Прорыв в квантовых вычислениях: точность вентилей — 99,999%

Прорыв в квантовых вычислениях: точность вентилей — 99,999%

Прорыв в квантовых вычислениях: точность вентилей — 99,999%

Группа исследователей из Делфтского технического университета, работающая совместно с Fujitsu и Element Six, разработала квантовые вентили, использование которых позволило снизить уровень ошибок до менее чем 0,1%.

Статья с результатами исследования опубликована в журнале Physical Review Applied.

Команда под руководством Ханса Бартлинга решила одну из ключевых задач квантовых вычислений — добиться вероятности ошибки менее 1% на каждый вентиль. Это открывает возможность компенсировать возникающие шумы с помощью механизмов коррекции ошибок.

В основе разработки — алмазные кубиты, использующие электронный и ядерный спины азото-замещённых вакансий в кристаллической решётке. Такие кубиты демонстрируют высокую стабильность при низких температурах благодаря минимальному взаимодействию с внешней средой. Однако сложности в управлении спиновыми состояниями и внешние помехи ранее не позволяли достичь необходимой точности.

Учёным из Делфта удалось решить эту проблему, применив алмазы с пониженным содержанием изотопа углерод-13 — основного источника импульсных помех. Кроме того, им удалось изолировать кубиты от остаточного шума. Для коррекции ошибок использовался метод томографии наборов вентилей, который позволяет выявлять даже незначительные отклонения в работе квантовых операций.

В результате точность однокубитовых операций достигла 99,999%. При масштабировании системы точность снижается, но остаётся в пределах менее 0,1%. По мнению исследователей, полученные результаты могут повысить точность вычислений не только в алмазных системах, но и на базе более доступных материалов — например, карбида кремния или кремния.

Тем не менее, как отмечают авторы работы, до коммерческого применения квантовых вычислений ещё предстоит пройти долгий путь. Необходима доработка всего технологического стека, и научному сообществу предстоит тесное взаимодействие с индустрией.

Ранее о решениях, устраняющих ключевые барьеры на пути к масштабируемым квантовым вычислителям, сообщали Google и Microsoft.

ФБР показало, как легко вычислить авторов ИИ-порно

В США начали применять закон Take It Down Act против создателей и распространителей сексуализированных ИИ-дипфейков. Первые дела показывают интересную вещь: некоторым авторам такого контента даже не пришлось особенно прятаться.

ФБР арестовало двух мужчин после проверки порносайтов и поиска по хештегам вроде AI и Deepfakes.

Одним из подозреваемых стал 20-летний Артуро Эрнандес. По версии следствия, он опубликовал 113 альбомов со сгенерированными ИИ сексуализированными изображениями и видео примерно 50 женщин.

Среди пострадавших были политики, актрисы, музыканты, а также непубличные женщины, в том числе знакомые подозреваемого по школе и Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России).

Следователи вышли на Эрнандеса через геолокацию, PayPal, IP-адреса и данные Apple. Отдельно они нашли связь между ним и одной из жертв: он был подписан на её Instagram и, по данным следствия, сохранял у себя изображение, которое затем использовалось для создания ИИ-порнографии. Контент с этим изображением посмотрели более 36 тыс. раз.

Второй задержанный — 51-летний Корнелиус Шеннон — якобы опубликовал около 360 ИИ-альбомов с изображениями примерно 90 женщин. Эти материалы набрали более 2 млн просмотров. По версии следствия, установить его личность оказалось несложно: на аккаунте использовалась фотография, которую сопоставили с данными DMV и снимками наблюдения.

Если обвинения подтвердятся, обоим грозит до двух лет лишения свободы за нарушение Take It Down Act. Закон требует удалять несанкционированные интимные изображения, включая дипфейки, и даёт регуляторам инструменты для давления на платформы и сервисы.

Проблема в том, что сам закон не останавливает первичную публикацию. Жертве всё равно приходится искать изображения, подавать жалобы и добиваться удаления. Критики также опасаются, что механизм могут использовать для злоупотреблений и автоматического сноса нежелательного контента.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru