моделирования взаимодействий частиц. В частности, на чипе Sycamore удалось в реальном времени воспроизвести процесс «разрыва струны» — рождения пары частица-античастица при растяжении связи между кварками. Подобные симуляции не заменят эксперименты на ускорителях, но помогут физикам оттачивать теории и делать проверяемые предсказания. Ожидается, что в ближайшие пару лет квантовые симуляторы начнут превосходить классические аналоги по ряду задач.

Перспективным направлением остаётся дизайн новых материалов. Исследователи надеются использовать квантовые компьютеры для поиска сверхпроводников, работающих при комнатной температуре, более эффективных аккумуляторов и лекарств с заданными свойствами. Например, компания Quantinuum моделирует купратные сверхпроводники на чипе с 98 ионами, а австралийская SQC разработала платформу Quantum Twins для симуляции перехода между изолирующим и металлическим поведением. Для практической пользы физикам потребуется снизить уровень ошибок до одного на миллион, тогда как лучшие современные чипы показывают примерно одну ошибку на тысячу операций.

Отдельное место занимает квантовый искусственный интеллект. Австралийская SQC запустила процессор Watermelon, который в испытаниях с телекоммуникационной компанией Telstra сократил время обучения модели с трёх недель до двух дней. Однако часть экспертов относится к этому сдержанно: преобразование классических данных в квантовый формат остаётся крайне неэффективным. Наибольшую пользу квантовый ИИ может принести при анализе квантовых данных, например при генерации множества молекулярных конфигураций на основе структуры уже запатентованного препарата.

Главным препятствием на пути к практическому превосходству остаётся масштабирование и надёжность. Помимо увеличения числа кубитов, необходимо решить проблему накопления ошибок, обеспечить длительное сохранение квантового состояния и разработать методы верификации результатов, особенно для аналоговых симуляторов. По словам Серхио Бойшо из Google Quantum AI, первые практические приложения могут появиться уже через пять лет, однако для многих прорывных задач, включая взлом шифров и комнатную сверхпроводимость, требуются куда более зрелые технологии.

Таким образом, квантовые компьютеры перестают быть чисто лабораторной экзотикой, но их путь к массовой пользе остаётся поэтапным: сначала — специализированные симуляции и гибридные квантово-классические ускорители, затем — более универсальные машины с коррекцией ошибок. Реалистичные сроки для первых коммерчески значимых приложений — от трёх до десяти лет, тогда как полноценная замена классических суперкомпьютеров в ряде областей может занять десятилетия.