Учёные из Университета Мейнут (Ирландия) создали новый тип компьютера, который работает без кремниевых чипов. Вместо них используются триллионы коротких нитей ДНК

Учёные из Университета Мейнут (Ирландия) создали новый тип компьютера, который работает без кремниевых чипов. Вместо них используются триллионы коротких нитей ДНК, взвешенных в солевом растворе в пробирке.

Система выполняет математические операции (сложение, умножение, деление) за счёт взаимодействия молекул ДНК. Для запуска вычислений раствор нагревают и охлаждают — после этого молекулы сами образуют нужную структуру, которая и является ответом. Непрерывного питания, как у обычных компьютеров, не требуется.

***

Обычные компьютеры и дата-центры потребляют огромное количество энергии (в Ирландии уже около 23 % всей электроэнергии уходит на вычисления и хранение данных).

ДНК-компьютер намного экономичнее по энергии.

В одной капле раствора могут работать миллиарды и даже триллионы молекул одновременно.

Производительность

Пока система значительно медленнее кремниевых процессоров:

простое сложение (10 + 3) занимает около 30 секунд;

более сложные вычисления со 100-битными числами (от 11 до 34 миллионов) могут длиться до 14 часов.

При этом исследователи называют свою систему самой быстрой среди существующих ДНК-компьютеров. Они успешно провели серию из 25 задач подряд.

Работа опубликована в журнале Nature 17 сентября 2026 года. Проект входит в программу DISCO (DNA-based Infrastructure for Storage and Computation), поддержанную грантом Европейского инновационного совета в размере 4 млн евро.

Учёные подчёркивают, что это «наука голубого неба» — пока непонятно, куда она приведёт, но потенциально такие системы могут применяться не только для вычислений, но и в биологии и медицине (например, внутри клеток).

Комментарий

Это не конкурент обычному ноутбуку или серверу. Никто и не претендует. Цель другая:

крайне низкое энергопотребление,

потенциально огромная плотность вычислений в крошечном объёме,

возможные будущие применения внутри клеток или для хранения/обработки данных в биологической среде.

Статья вышла в Nature 16–17 сентября 2026 года под названием «A Thermodynamically Favoured Molecular Computer: Robust, Fast, Renewable, Scalable». Авторы — группа из Maynooth University (Ирландия) во главе с профессором Damien Woods.

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10996-5

DOI Nature-статьи: 10.1038/s41586-026-10996-5

 Есть даже препринт на bioRxiv с 2025 года.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.07.16.664196v1

Комментарий редакции блога 

Есть ещё чем-то похоже исследование MIT (август 2026), где учёные сделали «живые транзисторы» из бактерий Pantoea agglomerans. Эти бактерии соединяют в простые логические схемы, которые могут выполнять вычисления (пока примитивные, но уже рабочие).

Что именно сделали

Создали бактериальные «транзисторы», которые включаются/выключаются молекулярным сигналом.

Из нескольких штаммов собрали базовые вычислительные элементы.

Цель — в будущем наносить такие бактериальные схемы прямо на листья или корни растений.

Они должны незаметно сидеть на поверхности, чувствовать условия (засуха, вредители и т.д.) и производить простые вычисления, чтобы запускать нужную реакцию (например, выработку защитного вещества).

Финансирование — частично DARPA (Министерство обороны США) и IARPA.

Важные отличия от ирландского ДНК-компьютера

Здесь не чистые нити ДНК в пробирке, а живые бактерии, которые используют свою ДНК и метаболизм.

Пока это лабораторный прототип (вычисления занимают часы).

На растения их ещё не наносили в реальных полевых условиях — это пока только заявленная перспектива.

Вот ссылка на это другое исследование в текущем блоге и его озвучка в видеофайле в виде короткого описания

https://dominatingcosmicniches.blogspot.com/2026/08/blog-post_18.html?m=1

https://dominatingcosmicniches.blogspot.com/2026/08/blog-post_18.html?m=1

Tesla проводит аудит поставщиков, включая Tuopu Group, Sanhua Intelligent Controls и Joyson Electronics в Нинбо, Ханчжоу и Шанхае, сообщает издание The Paper

Tesla проводит аудит поставщиков, включая Tuopu Group, Sanhua Intelligent Controls и Joyson Electronics в Нинбо, Ханчжоу и Шанхае, сообщает издание The Paper.

