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.

В MAX ответили на слухи о «прослушке» звонков нейросетью

Вокруг национального мессенджера MAX разгорелась новая дискуссия о приватности звонков. Поводом стал пост пользователя Pikabu, который заявил, что во время звонков в приложении якобы работает система распознавания ключевых слов на базе нейросети BC-ResNet.

По его версии, сейчас она реагирует на фразу «не слышу», а набор слов можно менять без обновления самого приложения. На этом фоне в соцсетях быстро заговорили чуть ли не о расшифровке разговоров пользователей.

В Центре безопасности MAX на это ответили резко: публикации о том, что кто-то получил доступ к расшифровке разговоров пользователей, там назвали фейком. В официальной позиции платформы говорится, что пользовательские данные «находятся под надёжной защитой», а ИИ в звонках нужен не для прослушивания содержимого бесед, а для технической настройки качества связи.

По версии MAX, технологии машинного обучения используются для анализа условий связи и автоматической подстройки параметров звонка. Проще говоря, система должна понимать, когда качество связи падает ниже критического уровня, чтобы вовремя переключить сервер или кодек и не дать разговору окончательно развалиться. При этом в компании подчёркивают, что такие инструменты работают обезличенно.

Отдельный интерес вызвало упоминание BC-ResNet. Это не какое-то секретное название внутреннего «шпионского» модуля, а известная архитектура нейросети для детектирования ключевых слов и распознавания коротких голосовых команд и ключевых слов на устройствах с ограниченными ресурсами, включая смартфоны. В открытом описании Qualcomm AI Research эта архитектура прямо позиционируется как эффективное решение для подобных задач с низкой вычислительной нагрузкой.

Ещё один момент, который многим показался подозрительным, — возможность обновлять ML-модели без полной пересборки приложения. Но и здесь ничего экзотического нет: современные мобильные SDK и правда позволяют отдельно обновлять модели машинного обучения, не выкатывая каждый раз новую версию всей программы. Иными словами, сам по себе этот факт ещё не доказывает слежку, а лишь показывает, что в приложении используются обычные для отрасли механизмы разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru