Наука для любознательных

Квантовые вычисления с помощью оптического процессора — это перспективное направление, в котором носителями квантовой информации выступают фотоны (частицы света). В отличие от классических компьютеров, где информация кодируется битами (0 или 1), в таких системах используются кубиты. Фотонный кубит может находиться в суперпозиции состояний и быть запутанным с другими кубитами, что позволяет реализовывать уникальные квантовые алгоритмы Принцип работы В оптических квантовых вычислителях информация закодирована в параметрах световых волн: поляризации, фазе, амплитуде или пути распространения фотона. Для управления состояниями фотонов применяются сложные оптические схемы — интерферометры, которые позволяют создавать квантовые вентили для выполнения логических операций. Ключевым элементом архитектуры являются детекторы одиночных фотонов, необходимые для считывания результата вычислений. Существует два основных подхода: - Дискретные переменные: используют отдельные фотоны и их базовые свойства (например, поляризацию). - Непрерывные переменные (CV): информация кодируется в непрерывных характеристиках электромагнитного поля (амплитуда, фаза) с использованием так называемых сжатых состояний света. Сжатое состояние света — это квантовое состояние электромагнитного поля, в котором квантовые флуктуации (неопределённости) одной из квадратурных компонент поля уменьшены ниже уровня вакуумных флуктуаций. При этом флуктуации другой компонентной переменной увеличиваются таким образом, чтобы сохранялось соотношение неопределённостей Гейзенберга. Одним из самых известных экспериментальных достижений стала демонстрация «квантового превосходства» китайским компьютером «Цзючжан», который за считанные минуты решил задачу бозонного сэмплинга, недоступную классическим суперкомпьютерам на протяжении сотен миллионов лет симуляции. Преимущества и вызовы Фотонные системы обладают рядом преимуществ: они работают при комнатной температуре, не генерируют избыточного тепла и потенциально легко масштабируются. Кроме того, интеграция оптических элементов в микрочипы (фотонные интегральные схемы) открывает путь к созданию компактных и мощных устройств. Однако существуют серьезные технологические барьеры: - Сложность манипуляции отдельными фотонами и создания стабильных запутанных состояний большого числа частиц; - Ограниченная эффективность и скорость современных однофотонных детекторов; - Трудности массового производства сложных оптических чипов. Мировые тренды и будущее Ведутся активные разработки по интеграции источников фотонов, схем управления и детекторов на единой платформе. Китайские исследователи уже представили промышленные оптические квантовые чипы, которые, по заявлениям разработчиков, значительно опережают графические процессоры в задачах искусственного интеллекта. В России также ведутся работы по созданию собственных фотонных квантовых компьютеров: недавно был продемонстрирован отечественный 50-кубитный прототип. Будущее технологии связывают с переходом от лабораторных установок к универсальным фотонным микросхемам, способным решать широкий круг практических задач — от моделирования молекул до оптимизации сложных систем.

На прошлой неделе Крис Левин посетил Geola UK, южнее Лондона, чтобы встретиться с Дэвидом и Иоаной. Он увидел лабораторию с цифровым голограммным принтером. В студии Иоаны он посмотрел на ее красивые рисунки, а также напечатанные в цифровом виде голограммы на табличках фоторезистов. Для своих голограмм Иоана делает первые очень подробные рисунки для голограмм. Эти пропускающие голограммы имеют хогель или голопиксель размером всего 100х100 мкм2. С импульсным синим лазером 30 Гц на печать голограммы 152 мм на 152 мм (6 на 6") занимает 25 часов. В этих ярких голограммах не разглядеть хогелей в голограмме. Изображение 3D голограммы видно с двух сторон пластины.

«Люди - глубоко социальные существа, тонко считывающие других людей. Даже если вам кажется, что вы знаете всего один язык, который хорошо понимаете, на самом деле вы отлично владеете еще одним: языком тела. Его отлично считываете как вы, так и другие люди, этот язык древнее любого другого, а иногда и достовернее: человек может говорить что ему хорошо, что он расслаблен, но язык тела, неловкие движения, беспокойный взгляд, замкнутость и еще сотни других факторов, будут говорить о обратном. Язык тела говорит о человеке даже тогда, когда его рот на замке. Танец - это продвинутый язык тела, а движение, походка женщины - это и есть самый древний танец на планете, самый древний язык».    Майя Плисецкая.

Что такое ИИ на самом деле? ​Если отбросить маркетинговую шелуху, то современный ИИ (особенно текстовый, как ChatGPT) — это «статистический попугай». В нем нет ни капли интеллекта, логики или понимания смысла. ​Работает он так: ​Он «проглотил» почти весь интернет. ​Когда ты задаешь вопрос, он не «думает», а просто вычисляет, какое слово с наибольшей вероятностью должно стоять следующим. ​Это гигантское уравнение, которое мастерски имитирует человеческую речь, жонглируя вероятностями. ​Почему там нет логики? ​ИИ не знает, что такое «гравитация» или «правда». Для него это просто токены (наборы символов). ​Если он решает задачу по физике, он не применяет законы природы — он просто подставляет символы в структуру, которую видел миллион раз в учебниках. ​Именно поэтому он может уверенно доказывать, что 2+2=5, если его правильно «подтолкнуть». У него нет внутреннего цензора, который говорит: «Погоди, это же абсурд». ​Почему он не соответствует ожиданиям масс? ​Массы, воспитанные на фильмах «Терминатор» и «Из машины», ждут от ИИ сознания (AGI). Но на деле мы получили «Т9 на стероидах». ​Основные причины разочарования: ​- Галлюцинации: Люди ждут от него точности энциклопедии, а получают уверенную ложь. ИИ не умеет говорить «я не знаю», он обязан выдать наиболее вероятное продолжение текста, даже если оно выдумано. - ​Отсутствие сознания: Люди пытаются с ним дружить или спорить, но это всё равно что пытаться обидеть калькулятор. Внутри — пустота и математика. ​Проблема «черного ящика»: Даже разработчики не всегда могут объяснить, почему модель выдала именно этот результат. Это не логическая цепочка, а результат перемножения триллионов чисел. ​Итог: ИИ — это великолепный инструмент для обработки данных и рутины, но плохой источник истины и ужасный советчик в вопросах, требующих реального понимания контекста. Владимир Климов.

Такая наука, как голография, сочетает в себе не только физико-математическое прикладное значение, но и фантастическое изобразительное средство для художников и дизайнеров. Таким образом, популяризация голографии среди молодежи может стимулировать интересы к науке и искусству одновременно.