Optimus третьего поколения — первый гуманоидный робот Tesla, созданный для серийного производства: переоборудованная линия на заводе во Фримонте рассчитана на выпуск одного миллиона единиц в год.

Китайские поставщики уже получили заказы на компоненты для Optimus, а начало производства ожидается вскоре после прохождения ими проверок качества и соответствия требованиям, сообщают источники.

Генеральный директор Tesla Илон Маск ранее заявлял, что главные конкуренты компании в сфере гуманоидных роботов будут из Китая. Конкурент — — в начале этого месяца открыл производственную линию для своего гуманоидного робота Iron с целью выйти на массовое производство до конца года. Долгосрочная целевая стоимость производства Optimus у Tesla составляет от 20 000 до 30 000 долларов за единицу.

IBM сообщает, что сочетание двух методов обработки ошибок сократило накладные расходы на выборку в 63 раза

IBM сообщает, что сочетание двух методов обработки ошибок сократило накладные расходы на выборку в 63 раза, тогда как Intel и другие компании нацелены на создание коммерческих квантовых машин до конца десятилетия.

Исследователи IBM опубликовали гибридный метод устранения ошибок, проверенный на реальном квантовом процессоре: по их данным, он позволяет заранее отсеивать 65% ошибок.

Генеральный директор Intel Лип-Бу Тан заявил, что квантовые чипы будут работать совместно с GPU и CPU, однако предупредил, что привлечение платёжеспособных клиентов по-прежнему остаётся главной проблемой.

Microsoft и Amazon также нацелены на создание коммерческих квантовых машин в конце 2020-х годов, усиливая общеотраслевую гонку.

...

Подробно

Два признанных производителя чипов из Кремниевой долины делают ставку на квантовые вычисления, представляя разработки, направленные на решение наиболее устойчивых проблем этой технологии — исправления ошибок и экстремального охлаждения — с целью достичь коммерческой жизнеспособности до конца десятилетия.

IBM объединяет два подхода к борьбе с ошибками

Исследователи IBM опубликовали статью на arXiv, представив технику под названием «пространственно-временная вероятностная отмена ошибок» (spacetime probabilistic error cancellation). Она сочетает в себе вероятностную отмену ошибок и квантовое обнаружение ошибок — два метода, которые прежде развивались независимо друг от друга. По данным Quantum Computing Report, гибридный подход, проверенный на сверхпроводящем квантовом процессоре IBM Aachen, снижает накладные расходы на выборку при коррекции ошибок в 63 раза. Seoul Economic Daily сообщает, что комбинированный метод позволяет заблаговременно отсеивать до 65 процентов ошибок.

Что касается аппаратной части, в августе IBM объявила об объединении и охлаждении двух модульных криогенных ячеек в единую рабочую среду на своём предприятии в Покипси, штат Нью-Йорк. В модульной конструкции каждая ячейка содержит один квантовый чип, а соседние ячейки соединяются между собой, что позволяет избавиться от лишней проводки и снизить уровень шумов. IBM планирует установить процессоры Quantum Nighthawk в модули позднее в этом году и к 2027 году подключить не менее 1000 программируемых кубитов — на пути к IBM Quantum Starling, отказоустойчивому квантовому компьютеру, намеченному на 2029 год.

Генеральный директор Intel видит в квантовых вычислениях третий столп компьютерной индустрии

Генеральный директор Intel Лип-Бу Тан, выступая на конференции в середине сентября, представил квантовые процессоры как будущих равноправных партнёров GPU и CPU, а не как их замену. «GPU, CPU и квантовые вычисления — всё это формы вычислений, поэтому в ряде прикладных областей они будут работать совместно и делать квантовые вычисления более эффективными», — заявил Тан. Он также добавил, что в ближайшее время его главный приоритет — исправление ошибок и поиск клиентов, готовых платить за ранние квантовые сервисы.

Лаборатории Intel продолжают работу над Tunnel Falls — устройством на основе кремниевых спиновых кубитов, которое функционирует при более высоких температурах, чем большинство конкурирующих архитектур. Ранее компания также разработала Horse Ridge II — криогенный управляющий чип.

Тесная гонка

Microsoft представила квантовый чип Majorana 2 в июне и нацелилась на 2029 год для выпуска коммерческого квантового компьютера. 

Глава направления ИИ в Amazon Питер ДеСантис заявил CNBC, что ожидает появления первых коммерчески значимых небольших квантовых машин в течение пяти-семи лет. Совпадение сроков сразу у нескольких крупных игроков свидетельствует о том, что отрасль рассматривает конец 2020-х как период, когда квантовые вычисления перейдут из разряда лабораторной диковинки в категорию практического инструмента — хотя прямолинейный акцент Тана на вопросе «кто за это заплатит» напоминает, что технические прорывы и коммерческий спрос не всегда появляются по одному расписанию.

https://arxiv.org/html/2609.13108v1

CXMT объявила о начале массового производства платформы G5 (пятого поколения DRAM)

CXMT объявила о начале массового производства платформы G5 (пятого поколения DRAM).

Активная область (active-area half-pitch) в массиве памяти — 11,95 нм, достигнута с помощью self-aligned quadruple patterning (SAQP / четырёхкратного паттернирования) на DUV, без EUV.

Количество кристаллов (gross dies) с одной пластины выросло минимум на 50 % по сравнению с предыдущей (G4) платформой (расчёт на базе 8-гигабитного чипа; это потенциальное количество до отбраковки, а не готовый выход годных).

Показаны два LPDDR5X-продукта на 24 Гбит (на 50 % больше ёмкости, чем у сопоставимых предыдущих), уже в массовом производстве и поставляются в китайские флагманские смартфоны (упаковки 496-ball и 245-ball).

Компания заявляет, что процесс приблизился к уровню самых передовых серийных платформ Samsung/SK Hynix (те работают в районе ~10 нм-класса).

По рыночной доле Counterpoint Research показывает рост CXMT примерно до 10 % мировой выручки от DRAM во 2-м квартале 2026 года (с ~3–4 % годом ранее; в Q1 2026 было около 8 %). Компания стала четвёртым игроком после Samsung (~38 %), SK Hynix (~25 %) и Micron (~24 %)

(Августовский отчёт были чуть другие цифры, и по TechNode, 39/26/25)

Это заметный шаг CXMT в сокращении технологического отставания в обычной DRAM, особенно с учётом санкций. Полного паритета с лидерами по всем параметрам (yield, энергоэффективность, стоимость, HBM) пока нет, но прогресс реальный и подтверждён независимыми агентствами.

Нюансы, которые стоит учитывать 

Это заявления самой CXMT. Независимой аудита выходов, реального cost-per-bit или полного сравнения с 1α/1β-нодами «большой тройки» пока нет. 50 % — это gross dies (потенциал), а не гарантированный рост годных кристаллов; дополнительные шаги паттернирования повышают риск дефектов и могут снижать реальный yield.

Технология — DUV + SAQP, а не EUV. Это позволяет обходить ограничения на оборудование ASML, но усложняет процесс (точность выравнивания критична на таких размерах). Samsung/SK Hynix/Micron уже давно используют более зрелые advanced nodes и активно переходят дальше (включая HBM).

CXMT сильно выросла за счёт китайского спроса, импортозамещения и перераспределения мощностей «большой тройки» в сторону HBM/AI. Доля 10 % — реальный прогресс, но пока в основном в массовых сегментах (мобильная/потребительская DRAM), а не в самом высокомаржинальном HBM.

Компания уже IPO’илась на STAR Market в 2026 (собрала ~$8,6 млрд) и активно наращивает мощность (цель ~350–375 тыс. пластин в месяц к концу года).

Примечания и уточнения редакции блога 

«Приблизилась к уровню Samsung/SK Hynix» — верно как цитата компании, с оговоркой

Вице-президент CXMT на конвенции заявил, что технологические возможности компании сейчас сопоставимы с самыми передовыми серийными узлами отрасли.

Измерения DRAM не переводятся напрямую в простое сопоставление с узлами конкурентов — «~10 нм-класс» для топовых узлов Samsung/SK Hynix (1a/1b/1c) это общепринятое отраслевое обозначение, а не точная единая метрика. Плюс отдельно отмечается: по HBM3E (это то, что сейчас тянет AI-инфраструктуру) у CXMT сопоставимой дорожной карты пока нет — то есть «приблизилась» касается в первую очередь мобильной/потребительской DRAM, а не топ-сегмента.

Доля рынка — две мелкие поправки

10% в Q2 2026 против 8% в Q1— подтверждено множеством источников, включая сам Counterpoint Research. Но «~3–4% годом ранее» точнее было бы дать как ровно 4% — во всех источниках Q2 2025 фигурирует именно как 4%, не диапазон.

По Samsung/SK Hynix/Micron есть реальное расхождение между двумя версиями отчёта: исходный релиз Counterpoint от 4 августа даёт 39% / 26% / 25%, а более поздние публикации начала сентября (Reuters и подхватившие его азиатские СМИ, включая Seoul Economic Daily от 3 сентября) — 38% / 25% / 24%. Похоже, цифры уточнялись между релизами; ваш набор — более свежая и широко растиражированная версия (Reuters/Yahoo Finance), но стоит знать про расхождение с августовским отчётом (TechNode, тоже 39/26/25).

IPO и мощности — верно по сути, один нюанс

STAR Market и ~$8,6 млрд подтверждены (Eastern Herald). Для контекста: на этапе book-building в июле цель озвучивалась как $4,2–4,3 млрд — итоговое размещение выросло почти вдвое на фоне спроса и стало крупнейшим на STAR Market, обогнав рекорд SMIC.

По мощности «350–375 тыс. пластин/месяц к концу года»

Источники расходятся.

Eastern Herald называет ~375 тыс. к концу 2026 (с ~300 тыс. сейчас), а Bajaj Broking — ~350 тыс. к концу 2026 с дальнейшим ростом до 500 тыс. к декабрю 2028. 

Логотип ведущего китайского производителя микросхем памяти CXMT красуется на фасаде производственного предприятия компании в Пекине, Китай, 29 июля 2026 года. REUTERS/Maxim Shemetov/File

Независимая демонстрация разработчика PrismML

19 сентября Адриен Грондин, разработчик компании PrismML, опубликовал демонстрацию. Он запустил на iPhone 18 Pro свою модель Bonsai 27B (27 миллиардов параметров) и сравнил скорость генерации токенов с iPhone 17 Pro.

Это полностью независимый тест. Грондин и PrismML не связаны с Apple. Никакой коллаборации или официального участия Apple здесь нет.

Модель и результаты теста

Bonsai 27B — мультимодальная языковая модель, разработанная в PrismML.  

Её сильно сжали (примерно 1,125 бита на вес), поэтому размер уменьшился с ≈ 47,7 ГБ до ≈ 3,5 ГБ. В таком виде модель целиком помещается в оперативную память iPhone.

На iPhone 18 Pro (чип A20 Pro) эта модель генерировала токены примерно в два раза быстрее, чем на iPhone 17 Pro (A19 Pro). Разница заметна даже визуально.

Почему именно на A20 Pro получилось такое ускорение

Чип A20 Pro впервые в истории Apple Silicon получил:

- двойной 16-ядерный Neural Engine;

- 12 ГБ более быстрой памяти LPDDR5X с пропускной способностью около 115,2 ГБ/с.

Именно это сочетание (мощный нейронный движок + широкая и быстрая память) критично для больших языковых моделей и дало заметный прирост скорости в тесте Грондина.

Общая производительность чипа A20 Pro (не связана с моделью Bonsai)

Отдельно от демонстрации PrismML Apple заявляет следующие улучшения чипа в целом:

- выполнен по 2-нм техпроцессу TSMC;

- до +20 % к производительности CPU;

- до +40 % к производительности GPU относительно A19 Pro;

- в задачах, оптимизированных под Neural Engine, пиковая мощность NPU выше, чем у собственного 7-ядерного GPU чипа.

Независимые тесты Geekbench 7 показали, что A20 Pro установил новый рекорд среди смартфонов в однопоточном режиме и обошёл многие десктопные процессоры Intel Core i9 и AMD Ryzen 9 в однопотоке (до 32 %).

Эти цифры относятся к общим характеристикам чипа, а не к результатам запуска модели Bonsai 27B.

Ограничения памяти

Bonsai 27B (≈ 3,5 ГБ) помещается в 12 ГБ памяти iPhone 18 Pro и работает быстро.

Более новая модель Bonsai 2 (тоже от PrismML) даже в 2-битном квантовании уже не помещается в эти 12 ГБ. При попытке запуска начинается сильная деградация производительности из-за свопа.

Комфортно работают только те модели, которые целиком умещаются в оперативную память. Всё, что больше — работает медленно или с сильными ограничениями.

Сам Грондин отметил: «iPhone 18 Pro оказался намного лучше, чем я ожидал в плане локального ИИ».

Краткий итог

- Независимая демонстрация Адриена Грондина (PrismML).  

- Он запустил свою модель Bonsai 27B — на iPhone 18 Pro она работала примерно в 2 раза быстрее, чем на iPhone 17 Pro.  

- Ускорение обеспечили двойной Neural Engine и быстрая память A20 Pro.  

- Общие заявления Apple о приросте CPU/GPU и результаты Geekbench относятся к чипу в целом, а не к этой модели.  

- Более крупная модель Bonsai 2 уже не помещается в 12 ГБ памяти телефона.

Комментарий редакция блога про возможные контакты с Apple

В июле 2026 появлялись сообщения о том, что Apple интересовалась технологией сжатия моделей PrismML. CEO компании тогда подтверждал, что Apple оценивает их разработки, но переговоры находились на очень ранней стадии.

К моменту выхода Bonsai 2 в сентябре никаких новых публичных подтверждений сотрудничества не последовало.

Источники публикации 

https://x.com/adrgrondin/status/2101397684753949078

Оригинальная демонстрация: partofstyle.com  

Модели PrismML на Hugging Face  

Сводка по Bonsai 2: aiweekly.co

- сентября 20, 2026

Мозг человека — два органа, сросшиеся в ходе эволюции

Новое исследование, опубликованное 18 сентября 2026 года в журнале Nature Neuroscience, радикально меняет представления о том, как формируется головной мозг.

Долгие десятилетия в биологии развития господствовала идея, что весь мозг возникает из единого пула клеток-предшественников. Согласно этой модели, на ранних стадиях эмбриогенеза существует общий «нейральный» предшественник, который затем постепенно специализируется и даёт начало переднему, среднему и заднему мозгу. Новая работа группы Кайла Ло (Kyle M. Loh) из Стэнфордского университета показывает, что это не так.

Исследователи обнаружили, что уже на стадии гаструляции одновременно возникают две параллельные, взаимно исключающие друг друга популяции клеток-предшественников:

- Передняя нейроэктодерма (anterior neural ectoderm) — экспрессирует ген *Otx2* и даёт начало переднему и среднему мозгу.

- Задняя нейроэктодерма (posterior neural ectoderm) — экспрессирует ген Gbx2 и формирует задний мозг (ствол мозга, включая структуры, отвечающие за дыхание, сердцебиение, глотание и базовые вегетативные функции).

Эти две линии клеток никогда не пересекаются. У них принципиально разная организация хроматина (упаковки ДНК), которая с самого начала «запирает» каждую популяцию на своей траектории развития. Попытки перепрограммировать клетки одной линии в другую в лабораторных условиях практически не дают результата.

Авторы работы — Райян Джохай (Rayyan T. Jokhai) и Кэролин Дандес (Carolyn E. Dundes) в качестве соавторов первого порядка — подтвердили эти выводы с помощью генетического прослеживания судьбы клеток в эмбрионах мышей, а также экспериментов с человеческими плюрипотентными стволовыми клетками. Благодаря пониманию раннего разделения им впервые удалось направленно получить в культуре функциональные моторные нейроны заднего мозга (конкретно — из ромбомеров 5/6), которые до сих пор крайне сложно было вырастить в лаборатории.

Авторы делают вывод, что головной мозг — это композитный орган, образовавшийся в результате пространственного объединения двух изначально независимых нервных систем. Этот принцип, по-видимому, сохраняется на протяжении примерно 550 миллионов лет эволюции — от полухордовых (желудевых червей) до млекопитающих.

Практическое значение открытия велико. Теперь учёные могут создавать более точные клеточные модели заболеваний, поражающих ствол мозга, — в частности, спинальной мышечной атрофии (СМА) и бокового амиотрофического склероза (БАС/ALS). Кроме того, задний мозг содержит важные центры регуляции аппетита, что открывает новые возможности для изучения механизмов действия современных препаратов для снижения веса.

Таким образом, то, что мы привыкли считать единым органом, на самом деле представляет собой древний «союз» двух разных нервных систем, которые эволюция когда-то «сшила» вместе.

***

Первоисточник — научная статья в журнале Nature Neuroscience:

Jokhai, R.T., Dundes, C.E., Ahsan, H.S. et al. Two parallel neural ectoderm progenitors contribute to the developing brain. Nat Neurosci (2026).

DOI: https://doi.org/10.1038/s41593-026-02433-7

Опубликована 18 сентября 2026 года.

Nature

Кратко о содержании

Исследование (лаборатория Kyle M. Loh, Stanford University; соавторы первого порядка — Rayyan T. Jokhai и Carolyn E. Dundes) показывает, что:

Передний + средний мозг (forebrain/midbrain) формируются из передней нейроэктодермы (anterior neural ectoderm), экспрессирующей ген Otx2.

Задний мозг (hindbrain) — из задней нейроэктодермы (posterior neural ectoderm), экспрессирующей ген Gbx2.

Эти две популяции клеток-предшественников возникают параллельно уже на стадии гаструляции (у мышей ~E7.5), не пересекаются и уже на этом этапе коммитированы (lineage-committed) к разным судьбам. У них разный ландшафт хроматина, поэтому одну популяцию practically невозможно «перепрограммировать» в другую. Это подтверждено lineage-tracing у мышей и экспериментами с человеческими плюрипотентными стволовыми клетками (в том числе впервые удалось вырастить специфические hindbrain motor neurons rhombomere 5/6).

Newscientist

Авторы постулируют, что мозг — это «композитный орган» из двух независимых эволюционно древних систем (возможная консервация ~550 млн лет, вплоть до полухордовых).

Препринт (более ранняя версия)

До публикации в журнале работа выходила на bioRxiv под похожим названием («Two parallel lineage-committed progenitors contribute to the developing brain»):

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.07.02.662771

Публикации 

https://www.newscientist.com/article/2589739-our-brain-evolved-from-two-primitive-nervous-systems-that-merged/

Исследователи Стэнфорда впервые зафиксировали квантовый скачок звука в реальном времени

Исследователи Стэнфорда впервые зафиксировали квантовый скачок звука в реальном времени, наблюдая, как фонон исчезает из вибрирующего кристалла — об этом сообщается в исследовании, опубликованном в журнале Science.

Команда соединила резонатор из ниобата лития со сверхпроводящим кубитом и сотни раз в миллисекунду проверяла энергетическое состояние фонона.

Разработанный метод может обеспечить обнаружение ошибок в квантовых компьютерах в режиме реального времени, а также сверхчувствительную идентификацию белков — в сотрудничестве с Калтехом.

Подробнее 

Группа физиков Стэнфорда зафиксировала первое прямое наблюдение квантового скачка в звуке: учёным удалось запечатлеть момент, когда одиночная единица колебания — фонон — перешла с одного энергетического уровня на другой внутри кристаллического стержня размером с чип. Результаты исследования, опубликованные в журнале Science, завершают линию научного поиска, уходящую корнями более чем на столетие назад, и открывают новые возможности для квантовых вычислений и сенсорных технологий.

Предсказание столетней давности наконец подтверждено звуком

Квантовые скачки — внезапные дискретные переходы между энергетическими состояниями — были впервые теоретически предсказаны в начале 1900-х годов. 

В 1986 году учёные продемонстрировали их в ловушках для ионов, в 2007 году — в фотонах, однако со звуком это долго не удавалось. Команда Стэнфорда под руководством адъюнкт-профессора прикладной физики Амира Сафави-Наини создала миниатюрный механический резонатор из кристалла ниобата лития в паре со сверхпроводящим кубитом, способным проверять энергетическое состояние фонона сотни раз за двухмиллисекундное окно.

«Результаты этого исследования позволят нам продвинуться вперёд в разработке новых квантовых технологий, основанных на звуке», — сказал Сафави-Наини. «Мы убедились, что вибрирующие объекты способны проявлять квантовое поведение, являющееся необходимым условием для многих операций, требуемых в квантовых вычислениях и квантовой сенсорике».

Резонатор вибрирует около 2,1 миллисекунды — достаточно долго, чтобы, по замечанию команды, камертон обычного размера с аналогичными характеристиками звенел бы часами. Соавторы работы Такума Макихара и Эрик Шакьель разработали метод изготовления, при котором кристаллическая пластина располагается всего в 75 нанометрах над сверхпроводящей схемой — достаточно близко, чтобы считывать состояние фонона, не разрушая его. «Нам приходилось постоянно разрабатывать новые процессы, чтобы создать этот чрезвычайно долгоживущий вибрирующий объект, а затем интегрировать его с кубитом — нашим маленьким электрическим детектором, — не повредив ни одну из подсистем», — рассказал Макихара.

От наблюдения к исправлению ошибок

Практическая значимость этого открытия очевидна уже сейчас. Во многих архитектурах квантовых вычислений квантовый скачок представляет собой ошибку — информацию, которая утекает в процессе вычислений. Обнаружение таких ошибок в момент их возникновения долгое время оставалось серьёзным препятствием для всей отрасли. Устройство, созданное в Стэнфорде, не только фиксирует потерю, но и сохраняет оставшееся квантовое состояние нетронутым — это обязательное условие для исправления ошибок в режиме реального времени.

Команда уже применяет эту платформу за пределами квантовых вычислений. В сотрудничестве с группой физика Майкла Рукса из Калтеха исследователи используют резонатор для обнаружения и идентификации белков внутри клеток. «Это показывает, что мы можем управлять звуком с невероятной точностью, а значит, устройства, в основе которых лежит звук, могут стать значительно лучше», — сказал Шакиэл.

В дальнейшем лаборатория планирует создать устройство с двумя резонаторными стержнями на общем кубите, где потеря фонона из любого стержня будет регистрироваться как явная ошибка, а не скрытое искажение, — шаг, который приближает архитектуру к требованиям квантовой коррекции ошибок.

***

Особенно впечатляет, что речь идёт не просто о регистрации звука, а о наблюдении одного кванта вибрации — фонона — и его перехода между дискретными энергетическими состояниями.

Ключевой момент: сверхпроводящий кубит многократно измерял состояние механического резонатора, не разрушая оставшееся квантовое состояние. Именно такая возможность нужна для обнаружения ошибок в квантовых вычислениях и последующей коррекции. По сути, исследователи сделали со звуком то, что уже удавалось делать с отдельными фотонами и захваченными ионами, — подтвердили, что макроскопически выглядящая механическая система тоже подчиняется квантовым законам.

https://humsci.stanford.edu/feature/researchers-observe-first-real-time-quantum-jump-sound

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aeh7535

https://www.earth.com/science/physicists-capture-the-moment-a-vibration-loses-one-quantum-of-sound/