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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru