Представлено устройство хранения данных на базе квантовой голографии

Представлено устройство хранения данных на базе квантовой голографии

Физики из Стенфордского Университета представили первое в мире работающее на практике квантовое голографическое устройство хранения данных. Пока исследователям удалось перманентно в квантовом пространстве при помощи одного электрона сохранить лишь 35 бит данных, но такой успех в Стенфорде называют самым началом.

По мнению многих экспертов, через 10-15 лет именно квантовые системы хранения данных придут на смену нынешним носителям и смогут сохранять тысячи терабайт данных в ограниченном трехмерном пространстве. Физически квантовые системы хранения можно сравнить с "трехмерными жесткими дисками": запись данных на нынешние носители осуществляется на поверхность магнитных пластин или ряды ячеек памяти в чипах, однако и первые и вторые пишут данные только в 2 изменениях. Квантовые же носители представляют собой 3d-объем, 100% которого можно использовать для записи и считывания данных, сообщает cybersecurity.ru.

Традиционное голографическое изображение создается за счет разбивки лазерного луча на потоки и его отражение от поверхности, о которую он ударяется. 2 луча могут создать лишь 2-мерную голограмму, добавление третьего делает ее объемной и способной двигаться.

В квантовых голографических системах к качестве поверхности для записи используется объемый газ, точнее его ионы, которые под действием лазера особым образом выстраиваются. Кодирование (запись) данных происходит путем перекрещивания двух когерентных лазерных лучей, объектных и побочных (дополнительных) внутри специального материала. Объектный луч содержит информацию, которую необходимо сохранить, в то время как побочный луч призван облегчить процесс. В результате интерференция между лучами создаёт химические и/или физические изменения в светочувствительном носителе, где данные и сохраняются.

Однако здесь необходимо упомянуть роль дифракции. Дифракция освещается одной или двумя волнами, используемыми для записи информации, одна из которых рефрагированная, в то время как другая – реконструктивная. Дифракции могут быть помещены друг за другом, либо быть наложенными одна на другую в необходимом положении, чтобы скидрированные биты могли иметь свободный доступ. В дополнение к огромной запоминающей возможности, голографическое хранение данных может похвастаться быстрым уровнем передачи данных, около одного миллиарда бит в секунду и сократить время до десятков микросекунд.

"Мы экспериментально доказали возможность сохранения 35 бит в перманентном фермионном состоянии. Последующие опыты доказали 100% доступность записанных данных. Величина одного бита в полученной нами системе составила 0,025 нанометра", - говорят в Стенфорде.

По прогнозам разработчиков, первые практические квантовые системы на рынке появятся через 5 лет, а их коммерческий расцвет наступит лет через 20-25.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru