Исследователи демонстрируют первое оборудование для «вероятностного компьютера».

Возможно, пройдут десятилетия, прежде чем квантовые компьютеры будут готовы решать проблемы, для которых современные классические компьютеры недостаточно быстры или эффективны, но появляющийся «вероятностный компьютер» может преодолеть разрыв между классическими и квантовыми вычислениями.

Инженеры из Университета Пердью и Университета Тохоку в Японии создали первое оборудование, чтобы продемонстрировать, как фундаментальные блоки того, что могло бы быть вероятностным компьютером, - так называемые p-биты - способны выполнять вычисления, для которых обычно обращаются к квантовым компьютерам.

Исследование представляет устройство, которое служит основой для построения вероятностных компьютеров для более эффективного решения проблем в таких областях, как создание лекарств, шифрование и кибербезопасность, финансовые услуги, анализ данных и цепочка поставок, логистика.

Современные компьютеры хранят и используют информацию в виде нулей и единиц, называемых битами. Квантовые компьютеры используют кубиты, которые являются суперпозицией нуля и единицы. В 2017 году исследовательская группа в Пердью, возглавляемая Суприе Датта (Supriyo Datta), заслуженным профессором электротехники и вычислительной техники университета Томаса Дункана, предложила идею вероятностного компьютера, использующего p-биты, которые могут быть равны нулю или единице в любой момент времени и быстро колебаться между этими значениями.

«Существует полезное подмножество задач, решаемых с помощью кубитов, которые также могут быть решены с помощью p-битов. Можно сказать, что p-бит – это «кубит бедняков», - отметил Датта.

В то время как кубиты нуждаются в действительно низких температурах для работы, p-биты работают при комнатной температуре, как современная электроника, поэтому существующие аппаратные средства могут быть адаптированы для построения вероятностного компьютера, говорят исследователи.

Команда создала устройство, представляющее собой модифицированную версию магниторезистивной оперативной памяти или MRAM, которую некоторые типы компьютеров используют сегодня для хранения данных. Технология использует ориентацию магнитного поля для создания состояний сопротивления, соответствующих нулю или единице.

Исследователи из Университета Тохоку Уильям Бордерс (William Borders), Шусуке Фуками (Shusuke Fukami) и Хидэо Оно (Hideo Ohno) изменили устройство MRAM, сделав его намеренно нестабильным, чтобы облегчить колебания p-битов. Исследователи из Пердью объединили это устройство с транзистором для создания трехполюсника, колебаниями которого можно было управлять. Восемь таких p-битных блоков были соединены между собой для построения вероятностного компьютера.

Схема успешно решила то, что часто считают «квантовой» проблемой: разложить числа, такие как 35,161 и 945, что известно как целочисленная факторизация. Эти расчеты вполне соответствуют возможностям современных классических компьютеров, но исследователи полагают, что вероятностный подход, продемонстрированный в работе, займет гораздо меньше места и энергии.

«На чипе эта схема занимает ту же площадь, что и транзистор, но выполняет функцию, для вычисления которой потребовались бы тысячи транзисторов. Она также работает таким образом, что может ускорить вычисления благодаря параллельной обработке большого числа р-биты", - сказал Ахмед Зишан Перваис (Ahmed Zeeshan Pervaiz), докторант в области электротехники и вычислительной техники в Пердью.

В действительности, для решения более серьезных задач потребуются сотни p-бит, но это не так уж и далеко, утверждают исследователи.
«В ближайшем будущем р-биты могли бы лучше помочь машине учиться, или оптимизировать маршрут доставки товаров на рынок», - сказал Керем Камсари (Kerem Camsari), постдокторант из университета Пердью в области электротехники и вычислительной техники.

Исследователи впервые продемонстрировали способ построения вероятностного компьютера. Эта схема включает в себя модифицированную версию магниторезистивного устройства памяти с произвольным доступом (красного цвета) для соединения восьми p-битов

Наноматериалы могут стать основой многих новых технологий, в том числе чрезвычайно миниатюрной, гибкой и прозрачной электроники.

Хотя многие наноматериалы демонстрируют многообещающие электронные свойства, ученые и инженеры все еще работают над тем, чтобы наилучшим образом объединить эти материалы, стремясь в конечном итоге создать из них полупроводники и схемы.

Исследователи из Northwestern Engineering создали двумерные (2D) гетероструктуры из двух из этих материалов, графена и борофена, сделав важный шаг к созданию интегральных схем из этих наноматериалов.

«Если бы вы взломали интегральную схему внутри смартфона, вы бы увидели много разных материалов, объединенных вместе, - сказал Марк Херсам (Mark Hersam), профессор материаловедения и инженерии, который возглавлял исследование. - Однако мы достигли пределов многих из этих традиционных материалов. Оюъединяя наноматериалы, такие как борофен и графен, мы открываем новые возможности в наноэлектронике».

При поддержке Управления по военно-морским исследованиям и Национального научного фонда результаты были опубликованы в журнале Science Advances. Кроме проф. Херсама, докторант Сяолун Лю (Xiaolong Liu) также является соавтором этой работы.

Любая интегральная схема содержит много материалов, которые выполняют различные функции, например, проводят электричество или сохраняют электрическую изоляцию компонентов. Но хотя транзисторы внутри цепей становятся все меньше и меньше - благодаря достижениям в области материалов и производства - они близки к достижению предела миниатюризации.

Ультратонкие 2D-материалы, такие как графен, могут обойти эту проблему, но объединить 2D-материалы вместе сложно. Эти материалы имеют толщину всего один атом, поэтому, если атомы двух материалов не выровнены идеально, интеграция вряд ли будет успешной. К сожалению, большинство 2D-материалов не совпадают в атомном масштабе, что создает проблемы для 2D-интегральных схем.
Борофен, 2D-версия бора, которую проф. Херсам и его коллеги впервые синтезировали в 2015 году, полиморфна, то есть может принимать различные структуры и приспосабливаться к окружающей среде. Это делает его идеальным кандидатом для комбинирования с другими 2D-материалами, такими как графен.

Чтобы проверить, удалось ли объединить два материала в одну гетероструктуру, лаборатория проф. Херсама выращивала графен и борофен на одной подложке. Сначала они выращивали графен, поскольку он растет при более высокой температуре, затем осаждали бор на том же субстрате и позволяли ему расти в областях, где не было графена. Этот процесс привел к боковым границам, где из-за приспособляемости борофена эти два материала сшиты вместе в атомном масштабе.

Лаборатория охарактеризовала 2D-гетероструктуру с использованием сканирующего туннельного микроскопа и обнаружила, что электронный переход через интерфейс был исключительно крутым, что означает, что он может быть идеальным для создания крошечных электронных устройств.

«Эти результаты показывают, что мы можем создавать устройства сверхвысокой плотности в будущем», - сказал проф. Херсам. В конечном счете, Hersam надеется создать все более сложные 2D-структуры, которые приведут к появлению новых электронных устройств и схем. Он и его команда работают над созданием дополнительных гетероструктур с борофеном, объединяя их с растущим числом сотен известных 2D-материалов.

«За последние 20 лет новые материалы позволили миниатюризировать и, соответственно, улучшить производительность в транзисторной технологии, - добавил он. - Двумерные материалы могут сделать следующий скачок».

Исследовательский институт сетевых систем Национального института информационных и коммуникационных технологий (NICT) разработал и продемонстрировал первый крупномасштабный оптический коммутационный испытательный стенд, способный обрабатывать оптические сигналы со скоростью 1 петабит в секунду. Это эквивалентно пропускной способности, позволяющей передавать 8K-видео 10 миллионам одновременно.

В этой демонстрации использовались современные крупномасштабные оптические коммутаторы с низкими потерями, основанные на технологии MEMS, три типа волоконно-оптического мультиплексирования следующего поколения и включающие маршрутизацию сигналов с пропускной способностью от 10 терабит в секунду до 1 петабита в секунду. Это более чем в 100 раз превышает емкость доступных в настоящее время сетей.

Это важный шаг вперед на пути к скорейшему внедрению магистральных оптических сетей петабитного класса, способных поддерживать растущие потребности в интернет-услугах, таких как широкополосная потоковая передача видео, мобильные сети 5G или Интернет вещей.

NICT активно сотрудничает с научными кругами и промышленностью для разработки новых типов волоконно-оптических технологий и обеспечения связи петабитного класса для магистральных сетей с коротким и длинным радиусом действия, а также для центров обработки данных. К ним относятся такие достижения, как рекордная передача в петабитном классе по одному волокну (сентябрь 2015 г., сентябрь 2018 г.) и самая длинная линия связи с использованием мультиплексоров с пространственным разделением каналов (март 2019 г.).

Однако для передачи данных петабитного класса требуются технологии коммутации петабитного класса для управления и надежного направления больших объемов данных через сложные сети. До настоящего времени такие технологии были недоступны, поскольку существующие подходы ограничены сложностью и / или производительностью.

NICT успешно реализовал демонстрацию сети с использованием современной крупномасштабной пространственной оптической коммутации, нацеленной на оптические сети следующего поколения петабитного класса, использующие мультиплексирование с пространственным разделением. Экспериментальный сетевой испытательный стенд поддерживал скорости передачи данных от 10 терабит в секунду до 1 петабита в секунду по 3 типам многоядерных волокон следующего поколения и включал практические требования реальных сетей, такие как защищенная коммутация. Общая пропускная способность сети составила 1 петабит в секунду, что соответствует одновременному вещанию 8K-TV для 10 миллионов человек. Система была продемонстрирована в 4 основных сценариях, которые составляют строительные блоки волоконно-оптических сетей следующего поколения.

Исследователи синтезируют новое вещество, которое потенциально может быть адаптировано для формирования полупроводника с широким применением в электронике.

Полупроводники могут быть изготовлены из органических (на основе углерода) или неорганических материалов. Последние тенденции в исследованиях показывают, что ученые предпочитают разрабатывать больше органических полупроводников, поскольку они имеют некоторые явные преимущества перед неорганическими полупроводниками. Теперь ученые под руководством профессора Макото Тадокоро (Makoto Tadokoro) из Токийского университета науки сообщают о синтезе нового органического вещества с потенциальным применением в качестве полупроводника n-типа. Это исследование опубликовано в журнале «Органическая и биомолекулярная химия». По словам проф. Макото Тадокоро, «органические полупроводниковые приборы, в отличие от жестких неорганических полупроводниковых приборов, очень мягкие и полезны для создания клейких носимых устройств, которые легко помещаются на человеке». Однако, несмотря на преимущества органических полупроводников, очень мало известных стабильных молекул, которые обладают физическими свойствами полупроводников n-типа, по сравнению с неорганическими полупроводниками n-типа.

N-гетерогептаценхинон является хорошо известным потенциальным кандидатом для полупроводниковых материалов n-типа. Однако у него есть некоторые недостатки: он нестабилен на воздухе и в УФ-диапазоне и нерастворим в органических растворителях. Эти недостатки препятствуют практическому применению этого вещества в качестве полупроводника.

Команда японских ученых, возглавляема д-р Кёске Исода (Kyosuke Isoda, факультет инженерии и дизайна, Университет Кагава), стремилась восполнить этот пробел и определила новое вещество с формулой C6OAHCQ, полученное из N-гетерогептаценхинона, которое преодолевает его недостатки.

Для получения этого вещества N-гетерогептаценхинон подвергали четырехстадийному процессу химических реакций, включающему повторяющиеся орошение, испарение, перекристаллизацию и нагревание. Полученный конечный продукт представляет собой C6OAHCQ, красное твердое вещество. C6OAHCQ имеет уникальную кристаллическую околоплоскостную структуру, включающую две тетраазанафталиновых "магистрали" и одну бензохиноновую магистраль. У него восемь электронно-дефицитных имино-N атомов и две карбонильные части.

Чтобы подтвердить его электрохимические свойства, C6OAHCQ был подвергнут серии испытаний, включая спектроскопию поглощения в УФ- области в состоянии раствора, циклическую вольтамперометрию и теоретический расчет электростатического потенциала. Его также сравнивали с аналогом тетраазапентаценехинона.

Эти тесты выявили некоторые уникальные свойства C6OAHCQ. Электронно-дефицитные атомы имино-N и две карбонильные группы в C6OAHCQ обеспечивают его электронно-акцепторное поведение. Фактически, число электронов, принятых C6OAHCQ, больше, чем у фуллерена C60, что говорит об улучшении проводимости. Циклическая вольтамперометрия показала, что C6OAHCQ демонстрировал обратимые четырехступенчатые четырехэлектронные восстановительные волны, что указывало на то, что C6OAHCQ стабилен и обладает хорошим электростатическим потенциалом; УФ-спектроскопия также показала свою стабильность в УФ-диапазоне. C6OAHCQ также показал электрохромные свойства, которые позволяют его потенциальное применение во многих специализированных областях, таких как разработка интеллектуальных окон, электрохромных зеркал и электрохромных устройств отображения. Было также обнаружено, что C6OAHCQ имеет отличную растворимость в обычных органических растворителях.

Синтез органического C6OAHCQ является новым шагом вперед в исследованиях полупроводников благодаря его свойствам, которые отличают его от существующих органических полупроводников. C6OAHCQ также является революционным шагом в текущем исследовательском сценарии, в котором доминируют неорганические полупроводники. Профессор Тадокоро и его команда заявляют о важности этого нового вещества, говоря, что «его можно использовать для разработки молекулярных устройств с новыми функциональными возможностями. Эти устройства мягкие, в отличие от жестких неорганических полупроводниковых приборов, и могут помочь в создании портативных устройств».

Многонаправленный подход к анализу данных, который может повысить безопасность устройств Интернета вещей (IoT), таких как интеллектуальные телевизоры, домашние видеокамеры и радионяни, от текущих рисков и угроз, разработан командой студентов из Penn State World Campus, получающих степень магистра в области информатики.

«К 2020 году будет задействовано более 20 миллиардов IoT-устройств, и эти устройства могут сделать людей уязвимыми для нарушений безопасности, которые могут подвергнуть риску их личные данные или, что хуже, повлиять на их безопасность, - сказала Бьюла Самуэль (Beulah Samuel), студентка из Государственной программы кампуса информационных наук и технологий в Пенсильвании. - Тем не менее, не существует стратегии, позволяющей определить, когда и где происходит атака на сетевые устройства и как выглядит такая атака».

Команда применила комбинацию подходов, часто используемых в традиционном управлении сетевой безопасностью, к сети IoT, смоделированной Университетом Нового Южного Уэльса в Канберре. В частности, она показала, как статистические данные, машинное обучение и другие методы анализа данных могут применяться для обеспечения безопасности систем IoT на протяжении всего их жизненного цикла. Затем был использованы инструменты обнаружения вторжений и визуализации, чтобы определить, произошла или нет атака в этой сети.

Одним из методов анализа данных, который применила команда, был свободно доступный статистический пакет R с открытым исходным кодом, который они использовали для характеристики систем IoT, установленных в сети Канберры. Кроме того, они использовали решения машинного обучения для поиска шаблонов в данных, которые не были очевидны при использовании R.

«Одной из проблем в поддержании безопасности для сетей IoT является простая идентификация всех устройств, которые работают в сети, - сказал Джон Холлер (John Haller), студент программы по информационным наукам и технологиям Penn State World Campus. - Статистические программы, такие как R, могут характеризовать и идентифицировать пользовательские агенты».

Исследователи использовали широко доступный инструмент обнаружения вторжений Splunk, который включает в себя программное обеспечение для поиска, мониторинга и анализа сетевого трафика через веб-интерфейс.

Используя эти и другие инструменты, команда определила три IP-адреса, которые активно пытались проникнуть в устройства сети Канберры.
С этих адресов пытались подключиться к устройствам IoT несколько раз в течение определенного периода времени с использованием разных протоколов. Это ясно указывало на атаку с распределенным отказом в обслуживании, которая направлена на то, чтобы нарушить работу и / или сделать устройства недоступными для владельцев».

В качестве основы для своего подхода исследователи сравнили его с общей структурой, используемой для управления рисками, - Системой управления рисками (RMF) Национального института стандартов и технологий (NIST).

«NIST RMF не был создан для систем IoT, но он предоставляет структуру, которую организации могут использовать для адаптации, тестирования и мониторинга реализованных мер безопасности. Это повышает доверие к нашему подходу», - сказал Эндрю Брэндон (Andrew Brandon).

В конечном счете, сказала научный сотрудник Мелани Сикинс (Melanie Seekins), способность анализировать данные IoT с использованием командного подхода может позволить специалистам по безопасности выявлять и управлять средствами контроля для снижения риска и анализа инцидентов по мере их возникновения.

«Знание того, что произошло в реальной атаке, помогает нам писать скрипты и мониторы для поиска этих паттернов, - сказала она. - Эти прогностические модели и использование машинного обучения и искусственного интеллекта могут помочь нам предвидеть и готовиться к крупным атакам с использованием устройств IoT».

Команда надеется, что их подход будет способствовать созданию стандартного протокола безопасности сети IoT.

«Стандартизации безопасности IoT не существует, - сказала Сикинс. - Каждый производитель или поставщик создает свое собственное представление о том, как выглядит защита, и это может стать проприетарным и может работать, а может и не работать с другими устройствами. Наша стратегия является хорошим первым шагом к решению этой проблемы».

ARPANET, предшественник Интернета, осуществила свой первый запрос на вход в систему 29 октября 1969 года.

29 октября 1969 года в 22:30 по тихоокеанскому времени первые два письма были переданы через ARPANET. А потом произошел крах. Примерно через час, после некоторой отладки, было установлено первое фактическое удаленное соединение между двумя компьютерами, которое впоследствии превратилось в современный Интернет.

ARPANET, финансируемая Агентством перспективных исследовательских проектов (предшественником DARPA), была разработана для изучения технологий, связанных с созданием военной сети командования и управления, способной выдержать ядерную атаку.

ARPANET первоначально не разрабатывалась для создания системы командования и управления, которая бы выдержала ядерную атаку, как теперь утверждают многие. Очевидно, что создание такой системы было главной военной потребностью, но задача ARPA не заключалась в этом. Скорее, ARPANET была рождена разочарованием тем, что в стране было только ограниченное количество больших, мощных исследовательских компьютеров, и что многие исследователи, которые должны иметь к ним доступ, были географически удалены от них.

В младенчестве у ARPANET было всего четыре «узла»:
• Сетевой измерительный центр Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе с компьютером SDS Sigma 7.
• Сетевой информационный центр Стэнфордского научно-исследовательского института с его компьютером SDS 940, на котором работала NLS (ранняя гипертекстовая система и предшественник Всемирной паутины).
• Culler-Fried Interactive Mathematics Center Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, с его IBM 360/75 под управлением OS / MVT; а также
• Школа вычислительной техники Университета Юты с ее цифровым оборудованием PDP-10, работающим под управлением операционной системы TENEX.

Вместо прямого подключения компьютеры подключались через интерфейсные процессоры сообщений (IMP), которые были первыми сетевыми маршрутизаторами. Это позволило бы добавлять дополнительные системы в качестве узлов в сеть на каждом сайте по мере его развития и роста. Эта идея пришла от физика Уэсли Кларка (Wesley Clark), которому также приписывают проектирование LINC, первого в мире персонального компьютера.

Первые письма, отправленные из Калифорнийского университета в Стэнфорд студентом-программистом Калифорнийского университета Чарли Клайном (Charley Kline), были «L» и «O». Со второй попытки полный текст сообщения, логин были переданы от Sigma 7 до SDS 940.

ARPANET - это была прежде всего связь между исследователями и военными организациями. ARPANET эксплуатировалась военными до 1990 года, и до тех пор использование сети для чего-либо, кроме бизнеса и научных исследований, было незаконным. К тому времени ARPANET в значительной степени начала вытесняться сетью Национального научного фонда (NSFnet). Несмотря на то, что Министерство обороны в середине 1980-х годов отделило свои собственные сети под названием MILNET, военные подразделения все еще называли свои сетевые подключения ARPANET во многих внутренних документах в начале 1990-х годов.

Когда ARPANET была отключена Винтон Серф, один из отцов современного Интернета, написал стихотворение в честь ARPANET:

It was the first, and being first, was best,
but now we lay it down to ever rest.
Now pause with me a moment, shed some tears.
For auld lang syne, for love, for years and years
of faithful service, duty done, I weep.
Lay down thy packet, now, O friend, and sleep.

Без ARPANET не было бы Интернета.

Недорогое термоэлектрическое устройство использует холод космоса без активного ввода тепла, генерируя электричество, которое питает светодиод ночью, сообщают исследователи Joule.

«Примечательно, что устройство способно генерировать электричество в ночное время, когда солнечные элементы не работают, - говорит ведущий автор Аасват Раман (Aaswath Raman), доцент кафедры материаловедения и инженерии в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. - Помимо освещения, мы полагаем, что это может быть широким подходом к выработке электроэнергии для удаленных мест и везде, где необходимо производство электроэнергии ночью».

Хотя солнечные элементы являются эффективным источником возобновляемой энергии в течение дня, в настоящее время не существует аналогичного возобновляемого подхода к выработке энергии ночью. Солнечные фонари могут питаться энергией от аккумуляторов, запасенной в дневное время для ночного использования, но это увеличивает расходы.

Устройство, разработанное доц. Раманом и учеными из Стэнфордского университета Вей Ли (Wei Li) и Шаньхуэй Фаном (Shanhui Fan), обходит ограничения солнечной энергии, используя преимущества радиационного охлаждения, при котором обращенная к небу поверхность передает свое тепло атмосфере в виде теплового излучения, теряя часть тепла в космосе и достижение более низкой температуры, чем окружающий воздух. Это явление объясняет, как на траве образуется иней в морозные ночи, и тот же принцип можно применить для выработки электроэнергии, используя перепады температур в ночное время, когда пики спроса на освещение.

Доц. Раман и его коллеги протестировали свой недорогой термоэлектрический генератор на крыше в Стэнфорде, штат Калифорния, под ясным декабрьским небом. Устройство, состоящее из полистирольного кожуха, покрытого алюминированным майларом для минимизации теплового излучения и защищенного прозрачным для инфракрасного излучения, размещалось на столе на высоте одного метра над уровнем крыши, отбирая тепло из окружающего воздуха и излучая его в ночное небо через простой черный излучатель. Когда термоэлектрический модуль был подключен к преобразователю повышения напряжения и белому светодиоду, исследователи заметили, что он пассивно питал свет. Они также измерили его выходную мощность в течение шести часов, обнаружив, что он вырабатывает до 25 милливатт энергии на квадратный метр.

Поскольку радиационный охладитель состоит из простого алюминиевого диска, покрытого краской, и все остальные компоненты можно приобрести с полки, Раман и команда считают, что устройство можно легко масштабировать для практического использования. Количество электричества, которое оно вырабатывает на единицу площади, остается относительно небольшим, что ограничивает его широкое применение на данный момент, но исследователи прогнозируют, что его можно сделать в двадцать раз мощнее с помощью улучшенной техники - например, путем подавления теплового усиления в компоненте радиационного охлаждения для увеличения эффективность теплообмена - и работе в более жарком и сухом климате.

«Наша работа выдвигает на первый план многие оставшиеся возможности для энергии, используя холод космоса в качестве возобновляемого источника энергии», - говорит Раман. - Мы считаем, что это составляет основу дополнительной технологии к солнечной энергетике. Хотя выходная мощность всегда будет существенно ниже, устройство может работать в часы, когда солнечные элементы не могут».

Квантовые компьютеры начинают приближаться к пределу классического моделирования, и важно, чтобы этот прогресс продолжали оценивать и спрашивать, насколько сложно имитировать.

Последние достижения в области квантовых вычислений привели к появлению двух 53-кубитных процессоров: одного из группы в IBM и устройства, описанного Google в статье, опубликованной в журнале Nature. В статье утверждается, что их устройство достигло «квантового превосходства» и что «современному суперкомпьютеру потребовалось бы приблизительно 10 000 лет для выполнения эквивалентной задачи». IBM утверждает, что идеальное моделирование той же задачи может исполняться на классической системе за 2,5 дня и с гораздо большей точностью. Это на самом деле консервативная оценка в худшем случае, и ожидается, что с дополнительными уточнениями классическая стоимость моделирования может быть дополнительно уменьшена.

Поскольку первоначальный смысл термина «квантовое превосходство», предложенный Джоном Прескиллом (John Preskill) в 2012 году, состоял в том, чтобы описать точку, в которой квантовые компьютеры могут делать то, что классические компьютеры не могут сделать, то этот порог не был достигнут.

Это конкретное понятие «квантового превосходства» основано на выполнении случайной квантовой схемы такого размера, которую невозможно моделировать на любом доступном классическом компьютере. В частности, в статье показан вычислительный эксперимент на 53-кубитном квантовом процессоре, в котором реализована впечатляюще большая квантовая схема с двумя кубитами на затворе глубиной 20, с 430 двухкубитными и 1113 однокубитными затворами и с прогнозируемой общей точностью воспроизведения 0,2%. Их классическая имитационная оценка в 10 000 лет основана на наблюдении, что требование к оперативной памяти для хранения полного вектора состояния в симуляции типа Шредингера было бы непомерно высоким, и поэтому необходимо прибегнуть к симуляции Шредингера-Фейнмана, которая заменяет пространство на время.

Концепция «квантового превосходства» демонстрирует ресурсы, уникальные для квантовых компьютеров, такие как прямой доступ к запутыванию и суперпозиции. Однако у классических компьютеров есть свои собственные ресурсы, такие как иерархия памяти и высокоточные вычисления в аппаратном обеспечении, различные программные активы и обширная база знаний алгоритмов, и важно использовать все эти возможности при сравнении квантовых и классических.

Когда сравнение квантового компьютера Google с классическим было сделано, компания полагалась на расширенное моделирование, которое использует параллелизм, быстрые и безошибочные вычисления и большой совокупный объем ОЗУ, но она не смогла полностью учесть объем дискового пространства. Напротив, классический подход IBM к моделированию в стиле Шредингера использует как ОЗУ, так и пространство на жестком диске для хранения и манипулирования вектором состояния.

Подход IBM к моделированию имеет ряд примечательных свойств, которые не переносятся напрямую из классического мира в квантовый. Например, после классического вычисления вектор полного состояния может быть доступен произвольно много раз.

Создание квантовых систем - это подвиг науки и техники, и их сравнительный анализ - сложная задача. Эксперимент Google - отличная демонстрация прогресса в области квантовых вычислений на основе сверхпроводимости, показывающая самые современные характеристики затвора на 53-кубитном устройстве, но его не следует рассматривать как доказательство того, что квантовые компьютеры «превосходят» классические компьютеры.

У IBM уже есть достаточно доказательств того, что термин «квантовое превосходство» широко неверно истолковывается и вызывает растущую путаницу, и компания настоятельно призывает сообщество рассматривать заявления о том, что впервые квантовый компьютер сделал то, что классический компьютер не может, с большой долей скептицизма из-за сложной природы сравнительного анализа соответствующей метрики.

Новый материал может помочь в разработке чрезвычайно энергоэффективных ИТ-приложений. Материал был обнаружен международной исследовательской группой в сотрудничестве с Университетом Мартина Лютера, Галле-Виттенберг (MLU). Электроны на оксидной границе материала обладают особыми свойствами, которые резко увеличивают скорость преобразования спинового тока в ток зарядов. Это основа для будущих приложений спинтроники. Новый материал оказался более эффективным, чем любой ранее исследованный материал, пишет команда в журнале Nature Materials.

Электрический ток течет через все технические устройства. Тепло генерируется, а энергия теряется. Спинтроника исследует новые подходы к решению этой проблемы, которые используют квантовое свойство электронов: спин. Это тип собственного момента импульса электронов, который генерирует магнитный момент, и именно это вызывает магнетизм. Идея спинтроники заключается в следующем: если спиновой ток протекает через материал вместо электрического заряда, тепло не генерируется и в устройстве теряется значительно меньше энергии.

«Однако этот подход все еще требует наличия электрического тока для работы устройства. Поэтому для работы этой новой технологии необходимо эффективное преобразование вращения в заряд», - объясняет профессор Ингрид Мартиг (Ingrid Mertig), физик из MLU. Ее группа является частью международной исследовательской группы, которая открыла новый материал. Работой руководил французский физик д-р Мануэль Бибе (Manuel Bibes), который проводит исследования в институте Национального научного центра (CNRS), Фалес.

Группа исследовала границу раздела между двумя оксидами. «Эти два вещества на самом деле являются изоляторами и не являются проводящими. Однако на их границе образуется некий двумерный электронный газ, который ведет себя как металл, проводит ток и может преобразовывать ток заряда в спиновый ток с чрезвычайно высокой эффективностью», - объясняет проф. Мартиг. Доктор Анника Йоханссон (Annika Johansson) и Бёрге Гёбель (Börge Göbel), два сотрудника ее исследовательской группы, предоставили теоретическое объяснение этому необычному наблюдению. По словам исследователей, новый материал значительно эффективнее любого другого известного материала. Это может проложить путь к разработке новых энергосберегающих компьютеров.

Ученые разработали новую модель, которая показывает, что трение двух объектов вместе создает статическое электричество или трибоэлектричество, изгибая крошечные выступы на поверхности материалов.

Большинство людей испытали эффект статического электричества при расчесывании волос. Хотя этот опыт является обычным явлением, детальное понимание того, как оно происходит, ускользает от ученых более 2500 лет.

В настоящее время команда Северо-Западного университета разработала новую модель, которая показывает, что трение двух объектов вместе создает статическое электричество или трибоэлектричество, изгибая крошечные выступы на поверхности материалов.

Это новое понимание может иметь важные последствия для существующих электростатических применений, таких как сбор энергии и печать, а также для предотвращения потенциальных опасностей, таких как пожары, вызванные искрами от статического электричества.

Руководил исследованием Лоуренс Маркс (Laurence Marks), профессор материаловедения и инженерии в Северо-западной Школе Маккормика. Кристофер Мицци (Christopher Mizzi) и Алекс Лин (Alex Lin), докторанты в лаборатории Маркса, были соавторами работы.

Греческий философ Фалес из Милета впервые сообщил о статическом электричестве, вызванном трением, в 600 году до нашей эры. Потерев янтарь мехом, он заметил, что мех привлек пыль.

«С тех пор стало ясно, что трение вызывает статический заряд во всех изоляторах - не только в мехе, - сказал Маркс. - Однако это было все, чем закончился научный консенсус».

На наноуровне все материалы имеют шероховатую поверхность с бесчисленными крошечными выступами. Когда два материала вступают в контакт и трутся друг о друга, эти выступы изгибаются и деформируются.

Команда Маркса обнаружила, что эти деформации приводят к напряжениям, которые в конечном итоге вызывают статический заряд. Это явление называется «флексоэлектрическим эффектом», который появляется, когда разделение заряда в изоляторе возникает в результате деформаций, таких как изгиб.

Используя простую модель, команда показала, что напряжения, возникающие в результате наличия выступов во время трения, действительно достаточно велики, чтобы вызвать статическое электричество. В этой работе объясняется ряд экспериментальных наблюдений, например, почему возникают заряды, даже когда два куска одного и того же материала соприкасаются друг с другом, и предсказываются экспериментально измеренные заряды с замечательной точностью.

«Наши результаты показывают, что трибоэлектричество, флексоэлектричество и трение неразрывно связаны, - сказал Маркс. - Это позволяет лучше понять особенности трибоэлектрической производительности для современных приложений и расширить функциональность до новых технологий».

«Это прекрасный пример того, как фундаментальные исследования могут объяснить повседневные явления, которые не были поняты ранее, и как исследования в одной области - в данном случае трения и износа - могут привести к неожиданным достижениям в другой области, - сказал Эндрю Уэллс (Andrew Wells), программный директор Национального научного фонда (NSF), который финансировал исследования. - NSF финансирует такие исследования в области материаловедения и инженерии для новых знаний, которые однажды могут открыть новые возможности».