Экспертное заключение подготовлено по итогам сессии ФБТ-2025 «Квантовые технологии: на рубеже возможностей».
Глобальный контекст. Квантовые технологии сегодня признаны стратегически важным направлением, способным существенно влиять на науку, технику и общество. В соответствии с дорожной картой развития «сквозной» цифровой технологии «Квантовые технологии» [1], на сегодня выделяют три основных направления развития квантовых технологий:
1. Квантовые вычисления. Компьютеры на принципах квантовой механики, обладающие потенциалом решать определённые сложные задачи значительно быстрее классических.
2. Квантовые коммуникации. Системы связи, использующие квантовые эффекты для обеспечения абсолютно защищённой передачи данных (квантовая криптография).
3. Квантовые сенсоры и метрология. Ультрачувствительные датчики на основе квантовых эффектов, позволяющие с невероятной точностью измерять физические величины. Такие сенсоры находят применение в навигации, геодезии, медицине и других областях, требующих предельно точных измерений.
Позиции России. За период 2020–2024 гг. российские учёные и инженеры добились существенного прогресса в квантовых вычислениях. В 2024 году успешно завершён первый этап дорожной карты развития квантовых вычислений, координируемой ГК «Росатом», — в сотрудничестве с Российским квантовым центром и ФИАН был создан функционирующий 50-кубитный квантовый компьютер на ионной ловушке [2]. Этот результат позволил России войти в число мировых лидеров квантовой науки и технологий. В настоящее время Россия — одна из трёх стран (наряду с США и Китаем), обладающих квантовыми компьютерами на всех четырёх ключевых платформах: сверхпроводниках, ионах, нейтральных атомах и фотонах. Более того, Россия стала одной из шести стран мира, сумевших создать квантовые вычислители с масштабом 50 кубитов и более. В стране параллельно развиваются как аппаратные решения (квантовые процессоры на разных платформах), так и алгоритмы для них, при участии ведущих вузов и научных центров. Квантовая отрасль включена в государственные приоритеты: за четыре года в проект инвестировано около 24 млрд руб., половину из которых предоставил «Росатом». Сформирован кадровый потенциал — в работах задействованы более 1000 профильных специалистов. Таким образом, Россия сегодня входит в группу технологических лидеров, активно сокращая отставание: российские учёные ныне в топ-5 стран по квантовым вычислениям (с позиции наблюдателя страна перешла в число ключевых игроков).
Технические аспекты развития квантовых вычислений
Алгоритмы и квантовое преимущество. Эффективность квантовых вычислений проявляется лишь на определённых классах задач, поэтому одна из центральных технических задач — сопоставить практические потребности с возможностями квантовых алгоритмов. Квантовые компьютеры отлично справляются с выявлением закономерностей и зависимостей в больших массивах данных — свойство, полезное для задач анализа данных и машинного обучения. Уже имеются примеры, когда на отдельных задачах в биоинформатики квантовые вычисления достигают скорости и точности, сопоставимые с классическими вычислениями, особенно там, где требуются сложные расчёты на больших объёмах данных. Это подтверждает потенциал квантовых алгоритмов в сочетании с методами машинного обучения для поиска скрытых зависимостей в сложных системах.
Аппаратные платформы и масштабирование. Основной технический барьер на пути создания универсального квантового компьютера — ограниченное число рабочих кубитов и высокие уровни шумов/ошибок. Современные квантовые процессоры насчитывают порядка сотни кубитов, работающих без коррекции ошибок. На сегодняшний день локальный минимум составляет 127 кубитов, этого достаточно, чтобы решать некоторые узкоспециализированные задачи, представляющие практический интерес. Ключевой вызов — не только увеличить количество кубитов, но и обеспечить их качество (декогеренция и ошибки пока препятствуют выполнению долгих вычислений). Пока что рост числа кубитов и повышение их качества происходят раздельно, и ни одной платформе не удалось достичь значительного прогресса одновременно по обоим направлениям. На сегодняшний день цель заключается в том, чтобы добиться показателя, что 100-кубитные компьютеры давали точность вычисления 99,9999%. Таким образом, о создании полноценного универсального квантового компьютера с необходимой устойчивостью вычислений к ошибкам говорить рано.
В технологическом плане развиваются несколько конкурирующих подходов к реализации кубитов: сверхпроводниковые схемы (используются, например, в процссорах IBM и Google), ионные ловушки (компания IonQ, проекты университетов и РАН), нейтральные атомы в оптических решётках, фотонные (оптические) квантовые компьютеры. По словам Е. Солнцевой (Росатом), пока не очевидно, какая из этих технологий станет доминирующей — вероятно, все архитектуры будут развиваться параллельно, каждая в своей нише, поскольку у каждой есть преимущества (например, фотоны хорошо подходят для коммуникаций, а ионы — для высокоточных логических операций). Примечательно, что Россия ведёт исследования по всем четырём основным платформам и уже имеет рабочие прототипы на каждой из них. Квантовые компьютеры на сверхпроводниках, ионах, атомах и фотонах созданы в РФ в рамках первой фазы программы, что уникально (аналогичным достижением могут похвастаться только США и Китай). Однако, как отметил Н. Колачевский (ФИАН), текущее состояние остаётся ранней стадией: даже при наличии работающих прототипов пока не ясно, в каких отраслях квантовый компьютер принесёт решающее преимущество; вероятно, квантовые машины не заменят традиционные компьютеры, а будут сосуществовать, выполняя специфические функции.
Применение квантовых технологий в науке и промышленности
Решение сложных задач и моделирование систем. Одно из ключевых применений квантовых компьютеров — моделирование сложных многоэлементных систем, что чрезвычайно затруднено для классических вычислителей. Квантовые вычисления могут выступать альтернативой прямому численному интегрированию уравнений, описывающих динамику систем с большим числом степеней свободы. В таких задачах классические методы либо требуют чрезмерных ресурсов, либо дают только приближённые решения. Квантовой же подход способен дать понимание поведения системы в целом без вычисления каждого отдельного элемента. Например, при прогнозировании метеорного потока важнее знать условия формирования целого облака частиц, способного вызвать метеорный дождь, чем прослеживать точную траекторию каждой частицы. Квантовый компьютер, оперируя вероятностными амплитудами, по сути работает с ансамблями состояний сразу и может выявлять статистические закономерности на уровне всей системы. Такой подход перспективен в небесной механике, физике твердого тела, климатологии и гидродинамике (турбулентные потоки жидкости или газа), термодинамике неравновесных процессов и других областях фундаментальной науки, где поведение системы определяется коллективными эффектами большого числа взаимодействующих элементов.
Оптимизация и искусственный интеллект. Квантовые технологии уже демонстрируют потенциал ускорения решения задач оптимизации, которые часто встречаются в промышленности и экономике. Классические методы оптимизации (например, симплекс-метод для задач линейного программирования) могут требовать экспоненциального времени при росте размерности задачи. Квантовые алгоритмы, такие как квантовый отжиг (quantum annealing) и вариационные алгоритмы оптимизации, способны находить приближенные оптимумы значительно быстрее на ряде задач. Это актуально для логистики и транспорта (оптимизация маршрутов, расписаний), финансового сектора (портфельная оптимизация, управление рисками) и даже для управления сложными технологическими процессами на производстве. Кроме того, квантовые компьютеры хорошо приспособлены для поиска скрытых паттернов в данных, что пересекается с задачами искусственного интеллекта. Квантовое машинное обучение (Quantum ML) исследуется для ускорения обучения нейросетей, классификации и кластеризации данных, а также для улучшения генеративных моделей. В биоинформатике и медицине квантовые алгоритмы уже используются экспериментально для анализа больших геномных данных и поиска лекарственных соединений — было отмечено, что на некоторых узких задачах квантовый подход не уступает традиционному. Например, алгоритмы квантового машинного обучения могут помогать в распознавании структур белков или анализе результатов сложных экспериментов, где требуется обработка огромных массивов данных и выявление закономерностей.
Новые материалы и химические соединения. Одной из самых ожидаемых областей применения квантовых вычислений является квантовая химия и материаловедение. Квантовые компьютеры могут напрямую симулировать квантовую природу молекул и кристаллов, что позволит с высокой точностью предсказывать свойства новых соединений без дорогостоящих экспериментов. Такая симуляция может ускорить открытие новых лекарств, сверхпроводящих материалов, эффективных катализаторов и т.д. Недавний прорыв — компания Microsoft представила экспериментальный чип на топологических кубитах (Majorana-фермионах), позиционируемый как платформа специально для задач квантовой химии и материаловедения [3]. Ожидается, что квантовые вычисления станут основой будущего развития новых материалов, позволяя подбирать состав и структуру вещества под заданные свойства с помощью вычислительного эксперимента вместо длительного перебора в лаборатории. В этом направлении квантовые компьютеры могут иметь колоссальный прикладной эффект, кардинально сократив цикл разработки инновационных материалов.
Перспективы и вызовы внедрения квантовых технологий
Переход от исследований к индустрии. Перевод квантовых технологий из лабораторий в промышленность — следующий стратегический этап, рассчитанный в России до 2030 года/ Для этого необходимо формирование полного рынка квантовых решений, где бизнес понимает возможности технологии и готов инвестировать в её внедрение. Одной из задач является институционализация перечня приоритетных задач для квантовых вычислений — формирование ясного запроса от отраслей. При этом важно определить список прикладных задач, в которых квантовые вычисления принесут наибольшую пользу, и регулярно обновлять его по мере развития технологий. Для этого «Росатом» в ближайшее время запустит открытую коммуникационную платформу, куда будут приглашены компании и научные коллективы присоединиться к формированию таких приоритетов. Ожидается, что тесное взаимодействие между разработчиками квантовых технологий и промышленными заказчиками позволит направить научные исследования в русло наиболее востребованных практикой направлений.
Технологические вызовы. Главный научно-технический вызов — создание устойчивого масштабируемого квантового компьютера. Современные экспериментальные установки пока далеки от этой цели, но постепенный прогресс продолжается (например, в 2023 г. продемонстрирована реализация логического кубита с ошибкой ниже физической ошибки отдельных кубитов, что подтверждает работоспособность методов коррекции на небольшом масштабе). Параллельно исследуются новые подходы к созданию кубитов, которые изначально устойчивы к помехам.
Реалистичные ожидания. Несмотря на высокий интерес и инвестиции, эксперты призывают к реалистичной оценке перспектив. Полноценные универсальные квантовые компьютеры, способные заменить традиционные, вряд ли появятся в ближайшие годы — текущий этап скорее можно сравнить с зарей электронной вычислительной техники середины XX века. Квантовые устройства в обозримом будущем будут решать ограниченный круг специфических задач и работать в связке с классическими компьютерами (гибридные вычисления). Тем не менее, именно сейчас закладывается фундамент квантовой индустрии, и государства, инвестирующие в неё, рассчитывают занять лидирующие позиции на десятилетия вперёд.
Выводы и рекомендации
Квантовые технологии находятся на пороге практической реализации, сочетая серьёзные научно-технические вызовы с огромным потенциалом прикладных выгод. В ближайшие годы необходимо сфокусировать усилия на достижении квантовой полезности — решении реальных задач лучше, чем это возможно классическими методами. Квантовые вычисления уже доказали свою способность ускорять отдельные расчёты и выявлять закономерности в больших данных; теперь важно определить конкретные отрасли и задачи, где этот выигрыш даст максимальный эффект для экономики и науки. Параллельно следует продолжать развитие всей экосистемы: аппаратной базы (увеличение числа кубитов и снижение ошибок), алгоритмов и программного обеспечения, инфраструктуры (квантовые сети, облачные платформы), а также нормативной базы и стандартов безопасности. Россия, войдя в число технологических лидеров, обладает уникальной позицией для того, чтобы не только догонять, но и формировать повестку в этой новой сфере. Область квантовой коммуникации уже продемонстрировала свой практический потенциал и «удостоилась» Соответствующего Распоряжения Правительства [5], что свидетельствует о заинтересованности России в развитии и внедрении квантовых технологий.
Рекомендации: По итогам обсуждения эксперты выработали следующие рекомендации:
- Фокус на прикладных задачах. Создать и регулярно актуализировать перечень приоритетных задач из различных отраслей (промышленность, энергетика, медицина, безопасность и др.), решение которых с помощью квантовых технологий принесёт наибольший эффект. Сосредоточить научные исследования и финансирование на этих направлениях, развивая прототипы под конкретные кейсы.
- Государственно-частное партнёрство. Усилить кооперацию между государством, госкорпорациями и частным бизнесом для совместной отработки квантовых технологий. Это позволит разделить затраты, риски и компетенции: государство обеспечивает базовую науку и инфраструктуру, бизнес — прикладную экспертизу и выход на рынок .
- Междисциплинарное сотрудничество. Вовлекать в проекты по квантовым вычислениям представителей смежных наук. В частности, рекомендуется привлекать социологов и статистиков (для статистической обработки результатов и моделирования сложных социальных систем), специалистов по небесной механике (астрономические задачи, моделирование движения множества тел), специалистов в области гидравлики и термодинамики (сложные модели течений, тепло-массообмена). Эти эксперты напрямую заинтересованы в развитии квантовых вычислений, поскольку в их дисциплинах возникают задачи высокой вычислительной сложности, и их участие поможет правильно формулировать проблемы и интерпретировать результаты.
- Образование и популяризация. Продолжать расширять подготовку кадров: открывать междисциплинарные программы обучения квантовым технологиям, стимулировать исследовательские группы молодых учёных. Важно также популяризировать достижения и возможности квантовых технологий в профессиональном сообществе и среди молодежи, чтобы устранить барьер непонимания нового понятийного аппарата и привлечь больше талантов в отрасль и обеспечить необходимое количество квалифицированных научных кадров в случае революционных изменений в данной отрасли.
- Международное сотрудничество. Учитывая глобальный характер квантовой гонки, целесообразно участие России в международных проектах и обмен лучших практик. Прямое сотрудничество может быть затруднено геополитическими факторами, однако открытая наука (публикации, конференции) и кооперация через крупные корпорации и университеты остаются каналами интеграции в мировую квантовую экосистему.
Список источников
1. Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «Квантовые технологии» /
https://digital.gov.ru/uploaded/files/07102019kvantyi.pdf
2. В РФ создали 50-кубитный ионный квантовый компьютер/ ТАСС.Наука
https://nauka.tass.ru/nauka/21937207, 23.09.2024
3. Microsoft представила квантовый чип на топопроводниках. Почему это прорыв. Это первый в мире подобный чип/ РБК
https://www.rbc.ru/life/news/67b6f2979a79476d7d73f76e, 20.02.2025
4. «Росатом» представил Владимиру Путину самый мощный в России квантовый компьютер/ Страна Росатом
https://strana-rosatom.ru/2023/07/15/rosatom-predstavil-vladimiru-puti/, 15.07.2023
5. «Концепция регулирования отрасли квантовых коммуникаций до 2030 года» / Распоряжение правительства Российской Федерации от 11 июля 2023 г. № 1856-р
http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202307170029, 17.07.2023
Экспертные аналитические заключения по итогам сессий деловой программы Форума и любые рекомендации, предоставленные экспертами и опубликованные на сайте Фонда Росконгресс являются выражением мнения данных специалистов, основанном, среди прочего, на толковании ими действующего законодательства, по поводу которого дается заключение. Указанная точка зрения может не совпадать с точкой зрения руководства и/или специалистов Фонда Росконгресс, представителей налоговых, судебных, иных контролирующих органов, а равно и с мнением третьих лиц, включая иных специалистов. Фонд Росконгресс не несет ответственности за недостоверность публикуемых данных и любые возможные убытки, понесенные лицами в результате применения публикуемых заключений и следования таким рекомендациям.
