Команда учёных из JPMorgan Chase, Quantinuum, Национальных лабораторий США (включая Аргоннскую, Ок-Риджскую и лабораторию Беркли) и Техасского университета в Остине совершила прорыв, впервые реализовав на квантовом компьютере практически полезную задачу — генерацию случайных чисел с математически доказанной надёжностью. Результаты открывают путь к новым стандартам безопасности в криптографии и защищённым коммуникациям.

Случайные числа — фундамент цифровой защиты: от шифрования данных до алгоритмов, требующих беспристрастности. Однако классические системы не могут гарантировать истинную случайность — их генераторы теоретически можно взломать. Квантовые компьютеры решают эту проблему, но до сих пор не существовало метода, позволяющего независимо проверить, что полученные числа действительно случайны.

Эксперимент основан на протоколе профессора Скотта Ааронсона (2018). Его суть — в комбинации квантовых вычислений и классической верификации. Учёные использовали 56-кубитный компьютер Quantinuum H2-1 (на ионных ловушках), к которому подключались через интернет. Устройство решало задачи на случайное схемное сэмплирование (RCS, Random Circuit Sampling) — настолько сложные, что даже объединённые суперкомпьютеры Ок-Риджа, Аргонна и Беркли с суммарной мощностью 1,1 эксафлопс (1,1 квинтиллиона операций в секунду) не справились бы за заданное время (менее 2,2 секунды на задачу). Суть RCS в том, чтобы создать настолько сложную задачу, что даже самые мощные классические суперкомпьютеры не смогут её быстро решить или предсказать итоговые данные. Например, квантовый компьютер получает инструкцию построить уникальный «лабиринт» из квантовых операций, а затем записывает, как через него проходит информация. Классические системы пытаются повторить этот путь, но из-за сложности и случайности схемы — не успевают. Это позволяет доказать, что результат был создан именно квантовой системой, а не сымитирован. 

Каждый ответ квантовой системы проверялся методом XEB (кросс-энтропийное тестирование). Расчёты подтвердили: фальсификация данных потребует вычислительных ресурсов, недоступных даже самым мощным суперкомпьютерам.

Учёные доказали, что квантовый компьютер Quantinuum H2-1 создал 71 313 битов, которые не содержат скрытых закономерностей, не зависят от внешних факторов (в отличие от классических генераторов, которые могут быть скомпрометированы), проверены классическими суперкомпьютерами на соответствие критерию. Чтобы угадать или воспроизвести такую последовательность, злоумышленнику потребовалось бы перебрать 271311 вариантов. Для сравнения: современные суперкомпьютеры могут обрабатывать около 1018 операций в секунду, а здесь речь идёт о числе с десятитысячами цифр. Даже для квантовых компьютеров это пока недостижимо.

«Это не абстрактная демонстрация, а решение реальной проблемы, — заявил Марко Пистойя из JPMorgan Chase. — Наша работа показывает, как квантовые компьютеры могут выполнять задачи, критически важные для криптографии». Команда подчёркивает, что протокол устраняет зависимость от «доверия» к поставщику квантовых услуг — теперь клиент может верифицировать случайность удалённо.

Сейчас скорость генерации — около 1 бита в секунду, но улучшение точности квантовых операций (верность выполнения команд) и скорости их выполнения позволит масштабировать систему. В Quantinuum уже заявили, что технология станет основой для «квантовой безопасности» в финансах, производстве и других отраслях.

«Мы перешли от теории к практике, — отметил CEO Quantinuum Раджиб Хазра. — Следующий шаг — интеграция таких решений в индустрию». По оценкам участников проекта, сертифицированная случайность может стать стандартом для защиты данных и коммуникаций уже в ближайшее десятилетие, сократив риски взлома криптографических систем.

Ведущий российский производитель автобусов ЛиАЗ полностью перешел на использование отечественных шестицилиндровых двигателей Ярославского моторного завода — они заменили китайские моторы Weichai. Этот шаг повысит экономическую целесообразность производства в условиях санкций, которые могут затруднить закупку китайских двигателей.

«Конкуренты из Нефтекамска пока отстают: они пока используют китайские двигатели на газомоторных модификациях НефАЗов», — пишет Telegram-канал «Автобусы и вообще».

В каталоге на официальном сайте ЛиАЗа у автобусов линейки «5292» двигатель Weichai пока остается. Это 7,47-литровый агрегат, который в дизельной конфигурации выдает 292 л.с. и 1250 Нм, а на компримированном природном газе — 269 л.с. и 1100 Нм. Альтернатива ему — отечественный ЯМЗ-536: 6,65-литровый отечественный мотор, развивающий 276-285 л.с. и 1130 Нм крутящего момента вне зависимости от типа топлива.

Успешное импортозамещение двигателей является важным шагом для российской автобусной промышленности. Однако производителям предстоит решить задачу поиска альтернативы китайским коробкам передач, так как отечественные автоматические трансмиссии, готовые к серийному производству, в настоящее время отсутствуют. Некоторые автобусные заводы вынуждены закупать в Китае все типы коробок передач.

В России в рассрочку продают не только

Также интересно и то, что дилеры продают Jolion дешевле рекомендованной розничной стоимости. Так, машину в базовой версии с «роботом» — ее цена составляет 2,45 млн рублей — дилер «Мэйджор Авто» готов продать за 2 млн рублей. Да, на машину действует прямая скидка в размере 300 тыс. рублей, но дилерский дисконт в 1,5 раза больше.

Также у дилеров по-прежнему действует скидка в размере 150 тыс. рублей за оформление trade-in — на официальном сайте Haval об этом дисконте ничего не говорится.

Группа исследователей из Национального университета Сингапура совершила прорыв в материаловедении: они разработали первый за 40 лет сверхпроводник на основе никеля, который сохраняет свои свойства при температуре около минус 233°C — без использования меди и давления. Это открытие может изменить современную электронику — от «умных очков» до поездов на магнитной подушке — сделав её энергоэффективной и практически бесшумной.

Сверхпроводники проводят электричество без потерь, но до сих пор большинство из них работали лишь при температурах, близких к абсолютному нулю (минус 273°C), что требовало сложных систем охлаждения. В 1987 году учёные обнаружили, что соединения меди сохраняют сверхпроводимость при «мягких» минус 243°C, но требовали огромного давления для активации. Новый материал — (Sm-Eu-Ca)NiO2 — обошёл эти ограничения: он стабилен при обычном атмосферном давлении и температуре на 10 градусов выше, чем у медных аналогов.

Ключом к открытию стало изучение слоистых структур материалов. Учёные заметили, что сила взаимодействия между слоями влияет на температуру, при которой возникает сверхпроводимость. Это позволило создать модель, предсказывающую свойства новых соединений. Эксперименты подтвердили теорию: никелевый оксид показал нулевое сопротивление при минус 233°C, а его стабильность в обычных условиях упростила синтез. Это доказало, что высокотемпературная сверхпроводимость возможна не только с медью, но и с другими элементами таблицы Менделеева.

Главное преимущество материала — практичность. Современные устройства, от серверов до электромобилей, теряют до 20% энергии из-за нагрева проводов. Использование сверхпроводников устранило бы эти потери, ускорило передачу данных и уменьшило размеры техники. Например, МРТ-аппараты смогли бы работать без громоздких систем охлаждения, а «умные» сети — передавать электричество на тысячи километров без потерь.

Сейчас команда NUS изучает, как изменение состава материала или внешнее давление могут повысить его рабочие температуры. Для достижения сверхпроводимости в этом материале потребуется использование криогенных жидкостей с более низкой температурой кипения, например, жидкого гелия (около 4 K), а не жидкого азота. Тем не менее, важно отметить, что достижение сверхпроводимости при температурах около 40 K является значительным шагом вперёд и открытие показывает, что природа сверхпроводимости гораздо разнообразнее, чем считалось. Если аналогичные материалы удастся найти среди более распространённых элементов, то больше не придётся выбирать между технологическим прогрессом и энергетической устойчивостью.

В мире, где спрос на энергию растёт, а климатические изменения становятся всё ощутимее, прорыв в разработке термоядерного реактора может стать ключом к чистой и безопасной энергии будущего.

Компания Type One Energy представила детальную научную основу для пилотного проекта термоядерной электростанции, опубликовав шесть исследований в авторитетном журнале Journal of Plasma Physics. Это не просто теория — работа закладывает фундамент для реальной станции, которую компания разрабатывает совместно с энергетическим гигантом Tennessee Valley Authority в США.

В основе проекта — технология стелларатора, установки, которая удерживает раскалённую плазму с помощью сложных магнитных полей, создавая условия для термоядерной реакции. Примером такого устройства служит Wendelstein 7-X в Германии, крупнейший в мире экспериментальный стелларатор. Однако его задача — исследование поведения плазмы в лабораторных условиях, а не генерация энергии для повседневных нужд. Type One Energy ставит более амбициозную цель: масштабировать технологию до промышленного уровня, чтобы она могла непрерывно снабжать электричеством целые города.

