17 сентября, в день рождения Константина Циолковского, отмечается Всероссийский день физики. Исследования ученого, посвященные теоретическим основам космонавтики, стали фундаментом для последующего развития ракетной техники. Сегодня похожий путь проходят квантовые технологии: фундаментальные исследования квантовых явлений постепенно превращаются в инженерные решения — от сверхпроводниковых кубитов и квантовых сенсоров до вычислительных систем и новых материалов.
О том, какие прикладные задачи уже решаются с помощью квантовых технологий, рассказал Naked Science доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой теоретической физики и квантовых технологий Сергей Мухин.
Качество важнее количества
Число кубитов остается одним из основных параметров квантового процессора, но само по себе оно не определяет его практические возможности. Не менее важны время сохранения квантового состояния, точность однокубитных и двухкубитных операций, уровень ошибок, связность элементов и возможность масштабирования процессора.
Например, флаксониумные кубиты, которые разрабатываются в НИТУ МИСИС совместно с ИНМЭ РАН в 2025 году экспериментально продемонстрировали точность однокубитных операций — 99,993%. Технология изготовления флаксониумов при этом сложнее, чем у распространенных трансмонных кубитов: конструкция требует формирования цепочек из десятков джозефсоновских переходов (прим. ред. — контакт двух сверхпроводников, разделенных тонким слоем диэлектрика или слабой связью).
Материалы как часть вычислительной системы
Для сверхпроводниковых кубитов свойства материалов непосредственно связаны с параметрами вычислений. Дефекты в структуре материала или на его поверхности могут провоцировать потери квантовой информации. Поэтому исследование материалов, технологии нанесения тонких пленок, изготовление микроструктур и контроль поверхности становятся частью разработки самого вычислительного устройства. Это отличает квантовую инженерию от разработки обычной вычислительной электроники. В классическом процессоре изменение характеристик отдельного материала может влиять на скорость или энергопотребление устройства. В квантовом процессоре дефект материала способен изменить время жизни квантового состояния и увеличить вероятность ошибки при выполнении операции.
Поэтому развитие сверхпроводниковых квантовых технологий связано одновременно с физикой конденсированного состояния, сверхпроводимостью, микро- и наноэлектроникой, криогенной техникой и технологиями изготовления материалов. Для российской научной школы это направление связано в том числе с работами нобелевского лауреата Алексея Абрикосова, который был заведующим кафедрой теоретической физики МИСИС в
Где квантовые вычисления применяются уже сегодня
Современный квантовый компьютер не работает изолированно от классических вычислительных систем. В большинстве прикладных сценариев используется гибридная схема: классический компьютер рассчитывает параметры алгоритма и обрабатывает результаты, а квантовый процессор выполняет отдельную часть вычислений.
Такой подход используется, например, в отечественных пилотных проектах по оптимизации логистики. В 2026 году «Росатом» и ГК «Магнит» сообщили о завершении тестирования квантовых алгоритмов для планирования поставок товаров из распределительных центров в магазины. В рамках эксперимента проверялась возможность применения квантово-классических методов для решения задачи маршрутизации и распределения потоков в складской сети. По данным участников проекта, прототип продемонстрировал потенциал повышения эффективности планирования на уровне
Специалисты Университета Иннополис разработали квантовый алгоритм оптимизации маршрутов. Его протестировали на виртуальной модели дорожной сети города Алматы. По данным вуза, метод снизил загруженность транспортного потока на 25% при моделировании для 100 автомобилей и на 62% — для 500, тогда как классический гибридный подход в той же модели дал улучшение лишь на 7%. Компания Volkswagen одной из первых применила квантовый вычислитель
Также подобные вычисления полезны в фармацевтике. В российских научных центрах квантовые алгоритмы применяются для моделирования электронных структур молекул и поиска энергетически выгодных конфигураций, что может быть использовано на ранних этапах разработки лекарственных соединений.
Какие задачи стоят перед квантовой инженерией
Российская дорожная карта «Квантовые вычисления» до 2030 года предусматривает переход от разработки отдельных технологий к созданию вычислителей, программного обеспечения и прикладных решений. Среди целевых показателей — создание квантового вычислителя объемом 300 кубитов, разработка 54 новых квантовых алгоритмов и проверка не менее 100 научных гипотез применения квантовых вычислений в экономике с формулированием требований к соответствующим техническим решениям. Для этого потребуется решить несколько инженерных задач одновременно. Одна из них — масштабирование числа кубитов без пропорционального роста ошибок. Другая — создание систем управления, способных работать с большим количеством элементов. Третья — разработка материалов и технологий производства, обеспечивающих воспроизводимые характеристики кубитов.
Отдельный вопрос связан с криогенной инфраструктурой. Сверхпроводниковые кубиты требуют работы при сверхнизких температурах, а увеличение количества элементов означает рост числа управляющих линий и усложнение всей системы. Поэтому разработчик должен учитывать ограничения не только самого чипа, но и криостата, электроники, каналов управления и классической вычислительной части.
Также развивается программный уровень. Алгоритм программирования должен учитывать реальные характеристики квантового процессора: количество доступных кубитов, ошибки операций, связность элементов и ограничения системы управления. Поэтому разработка квантового алгоритма и разработка аппаратной части все меньше существуют независимо друг от друга
Кто всем этим занимается?
Квантовой индустрии нужны физики, которые понимают природу квантовых состояний, инженеры по материалам и микроэлектронике, специалисты по криогенной технике, разработчики систем управления, математики и программисты. При этом специалисту недостаточно знать только одну часть системы. Например, исследователь, работающий с материалами для сверхпроводникового кубита, должен понимать, какие характеристики материала определяют параметры устройства. Разработчику системы управления необходимо учитывать физические ограничения кубитов. А специалисту по алгоритмам — знать, какие операции и архитектуры доступны на конкретном процессоре.
Кадровый вопрос уже включен в российскую дорожную карту по квантовым вычислениям. К 2030 году предусмотрена подготовка 8300 специалистов с базовым высшим образованием, 2600 — с магистратурой или специализированным высшим образованием и 800 — с уровнем аспирантуры в области квантовых технологий. Например, в НИТУ МИСИС в рамках пилотного проекта по изменению уровней профессионального образования запущена программа СпецВО «Квантовое материаловедение». Она объединяет квантовую физику конденсированного состояния, материаловедение и квантовые технологии. В программе изучаются разработка многокубитных чипов, методы их управления, алгоритмы квантовых вычислений и квантовой связи. Исследовательская работа проводится, в частности, в лабораториях «Сверхпроводниковые квантовые технологии» и «Криоэлектронные системы».
Квантовая инженерия сегодня развивается одновременно на нескольких уровнях — от структуры материалов и физики кубита до алгоритмов и прикладных вычислений. Поэтому специалисту в этой области необходимо понимать взаимосвязь между всеми элементами системы. Именно на стыке фундаментальной квантовой физики, материаловедения, электроники и вычислений формируются технологии, которые сегодня переходят от экспериментальных установок к первым промышленным и отраслевым задачам.
