Дата-центр с серверами, трубами и светодиодами, создает высокий технологический антураж.

В МГТУ ИМЕНИ БАУМАНА ОТКРЫВАЮТ ОБЛАЧНЫЙ ДОСТУП К ДВУМ КВАНТОВЫМ ПРОЦЕССОРАМ

78bef942d6bc01c1c8196d45b252c57c

Специалисты МГТУ имени Баумана, ВНИИА имени Духова госкорпорации «Росатом»создали и открыли доступ к облачной платформе, которая позволяет пользователям запускать алгоритмы и проводить опыты на квантовых сопроцессорах SnowDrop 4Q и SnowDrop 8Q и их программных эмуляторах.

Разработанная платформа предоставляет круглосуточный и постоянный доступ к квантовому сопроцессору SnowDrop 4Q, построенному на базе четырех сверхпроводниковых кубитов. Эта вычислительная машина способна осуществлять однокубитные и двухкубитные операции с очень высокой точностью, составляющей порядка 99,89% и 99,1%.

Также в рамках платформы специалисты МГТУ в промежутке между 10 и 20 декабря предоставят научному сообществу тестовый доступ к новому квантовому сопроцессору, SnowDrop 8Q на базе восьми сверхпроводниковых кубитов с еще более высоким уровнем точности исполнения операций и считывания данных. Как ожидают физики, увеличение числа кубитов и повышение качества их работы позволит ученым проверить работу более сложных алгоритмов.

Как отмечается в сообщении, удвоение числа кубитов в процессоре SnowDrop 8Q привело к 16-кратному увеличению вычислительного пространства, поддерживаемого устройством, что существенным образом расширило потенциал его применения. Также ученые отмечают, что высокая точность квантовых операций позволит пользователям платформы сопоставлять результаты, полученные на двух разных чипах и проверять параметры работы сопроцессоров.

По словам ученых, в рамках бета-тестирования платформы, начавшегося в июле 2025 года, на облачной платформе уже было запущено более 6,8 тыс. алгоритмов и реализовано более 5 тыс. проектов. В частности, ученые протестировали ряд классических квантовых алгоритмов, в том числе алгоритмы Гровера и Бернштейна-Вазирани, а также решили исследовательские задачи с коммерческим потенциалом, включая задачи в области материаловедения и сейсморазведки для нефтедобычи, что демонстрирует большие перспективы применения платформы.

Источник: vk.com

Источник: ai-news.ru

✅ Найденные теги: В, Квантовые Процессоры, МГТУ, новости, Облачный Доступ

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Человек в центре кругового лабиринта, серые стены, светлый фон.
ideipro logotyp
Иллюстрация: робот отвечает на вопросы о Париже, Франция.
Иллюстрация анализа кожных заболеваний с помощью нейросети на экране смартфона.
Сравнение штрафов за досрочное снятие: график и пояснения.
Кадр из фильма с мужчиной в форме, текст: "Вы ведь включали сегодня [ценз], верно?"
Интерфейс браузера с текстом о Google Veo 3.1 и ссылками на источники.
Wi-Fi передатчик с антенной на фоне поля, радиус действия 1 км.
Скриншот интерфейса Windows с виджетами и обоями в синих тонах.
Image Not Found
Человек в центре кругового лабиринта, серые стены, светлый фон.

«Загрузка»: протесты против ИИ и то, что находится в космосе.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Я побывал на одной из крупнейших в истории акций протеста против ИИ. Отключите всё! Отключите всё! Прекратите эту мерзость!…

Мар 5, 2026
ideipro logotyp

Анализ причинно-следственных связей выявляет различные вычислительные архитектуры в базовых моделях отдельных клеток: ингибиторное доминирование, биологическая когерентность и сходимость между моделями.

arXiv:2603.01752v2 Тип объявления: замена-кросс-аннотация: Мотивация: Разреженные автокодировщики (SAE) разлагают активации базовой модели на интерпретируемые признаки, но причинно-следственные взаимодействия между признаками в зависимости от глубины сети остаются неизвестными для биологических базовых моделей. Результаты: Мы представляем метод трассировки причинно-следственных…

Мар 5, 2026
Иллюстрация: робот отвечает на вопросы о Париже, Франция.

Исследователи обнаружили недостаток, делающий LLM менее надежными.

Крупные языковые модели могут научиться ошибочно связывать определенные шаблоны предложений с конкретными темами — и затем могут повторять эти шаблоны вместо того, чтобы рассуждать. Студент магистратуры может узнать, что вопрос типа «Где находится Париж?» имеет структуру наречие/глагол/имя…

Мар 5, 2026
Иллюстрация анализа кожных заболеваний с помощью нейросети на экране смартфона.

AMIE обретает видение: исследовательский агент искусственного интеллекта для многомодального диагностического диалога.

Мы представляем первую в своем роде демонстрацию многомодального диалогового диагностического ИИ-агента — многомодального AMIE. Быстрые ссылки Бумага Делиться Скопировать ссылку × Системы искусственного интеллекта на основе языковых моделей, такие как Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE, наш исследовательский…

Мар 5, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых