Мария Макарова, перспективный математик из Петрозаводска, завершила обучение в аспирантуре КарНЦ РАН и Университета Тренто (Италия). В настоящее время она занимается исследованиями на пересечении математических наук и информационных технологий в области квантовых вычислений.
Квантовые компьютеры, представляющие собой перспективное направление, находятся на стадии активной разработки. Однако, эти передовые устройства подвержены различным проблемам: физические свойства и сложность взаимодействия квантовых частиц приводят к значительным погрешностям в расчетах. Исследователи по всему миру, включая математиков из ИПМИ КарНЦ РАН, работают над оптимизацией квантовых вычислений.
"Интерес к квантовым вычислениям возник у меня после окончания университета, когда я поступила в Университет Тренто под научным руководством профессора Энрико Бланзиери. Это сравнительно новая область науки, что меня и привлекло. Мне пришлось изучать тему с самого начала. Сейчас наша работа сосредоточена на оптимизации квантовых цепей – сложных, но универсальных моделей, пригодных для любых вычислений", – рассказывает Мария Макарова.
В журнале Lobachevskii Journal of Mathematics была опубликована статья сотрудников ИПМИ КарНЦ РАН (Марии Макаровой и Александра Румянцева) и итальянского ученого Энрико Бланзиери, в которой представлен метод оптимизации квантовой цепи с использованием квантового отжига. Этот метод позволяет оптимизировать расположение кубитов (основной единицы информации) и минимизировать количество операций перестановки. Результаты испытаний на квантовом компьютере D-Wave оказались не хуже, а иногда даже лучше, чем у традиционных методов.
"Считается, что любая физическая система стремится к состоянию с минимальной энергией. В процессе квантового отжига система подвергается постепенным изменениям, в результате чего переходит в основное состояние. Наша задача – подобрать такую конфигурацию, которая потребует наименьшего количества энергии," – поясняет исследователь.
Квантовый отжиг известен давно и широко применяется. Инновация предложенная математиками из КарНЦ РАН состоит в его использовании в сочетании с оптимизацией квантовой цепи, что позволяет уменьшить количество ошибок и увеличить эффективность вычислений.
Квантовые системы уже применяются для защиты данных в криптографии, управления транспортными потоками, обучения искусственного интеллекта. Огромный потенциал существует и в медицине: от разработки новых лекарств до расшифровки генома.