Главное преимущество подхода — стабильность. В отличие от других термоядерных систем, стеллараторы способны работать практически без перерывов, что важно для коммерческого использования. Решение компании учитывает не только управление плазмой, но и интеграцию установки в существующую энергосистему, включая вопросы экономической эффективности. Для расчётов использовались суперкомпьютеры Министерства энергетики США, включая Frontier в Oak Ridge National Laboratory — один из самых мощных в мире.

«Это не просто научный эксперимент, — подчёркивает Кристофер Моури, глава Type One Energy. — Наша цель — создать экономически выгодный источник энергии для реальных потребностей сетей». Компания сотрудничает с учёными из университетов и лабораторий по всему миру, а её подход уже получил высокую оценку экспертов. Профессор Оксфорда Алекс Шекочихин, участвовавший в публикации работ, называет проект «золотым стандартом» для отрасли, отмечая его строгую научную основу и открытость для проверки сообществом.

Хотя до коммерческого использования термоядерной энергии ещё годы работы, прогресс Type One Energy вселяет надежду. В перспективе такие станции смогут обеспечить практически неограниченную энергию без вредных выбросов — важный шаг в борьбе за климат и энергобезопасность.

Группа исследователей из Национального университета Сингапура совершила прорыв в материаловедении: они разработали первый за 40 лет сверхпроводник на основе никеля, который сохраняет свои свойства при температуре около минус 233°C — без использования меди и давления. Это открытие может изменить современную электронику — от «умных очков» до поездов на магнитной подушке — сделав её энергоэффективной и практически бесшумной.

Сверхпроводники проводят электричество без потерь, но до сих пор большинство из них работали лишь при температурах, близких к абсолютному нулю (минус 273°C), что требовало сложных систем охлаждения. В 1987 году учёные обнаружили, что соединения меди сохраняют сверхпроводимость при «мягких» минус 243°C, но требовали огромного давления для активации. Новый материал — (Sm-Eu-Ca)NiO2 — обошёл эти ограничения: он стабилен при обычном атмосферном давлении и температуре на 10 градусов выше, чем у медных аналогов.

Ключом к открытию стало изучение слоистых структур материалов. Учёные заметили, что сила взаимодействия между слоями влияет на температуру, при которой возникает сверхпроводимость. Это позволило создать модель, предсказывающую свойства новых соединений. Эксперименты подтвердили теорию: никелевый оксид показал нулевое сопротивление при минус 233°C, а его стабильность в обычных условиях упростила синтез. Это доказало, что высокотемпературная сверхпроводимость возможна не только с медью, но и с другими элементами таблицы Менделеева.

Главное преимущество материала — практичность. Современные устройства, от серверов до электромобилей, теряют до 20% энергии из-за нагрева проводов. Использование сверхпроводников устранило бы эти потери, ускорило передачу данных и уменьшило размеры техники. Например, МРТ-аппараты смогли бы работать без громоздких систем охлаждения, а «умные» сети — передавать электричество на тысячи километров без потерь.

Сейчас команда NUS изучает, как изменение состава материала или внешнее давление могут повысить его рабочие температуры. Пока до комнатной температуры ещё далеко — минус 233°C требуют охлаждения жидким азотом, что уже проще, чем использование жидкого гелия для классических сверхпроводников. Однако открытие показывает, что природа сверхпроводимости гораздо разнообразнее, чем считалось. Если аналогичные материалы удастся найти среди более распространённых элементов, то больше не придётся выбирать между технологическим прогрессом и энергетической устойчивостью.

Учёные совершили прорыв в фундаментальном понимании квантовых систем — впервые описаны все возможные статистические закономерности, возникающие при измерениях запутанных частиц. Работа физиков из Института теоретической физики (Париж-Сакле) открывает путь к созданию самопроверяющихся квантовых устройств, где надёжность подтверждается самой природой их работы, а не предположениями о технических характеристиках компонентов.

Квантовая запутанность — явление, при котором частицы сохраняют взаимозависимость даже после разделения, — лежит в основе новых технологий: от защищённой связи до алгоритмов обработки данных. До сих пор научное сообщество могло полностью описать только максимально запутанные состояния, где корреляции между частицами достигают предела, предсказанного квантовой механикой. Однако большинство реальных систем функционирует в промежуточном режиме — с частичной запутанностью. Именно этот пробел закрыли физики, разработав универсальный метод анализа данных измерений для любых двухуровневых систем.

Суть открытия в том, что параметры запутанности — например, вероятность совпадения результатов измерений под разными углами — теперь можно восстановить напрямую из сырых статистических данных, без информации о внутреннем устройстве источников или детекторов. Исследователи адаптировали математический аппарат, первоначально созданный для идеальных систем, применив нелинейное преобразование данных. Это напоминает расшифровку сигнала, где зашумлённые показания пересчитываются в эталонные значения, позволяя отделить «шум» от истинных квантовых корреляций.

Ключевое практическое применение метода — создание протоколов проверки квантовых устройств «чёрного ящика». Например, при передаче зашифрованных ключей квантовой связью безопасность можно гарантировать, анализируя лишь статистику совпадений на приёмной и передающей сторонах, а не предполагая стабильность лазеров или детекторов. Такой подход исключает уязвимости, связанные с дрейфом параметров компонентов со временем — проблему, критическую для спутниковой связи или вычислительных кластеров с тысячами кубитов.

Особую значимость работа приобретает в контексте так называемых «безусловно безопасных» систем. Как показали авторы, их метод позволяет выявлять скрытые дефекты даже в устройствах, где производитель не раскрывает технические детали — сценарий, актуальный для коммерческих квантовых процессоров или сенсоров в беспилотных автомобилях. При этом сохраняется принципиальная возможность подтвердить «нелокальность» системы — отсутствие локальных скрытых параметров, что было отмечено Нобелевской премией по физике 2022 года.

«Наша модель устанавливает жёсткие границы для экспериментально достижимых корреляций в двухкубитных системах, — отмечают исследователи. — Это как топографическая карта для инженеров: зная пределы, можно оптимизировать конструкции под конкретные приложения». Уже сейчас метод интегрируют в тестовые стенды для квантовых повторителей и облачных платформ, где требуется автоматическая калибровка устройств без остановки работы.

Прогресс в этой области может ускорить переход от лабораторных экспериментов к промышленным стандартам. В перспективе — появление гибридных систем, где классические компоненты взаимодействуют с квантовыми модулями через унифицированные интерфейсы проверки. Это приближает момент, когда квантовые технологии станут не экзотикой, а базовой инфраструктурой — как сегодняшние полупроводниковые чипы или оптические сети.

Nvidia ведёт переговоры о покупке стартапа Lepton AI, специализирующегося на аренде серверов с GPU-ускорителями. Об этом сообщает The Information со ссылкой на анонимные источники. Сумма потенциальной сделки оценивается в несколько сотен миллионов долларов, но официальные комментарии от Nvidia пока отсутствуют.

Lepton AI, основанный два года назад, предоставляет облачные мощности для разработки ИИ-моделей, используя вычислительные системы на базе чипов Nvidia. В мае 2023 года стартап привлёк $11 млн в рамках посевного раунда от венчурных фондов CRV и Fusion Fund. Приобретение Lepton AI позволит Nvidia усилить позиции в стремительно растущем рынке облачных сервисов, где доминируют крупные игроки вроде Together AI — конкурента Lepton, который за год с момента основания привлёк более $500 млн инвестиций.

Сделка может стать частью стратегии Nvidia по вертикальной интеграции: компания стремится не только поставлять «железо» для ИИ, но и контролировать инфраструктуру его развёртывания. Ранее Nvidia приобрела Gretel — стартап, разрабатывающий инструменты для генерации синтетических данных. Эти шаги указывают на формирование экосистемы, где клиенты получают доступ ко всему циклу — от аппаратного обеспечения до облачных платформ и вспомогательных технологий.

Рынок аренды GPU-серверов, ранее считавшийся нишевым, набирает обороты на фоне бума генеративного ИИ. Например, Together AI, несмотря на молодость, уже обслуживает такие проекты, как LLaMA от Meta* и Stable Diffusion, предлагая альтернативу дорогим облачным решениям Amazon или Google. Покупка Lepton AI даст Nvidia прямой канал монетизации спроса со стороны стартапов и исследователей, которые не могут позволить себе покупку высокопроизводительных GPU, но готовы оплачивать их аренду по требованию.

Эксперты отмечают, что сделка также укрепит позиции компании в конкурентной борьбе с Broadcom, Intel и AMD, которые активно инвестируют в собственные облачные платформы. При этом ключевым вопросом остаётся реакция регуляторов: масштабные приобретения Nvidia в ИИ-секторе могут привлечь внимание антимонопольных органов, особенно на фоне ужесточения контроля за слияниями в технологической отрасли.

Пока в Nvidia воздерживаются от публичных заявлений, подчёркивая политику «никаких комментариев по слухам и предположениям». Однако, учитывая динамику предыдущих сделок и стратегический фокус на ИИ, логично предположить, что компания продолжит наращивать присутствие в смежных сегментах, превращаясь из поставщика компонентов в архитектора комплексных решений для новой эры вычислений.

* Компания Meta (Facebook и Instagram) признана в России экстремистской и запрещена

Компания МТС готовится к тестированию технологии прямой связи «спутник-смартфон» и подключения базовых станций к спутниковым системам. В середине апреля Государственная комиссия по радиочастотам (ГКРЧ) планирует выделить МТС необходимые радиочастоты для проведения испытаний в рамках развития гибридных спутниковых сетей 5G.

Массовое внедрение мобильной спутниковой связи ожидается к концу 2020-х годов, когда Россия планирует развернуть собственные низкоорбитальные спутниковые группировки, подобные Starlink. Это позволит смартфонам напрямую подключаться к спутникам для полноценного доступа к интернету. Хотя на мировом рынке уже есть устройства со спутниковой связью, их функциональность ограничена короткими сообщениями. Реализация российских спутниковых проектов станет ключевым фактором для развития полноценного спутникового интернета в стране.

Спутниково-сотовая связь крайне важна для России, учитывая ее обширную территорию и наличие удаленных районов, где традиционные сети связи недоступны или работают с перебоями. Технология позволит обеспечить устойчивой связью жителей Крайнего Севера, дачников, а также обеспечит покрытие вдоль автотрасс и железнодорожных путей.

Учёные и инженеры, работающие со специальными камерами, сталкиваются с проблемой: спектральные изображения, фиксирующие свет за пределами видимого диапазона, создают огромные файлы. Один кадр может содержать десятки или сотни данных на пиксель — от ультрафиолетового до инфракрасного диапазона, — что приводит к объёмам в гигабайты. Решение предложили исследователи из Intel Corporation. Они представили Spectral JPEG XL — формат сжатия, сокращающий размеры таких файлов в десятки раз без потери важных данных.

Спектральные изображения выходят далеко за рамки стандартных RGB-файлов. Вместо трёх цветовых каналов они записывают интенсивность света в десятках узких диапазонов длин волн — от 31 до 81 канала. Это позволяет фиксировать не только видимый спектр, но и ближний инфракрасный с ультрафиолетовым, что необходимо, например, для точного моделирования взаимодействия материалов со светом. Каждый канал сохраняется в форматах высокой точности — 16 или 32-битных числах с плавающей запятой, — чтобы запечатлеть широкий диапазон яркости: от ярких источников света до теней.

Однако такие файлы становятся непрактичными для анализа и хранения. Существующий стандарт OpenEXR, даже со сжатием без потерь, не справляется с многоканальностью. Spectral JPEG XL решает проблему через адаптацию метода дискретного косинусного преобразования (DCT), применяемого в классическом JPEG. Вместо записи каждой длины волны формат преобразует данные в частотные коэффициенты, выделяя ключевые закономерности. Это напоминает принцип MP3, где сохраняются только значимые для восприятия звуковые частоты.

«Можно сравнить это с радугой: плавные переходы цветов не требуют записи каждой волны. DCT выделяет основные паттерны, а менее важные детали сжимаются сильнее», — объясняют авторы. После преобразования данные кодируются через движок JPEG XL, сохраняя метаданные и поддержку HDR. По заявлению исследователей, это сокращает размер файлов в 10–60 раз по сравнению с OpenEXR. Например, изображение с 31 каналом уменьшается с 3,7 ГБ до 68 МБ, что сопоставимо с обычными фотографиями высокого качества.

Хотя формат использует сжатие с потерями, алгоритм фокусируется на удалении наименее заметных деталей — высокочастотных спектральных компонентов. Это сохраняет точность в визуально значимых областях, что критично для задач вроде подбора автомобильных красок под разное освещение или анализа химического состава звёзд через спектральные линии. Историки уже применяют подобные технологии для расшифровки утраченных текстов, как в случае с манускриптом Войнича, где мультиспектральная съёмка выявила скрытые пометки.

Однако есть нюансы. Сжатие с потерями может быть неприемлемо для исследований, требующих абсолютной точности, например, в некоторых физических экспериментах. Кроме того, успех формата зависит от развития инструментов для работы с JPEG XL — текущие реализации пока что не поддерживают все функции.

Несмотря на ограничения, Spectral JPEG XL открывает перспективы для индустрий, где объёмы спектральных данных растут: от медицинской визуализации до кинематографического рендеринга. Уменьшение размеров файлов ускорит их передачу, хранение и обработку, делая технологии доступнее без специализированного оборудования. Как отмечают авторы, это значительный шаг в решении проблемы, которая долгое время сдерживала научный и инженерный прогресс.