Дефекты кристаллов можно использовать для масштабирования кубитов

Дефекты кристаллов можно использовать для масштабирования кубитов

Дефекты кристаллов можно использовать для масштабирования кубитов

Исследователи из Университета штата Огайо и Чикагского университета выяснили, что дефекты кристаллической решётки алмаза — так называемые дислокации — могут быть использованы для масштабирования квантовых вычислителей.

В ходе работы учёные изучали азотно-замещённые вакансии (NV-центры) в кристаллах алмаза. Именно этот материал сегодня считается одной из ключевых платформ для твердотельных кубитов, лежащих в основе квантовых вычислительных систем.

Моделирование показало, что NV-центры способны улучшать квантовые свойства вблизи кристаллических дефектов. Кроме того, такие центры обладают уникальными оптическими характеристиками, что делает их перспективными не только для квантовых вычислений, но и для создания квантовых сенсоров.

Результаты исследования также показали, что NV-центры не нарушают оптический цикл и не мешают считыванию спиновых состояний. Более того, они сохраняют квантовую когерентность значительно дольше, чем в химически чистом алмазе. Учёные объясняют это тем, что дефекты формируют так называемые «часовые переходы», которые защищают кубит от внешнего магнитного шума.

«Хотя не все варианты расположения дефектов подходят для выполнения квантовых операций, результаты показывают, что значительная их часть соответствует требованиям для функционирования кубитов», — отметил соавтор работы Юй Цзинь, научный сотрудник Института Флэтайрон.

Авторы также указывают, что схожими свойствами обладают дефекты и в других материалах. По их мнению, управляемое размещение таких дефектов открывает новые возможности для дальнейшего масштабирования квантовых вычислений.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru