Российские учёные в 10 раз улучшили схемы для квантовых компьютеров

Российские учёные в 10 раз улучшили схемы для квантовых компьютеров

Российские учёные в 10 раз улучшили схемы для квантовых компьютеров

Специалисты МГТУ имени Баумана и ВНИИА разработали технологию производства сверхпроводниковых интегральных схем на основе тантала. По данным университета, она позволяет более чем в десять раз улучшить качество компонентов для квантовых сопроцессоров.

Вместо традиционного алюминия исследователи использовали тантал. Этот металл лучше переносит обработку кислотами и другими агрессивными веществами, поэтому поверхность можно тщательнее очищать от оксидов и атомарных загрязнений.

Кроме того, естественный оксид тантала содержит меньше дефектов, способных разрушать хрупкое квантовое состояние.

Технологию испытали на микроволновых резонаторах. Их внутренняя добротность в однофотонном режиме превысила 10 млн. Чем выше этот показатель, тем меньше потери и дольше компонент способен сохранять квантовую информацию. Разработчики утверждают, что такие результаты входят в число лучших в мире.

 

Главной проблемой оказалось получение высокочистого альфа-тантала. Плёнки металла могут формироваться в альфа- и бета-фазах, но для высококачественных сверхпроводниковых схем нужна именно первая. Чтобы разобраться в механизме роста материала, команда провела более тысячи экспериментов и изучила десятки серийно изготовленных пластин с помощью просвечивающей микроскопии атомарного разрешения.

Исследователи выяснили, что рост альфа-тантала на кремнии начинается после формирования слоя бета-тантала толщиной 7-10 нм. Созданные резонаторы показали добротность свыше 10 млн, подтверждает научная публикация, вышедшая в Applied Physics Reviews.

Первые поставки квантовых сопроцессоров на новой платформе уже законтрактованы на осень 2026 года.

Квантовый компьютер от этого завтра на столе не появится. Но тантал хотя бы помогает кубитам подольше не забывать, что они квантовые.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru