Компания Microsoft представила на этой неделе новый квантовый чип Majorana 2 — устройство, которое, по словам разработчиков, было существенно переработано с помощью инструментов искусственного интеллекта. В публичном заявлении компания впервые обозначила ориентир по срокам: Microsoft рассчитывает получить квантовые машины, которые будут иметь коммерческую практическую ценность к 2029 году.
Новый целевой год делает позицию Microsoft более конкретной и одновременно усиливает конкуренцию на поле квантовых технологий. Параллельно IBM в прошлом месяце сообщила о планах инвестировать $10 млрд в квантовые разработки и оборудование. Таким образом, гонка за более мощными и полезными квантовыми системами в ближайшие годы становится сопоставимой по масштабу у крупнейших технологических игроков.
Почему 2029 год важен для рынка
Раньше Microsoft не называла точную дату, ограничиваясь формулировкой «в течение нескольких лет, а не десятилетий». Теперь компания фактически закрепляет дорожную карту: к 2029 году должны появиться квантовые машины, пригодные для коммерческого применения.
Смысл термина «коммерчески полезные» в квантовых вычислениях обычно означает не просто демонстрацию эксперимента, а способность решать конкретные прикладные задачи — например, в фармацевтике, химии или в области кибербезопасности — с результатами, которые можно хотя бы частично встроить в производственные или исследовательские процессы.
Majorana 2: чем он отличается от предыдущей версии
Majorana 2 — продолжение линейки чипов Majorana, стартовавшей с первой версии Majorana, показанной в прошлом году. Главная заявленная разница между преемником и предшественником — переход на новую технологическую базу: Microsoft меняет набор материалов, из которых изготавливается квантовый чип.
Если многие конкуренты (включая Google и IBM) используют для квантовых устройств сверхпроводящие элементы на основе алюминия, то в подходе Microsoft ключевую роль играет свинец. В компании считают, что выбор материала связан с возможностями улучшить параметры работы квантового устройства.
Роль ИИ в подборе материалов
Microsoft утверждает, что переход к новым материалам стал возможен благодаря собственным инструментам ИИ, которые применялись для задач материаловедения. По словам Джейсона Зандера — исполнительного вице-президента Microsoft, курирующего квантовые инициативы компании, — применение этой методики позволило добиться 1 000-кратного улучшения в отдельных аспектах производительности Majorana 2.
Отдельно Зандер отметил практическую инженерную проблему: свинец, по его словам, водорастворим. Это означает, что при обычных процессах производства он мог бы «вымыться» и тем самым разрушить рабочие свойства чипа. Компания, как утверждается, сумела подобрать технологию, при которой свинец сохраняется на месте в ходе изготовления.
«Причина, по которой люди не используют это для создания чипов, — необходимость в крайне специализированном процессе, чтобы разобраться, как именно это сделать. Мы разобрались», — заявил Зандер.
Как устроена идея Majoranas
Квантовая стратегия Microsoft опирается на квазичастицы, которые в компании называют Majoranas. В квантовой физике квазичастицы — это удобная модель поведения системы многих частиц, позволяющая описывать коллективные эффекты. Важный нюанс здесь в том, что существование Majoranas ранее не считалось полностью доказанным на уровне, необходимом для уверенного практического использования.
Microsoft ранее заявляла, что наблюдала такие частицы, и именно эта заявка на экспериментальное подтверждение лежит в основе ее дальнейших разработок.
Научная дискуссия: критика из-за воспроизводимости
С момента публикаций Microsoft вокруг темы Majoranas разгорелись споры среди физиков. Главный критический тезис сводится к тому, что компания, по мнению оппонентов, предоставляет недостаточно открытых данных для независимой проверки результатов.
В прошлом году журнал Science сообщал о намерении изучить материалы и данные из более раннего исследования Microsoft от 2020 года. Часть критиков указывает, что если проблемы с данными и протоколами сохраняются, то это может затрагивать и интерпретации результатов, которые компания представила во вторник.
Как заявил Генри Легг, лектор по квантовой физике Университета Сент-Эндрюс в Шотландии, даже если использовать большое количество свинца, это не снимает базового требования науки: результаты должны быть воспроизводимыми. Проще говоря, другие исследовательские группы должны иметь возможность повторить эксперимент и получить сопоставимый результат, используя доступные описания и данные.
Почему данные ограничены, и что об этом известно
Представители Microsoft подчеркивают, что часть сведений может быть закрыта из-за коммерческих и технологических секретов. При этом в компании утверждают, что значительную информацию они уже передавали в рамках конфиденциальных обсуждений с Агентством перспективных оборонных исследовательских проектов США (DARPA).
DARPA, как следует из заявления Microsoft, оценивает осуществимость разных типов квантовых систем. Это важно, поскольку агентство рассматривает квантовые технологии не только как научный проект, но и как потенциальный элемент технологической базы для будущих задач в сфере безопасности.
В ответ на критику Джейсон Зандер заявил, что в компании уверены в физической части экспериментов: «Мы сделали достаточно физики, чтобы получить отличные данные. Поверьте, я бы не стал тратить деньги на инженерную часть, если бы считал, что мы все еще ошибаемся в физике».
Что дальше в квантовой гонке
Конкуренция в квантовых вычислениях сейчас идет сразу по нескольким направлениям: одни компании пытаются улучшить масштабируемость и стабильность систем на сверхпроводниках, другие — развивают альтернативные архитектуры, опирающиеся на Majoranas и специфические материалы. Объявление Microsoft о сроке 2029 года и переход к новым материалам с опорой на ИИ делает ее планы более измеримыми — и одновременно поднимает планку ожиданий к проверяемости результатов.
С учетом того, что IBM уже обозначила масштаб инвестиций в размере $10 млрд, а сама отрасль продолжает искать способы приблизить квантовые технологии к прикладным задачам, ближайшие годы станут решающими для всех игроков. На первый план выйдут не только улучшения в железе и инженерии, но и способность убедительно демонстрировать воспроизводимые результаты.
