Марина Бастракова
Фото: InScience. News
«Мы настроили ячейку так, что она перестала реагировать на незначительные изменения магнитного поля, поступающего на нее. Однако, если магнитный поток на входе оказывался достаточно сильным, на выходе формировался фиксированный магнитный поток. Фактически таким образом мы продемонстрировали режим работы квантовой ячейки (квантового нейрона), полностью аналогичной известным для классических нейронных сетей. С другой стороны, меняя параметры индуктивностей ячейки и внешнего потока, мы смогли использовать ее в качестве вспомогательного кубита, отказавшись при управлении ею от высокостабильного опорного генератора и сложных смесителей сверхвысокочастотных сигналов, которые необходимы в традиционной технике», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Николай Кленов, доктор технических наук, профессор кафедры атомной физики, физики плазмы и микроэлектроники МГУ имени М. В. Ломоносова.
«В настоящее время системы, объединяющие квантовые вычисления и искусственный интеллект, особенно актуальны. Наша работа — это маленький шаг в сторону развития нейросопроцессоров (базовых ячеек — нейронов), работающих с квантовой информацией. В дальнейшем мы планируем изучить передачу и обработку квантовой информации в простейшей квантовой сверхпроводниковой сети», — рассказывает Марина Бастракова, руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, заведующая лабораторией теории наноструктур Нижегородского государственного университета имени Н. И. Лобачевского.