В Оксфорде объединили два квантовых процессора в кластер

В Оксфорде объединили два квантовых процессора в кластер

В Оксфорде объединили два квантовых процессора в кластер

Группе исследователей из Оксфордского университета под руководством Дугласа Мейна объединила два квантовых процессора в единую вычислительную систему с использованием фотонного сетевого интерфейса.

Результаты эксперимента были опубликованы в журнале Nature. Авторы работы считают, что им удалось решить проблему масштабирования, которая является ключевой для квантовых вычислений.

Увеличение количества квантовых битов (кубитов) представляет собой сложную задачу, а при достижении определённого порога становится практически невозможным из-за физических ограничений.

Долгое время дополнительной трудностью оставался рост числа ошибок при увеличении количества кубитов, однако исследователям из Google удалось частично решить эту проблему. Объединение нескольких квантовых процессоров в единую систему позволило устранить этот барьер, причём, как отмечают авторы работы, количество узлов в таком кластере теоретически не ограничено.

В статье Nature уточняется, что для соединения модулей использовался эффект квантовой телепортации фотонов:

«Предыдущие демонстрации квантовой телепортации были сосредоточены на передаче квантовых состояний между физически разделёнными системами. В нашем исследовании мы применяем квантовую телепортацию для создания взаимодействий между удалёнными системами».

Эффективность метода была продемонстрирована на примере поиска элемента в неструктурированном массиве с использованием алгоритма Гровера. В результате удалось добиться практически линейного роста производительности при сохранении высокой вероятности успешного расчёта.

Главный исследователь проекта, профессор Дэвид Лукас из британского центра Quantum Computing and Simulation Hub, подчеркнул:

«Наш эксперимент показывает, что сетевая распределённая обработка квантовой информации возможна с использованием современных технологий. Однако масштабирование квантовых компьютеров остаётся серьёзной технической задачей, которая, вероятно, потребует новых физических открытий и значительных инженерных усилий в ближайшие годы».

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru