Компютеры

  • Квантовые ошибки: почему компьютеры будущего ломаются

    Квантовые ошибки: почему компьютеры будущего ломаются

    Квантовые компьютеры уже много лет называют машиной будущего. Им приписывают способность взламывать любые шифры, моделировать молекулы и ускорять научные открытия на десятилетия. Но есть проблема, о которой долго предпочитали говорить вполголоса. Эти компьютеры почти не умеют работать стабильно.

    В основе квантовых вычислений лежат кубиты — элементы, которые могут находиться сразу в нескольких состояниях. Именно это делает квантовые машины столь мощными. Но одновременно именно это делает их крайне хрупкими. Малейшее вмешательство — тепло, вибрация, электромагнитный шум — может разрушить вычисление.

    Поэтому сегодня главная гонка в квантовой индустрии связана не с ростом скорости, а с попыткой удержать вычисления от развала. Согласно аналитическому обзору, именно исправление ошибок стало ключевым узким местом всей технологии.

    Почему квантовые компьютеры ошибаются чаще обычных

    Обычный компьютер работает предсказуемо. Если он ошибается, это почти всегда программная проблема. Квантовый компьютер ошибается по другой причине. Он буквально существует на границе между вычислением и хаосом.

    Кубит нельзя просто «потрогать» или проверить, не разрушив его состояние. Пока вычисление продолжается, кубиты должны оставаться в особом, нестабильном режиме. Чем дольше длится вычисление и чем больше кубитов участвует, тем выше вероятность сбоя.

    Инженеры быстро поняли, что простого решения не существует. Нельзя просто добавить «проверку ошибок», как в обычных системах. Любая проверка сама по себе меняет состояние кубитов. Поэтому разработчики начали создавать сложные схемы, где десятки физических кубитов объединяются в один логический. Такой логический кубит ведёт себя устойчивее, но цена за это огромна. Иногда для одного надёжного кубита требуется несколько десятков реальных. Именно поэтому даже самые продвинутые квантовые компьютеры сегодня выполняют очень ограниченный круг задач. Они слишком много времени тратят на то, чтобы не сломаться.

    «Розеттский камень» и странные решения инженеров

    В 2025 году исследователи из Австралии предложили подход, который сами назвали «розеттским камнем квантовых вычислений». Это сравнение не случайно. Когда-то Розеттский камень позволил расшифровать древние тексты. Здесь идея похожая — перевести сложный квантовый язык в более управляемую форму.

    Вместо того чтобы увеличивать число кубитов, ученые пошли другим путём. Они использовали один ион, удерживаемый в специальной ловушке, и задействовали его колебания как носитель информации. Один объект — несколько состояний.

    Это позволило кодировать квантовую информацию компактнее и с меньшим числом ошибок. Важный бонус — установка работает при комнатной температуре, без экстремального охлаждения, которое требуется большинству квантовых систем.

    Однако у подхода есть ограничения. Он подходит не для всех типов задач и не позволяет сделать универсальный квантовый компьютер. Но он показал, что путь к устойчивости может лежать не через наращивание масштабов, а через более хитрую архитектуру.

    Магия без сказок: как очищают квантовые состояния

    В квантовой физике есть термин, который звучит почти несерьёзно — «магические состояния». Но за ним стоит очень конкретная идея. Это такие квантовые конфигурации, которые невозможно эффективно воспроизвести на обычных компьютерах.

    Именно они позволяют квантовым машинам делать то, что классическим недоступно. Проблема в том, что такие состояния крайне нестабильны. Они шумят, распадаются и теряют точность.

    Решение называется дистилляцией. Это процесс, при котором берут много плохих, зашумлённых состояний и получают из них небольшое количество гораздо более чистых. Примерно как перегонка спирта или очистка воды. В 2025 году исследователи показали, что такую очистку можно применять уже к логическим кубитам, а не только к отдельным физическим элементам. Это стало серьёзным шагом вперёд. По утверждению разработчиков, уровень ошибок удалось снизить с одной на тысячу операций до одной на миллиард. Для квантовых вычислений это почти революция.

    Цена прогресса и границы возможного

    Однако у этой магии есть цена. Чтобы получить одно стабильное магическое состояние, приходится жертвовать множеством других. Значительная часть ресурсов квантового компьютера уходит не на решение задач, а на обслуживание самого себя.

    Фактически современные квантовые машины большую часть времени заняты борьбой с собственными ошибками. Но альтернативы пока нет. Без этого они вообще не смогут выйти за рамки лабораторных экспериментов.

    Исследователи сходятся во мнении, что именно магические состояния и методы их очистки станут фундаментом будущих квантовых архитектур. Пусть это дорого, сложно и неэффективно с точки зрения сегодняшних стандартов.

    Но история технологий показывает: именно такие странные и неуклюжие решения часто становятся основой прорыва.

    Квантовые компьютеры всё ещё далеки от повседневного применения. Но впервые за долгое время стало ясно, что путь к настоящему квантовому превосходству существует. И он лежит не через скорость, а через контроль над ошибками.

  • Apple представила MacBook Neo: самый доступный Mac

    Apple представила MacBook Neo: самый доступный Mac

    Apple официально представила новый ноутбук MacBook Neo — устройство, о котором несколько месяцев говорили инсайдеры и аналитики.

    Компания показала модель как отдельную категорию в линейке Mac. Новый компьютер позиционируется как более доступная альтернатива MacBook Air и рассчитан на базовые повседневные задачи.

    Новый бюджетный Mac в линейке Apple

    MacBook Neo стал самым доступным ноутбуком компании. Apple решила занять нишу между планшетами и полноценными ноутбуками, предложив устройство для учебы, работы с документами и интернет-задач. В компании отмечают, что модель предназначена для пользователей, которым не требуется максимальная производительность. Чтобы снизить стоимость, Apple пошла на ряд компромиссов. В ноутбуке отсутствуют некоторые функции, привычные для более дорогих моделей: например, нет True Tone, подсветки клавиатуры и быстрой зарядки. Также используется более простой экран с меньшей яркостью и менее быстрый SSD.

    Необычный процессор для Mac

    Главной особенностью MacBook Neo стал процессор A18 Pro — чип, который используется в iPhone. Apple впервые применяет мобильный процессор серии A в ноутбуке Mac. Такой шаг позволил снизить стоимость устройства, сохранив при этом достаточную производительность для повседневных задач. Ноутбук получил дисплей диагональю около 12,9 дюйма и способен работать без подзарядки до 15–18 часов. В устройстве используется лёгкий корпус и минимальный набор портов. Apple делает ставку на энергоэффективность и мобильность.

    Чем MacBook Neo отличается от MacBook Air

    MacBook Air остаётся основным универсальным ноутбуком Apple для большинства пользователей и оснащается процессорами серии M. Эти устройства рассчитаны на более сложные задачи: монтаж видео, программирование и обработку фотографий.

    MacBook Neo ориентирован на более простые сценарии использования. Он предназначен для браузера, документов, учебы и мультимедиа. Главным преимуществом стала цена — новый ноутбук оказался заметно дешевле MacBook Air и стал самым доступным способом войти в экосистему Mac.

  • Царь-чипы Cerebras: монстр для ИИ, который пока не заменил Nvidia

    Царь-чипы Cerebras: монстр для ИИ, который пока не заменил Nvidia

    риканская компания Cerebras делает необычные «царь-чипы» — процессоры размером почти с целую кремниевую пластину, на которой обычно «печатают» десятки маленьких микросхем, сообщает 3DNews.ru.

    В обычной индустрии пластину сначала заполняют множеством чипов, потом разрезают на кусочки и упаковывают. Cerebras пошла другим путём: она берёт почти всю пластину целиком и превращает её в один гигантский «мозг» для вычислений. На первый взгляд это звучит как чистая выгода: меньше промежуточных операций, меньше «стыковок» между множеством чипов, быстрее обмен данными внутри одной системы. Именно поэтому такие решения интересны не для домашних компьютеров, а для крупных задач в дата-центрах — особенно для искусственного интеллекта, где важно гонять огромные объёмы данных туда-сюда без задержек.

    Чем «царь-чип» отличается от обычного

    В тексте приводятся цифры, чтобы показать масштаб. Первое поколение WSE-1 (2019 год) имело 1,2 трлн транзисторов и 18 Гбайт очень быстрой встроенной памяти. А нынешнее поколение WSE-3 (март 2024 года) — уже 4 трлн транзисторов и 44 Гбайт встроенной памяти SRAM. Важнее даже не число транзисторов, а идея: память и вычислительные блоки находятся очень близко друг к другу — поэтому «узкое место» в виде медленной передачи данных становится меньше. Это даёт огромный выигрыш в задачах искусственного интеллекта, где компьютер постоянно перемножает большие таблицы чисел (матрицы). Когда всё «лежит рядом», система работает быстрее. Такие чипы можно соединять в большие комплексы — до 2048 узлов, получая пиковую производительность 256 Эфлопс. Для читателя без компьютерного бэкграунда это означает одно: «очень много вычислений за очень короткое время».

    Почему дата-центры не переходят на это массово

    Если всё так хорошо, возникает главный вопрос материала: почему «царь-чипы» пока используются не везде, а лишь «в нескольких суперкомпьютерах» и «в ряде ЦОДов»? И почему Cerebras даже отозвала заявку на IPO (сама компания объясняет это задержкой документов у регуляторов, а не техническими проблемами)? В статье перечисляются причины, которые выглядят приземлённо. Первая — деньги: оценка стоимости крупного кластера CS-3 — 5–6 млрд долларов, и цена «за единицу мощности» оказывается сравнимой с системами на популярных чипах Nvidia. Вторая — специализация: царь-чипы великолепны, когда данные «разреженные» (внутри много нулей), но при переходе к «плотным» данным их скорость может падать в разы и даже на порядок. Третья — производство: у такого гигантского кристалла почти неизбежно будут дефектные участки, их приходится отключать и обходить программно, что тоже съедает часть эффективности.

  • Рынок полупроводников достигнет $1 трлн уже в этом году

    Рынок полупроводников достигнет $1 трлн уже в этом году

    Мировой рынок полупроводников может достичь оборота в $1 трлн уже в этом году, пишет 3dnews, ссылаясь на прогнозы отрасли. Ещё недавно считалось, что такой уровень будет достигнут лишь к концу десятилетия. Теперь этот рубеж сдвигается сразу на четыре года вперёд. Рост оказался напрямую связан с бумом искусственного интеллекта. В прошлом году рынок увеличился до $792 млрд. Если в этом году он вырастет ещё на 26%, отметка в $1 трлн будет пройдена уже сейчас.

    ИИ меняет темпы роста отрасли

    Глава отраслевой ассоциации SIA Джон Нойффер заявил, что ускорение носит системный характер. Он подчеркнул: «Наша технология лежит в основе практически каждой критически важной со стратегической точки зрения отрасли. Это весьма хороший фундаментальный знак». Ранее, по его словам, такие прогнозы считались нереалистичными. По оценке Нойффера, экспоненциальный рост в полупроводниках усиливает эффект и в других секторах экономики. Именно ИИ стал главным драйвером, резко изменившим ожидания рынка. В результате долгосрочные прогнозы пришлось пересмотреть.

    Где растут доходы быстрее всего

    Выручка от логических компонентов за прошлый год выросла на 40% и достигла $302 млрд. Аналитики допускают, что рост цен опережал физические объёмы производства. Это означает, что денежный рост был выше реального выпуска.

    Сегмент памяти показал рост на 35% и принёс $223,1 млрд. Во втором полугодии ускорилось повышение цен. Это создаёт предпосылки для ещё более сильной динамики в текущем году.

    Политика и циклы никуда не делись

    Нойффер отметил, что цикличность рынка сохранится и в будущем. Однако общий масштаб отрасли стал значительно больше. Торговое противостояние США и Китая нанесло ущерб рынку, но эффект оказался слабее ожиданий.

    Глава SIA считает, что американской полупроводниковой индустрии потребуется дополнительная государственная поддержка. Речь идёт о финансировании исследований и разработок. Он также подчеркнул важность открытой иммиграционной политики для привлечения специалистов.

  • Роботов научили чувствовать боль ради безопасности людей

    Роботов научили чувствовать боль ради безопасности людей

    Учёные сообщили о создании прототипа нейроморфной искусственной кожи для роботов. Разработка, как отмечают авторы, вдохновлена принципами работы нервной системы человека. В отличие от обычных датчиков она использует импульсные сигналы, похожие на работу биологических нейронов.

    Как работает искусственная кожа

    Информация о прикосновении и давлении кодируется в виде электрических «спайков». Каждый сенсор имеет уникальный идентификатор. Для передачи данных используются форма, амплитуда и длительность импульсов.

    На следующем уровне сигналы поступают в модуль, аналогичный спинному мозгу. Там они фильтруются, локализуются и анализируются. В этом же блоке задаётся болевой порог. При его превышении робот прекращает давление и отдёргивает манипулятор.

    Рефлексы без участия процессора

    Базовые реакции запрограммированы на самом нижнем уровне архитектуры. Это позволяет роботу реагировать мгновенно, без анализа центральным процессором. Такой подход важен при взаимодействии с людьми, включая пожилых и пациентов больниц.

    Дополнительно датчики периодически отправляют контрольный импульс. Его отсутствие указывает на повреждение сегмента кожи. Магнитное крепление позволяет быстро заменить неисправный элемент.

    Пока только давление

    Искусственная кожа сейчас распознаёт лишь давление. Для определения температуры и других ощущений потребуются новые датчики. Учёные считают спайковые нейронные сети оптимальной основой для такого симбиоза сенсорики и вычислений, даже если это лишь приближение к биологии.

  • Японцы показали робопса без кожи: мышцы вместо моторов

    Японцы показали робопса без кожи: мышцы вместо моторов

    Как сообщает научное издание, японские инженеры представили анатомически точную копию робота-пса с мышцами вместо электродвигателей. Разработка выглядит пугающе, но повторяет принципы движения живых животных. Создатели уверены, что именно биология подсказывает будущее робототехники.

    В отличие от классических робопсов, здесь отказались от жёстких приводов. В основе конструкции — пневматические «мышцы» Маккибена. Эти эластичные трубки сокращаются при подаче воздуха и имитируют работу настоящей мускулатуры.

    Мышцы вместо суставов

    Инженеры максимально точно воспроизвели анатомию собаки. Особое внимание уделили плечевому поясу. Передние лапы соединены с туловищем только мышцами, без суставов.

    Из-за этого движение выглядит тревожно, словно у животного сняли кожу. Однако прототип уже уверенно идёт по прямой. Его шаг стал длиннее, а подвижность — выше.

    В конструкции использовано 48 искусственных мышц:

    • 15 на каждую переднюю лапу
    • 9 на каждую заднюю

    Почему робот пока не ходит сам

    Отсутствие связок и суставных сумок лишает робота устойчивости. Он не может удерживать собственный вес. Во время испытаний прототип передвигался с опорой на тележку.

    При этом последовательность активации мышц и характер движений близки к естественным. Это подтверждает правильность выбранного принципа.

    Что дальше

    Разработчики планируют добавить суставы и мягкие ткани. Это позволит отказаться от тележки. Также будет доработана пневмосистема для ускорения реакции мышц.

    Такие роботы важны не только для техники. Они помогут изучать биомеханику животных и создавать более «живые» протезы. Ранее похожий эффект произвёл человекоподобный робот от Clone Robotics, также поразивший своей анатомической точностью.

  • Дешевые видеокарты исчезают с рынка

    Дешевые видеокарты исчезают с рынка

    Ссылаясь на информацию, которую приводит портал Notebook Check, материал описывает возможную остановку производства недорогих видеокарт Nvidia и AMD. По данным источника, причиной становится дефицит памяти, вызванный перераспределением мощностей производителей в пользу индустрии ИИ. Чипмейкеры переключают ресурсы на память для нейросетей, оставляя пользовательский рынок без достаточных объемов.

    Память дорожает, рынок сжимается

    Материал отмечает, что оперативная память DDR4 и DDR5 подорожала более чем вдвое от исторических минимумов. Производители памяти сначала сознательно снижали выпуск, чтобы создать дефицит, а затем начали отдавать мощности под выпуск специализированных чипов для ИИ. Аналитики предполагали лишь корректировку цен на видеокарты, но теперь AMD и Nvidia рассматривают радикальный шаг — остановку бюджетных линеек, чтобы уменьшить влияние роста стоимости GDDR.

    Под угрозой оказываются видеокарты начального уровня, включая AMD Radeon RX 9060 XT, Nvidia GeForce RTX 5060, RTX 5060 Ti и похожие модели прошлых поколений. Производители не могут закупать GDDR6 по приемлемым ценам и не в состоянии удерживать стоимость бюджетных карт.

    Цепочка проблем: от подорожания до дефицита

    18 ноября 2025 года стало известно о планах AMD повысить стоимость всей линейки RX 9000 из-за роста цен памяти. Notebook Check предполагает, что Nvidia повторит этот шаг, что приведет к удорожанию всех GeForce RTX 5000. Для дорогих моделей подорожание будет незаметным, но для покупателей карт стоимостью 300 долларов рост на 10–20% станет критическим.

    Дополнительное давление создают фактические производители видеокарт. По данным Korea Economic Daily, вендоры, включая тайваньскую Asus, рассматривают сокращение конфигураций памяти. Это приведет к сокращению выбора и усилению дефицита на рынке.

    История повторяется, но есть слабый шанс

    Материал напоминает, что рынок уже переживал дефицит видеокарт: сначала из-за COVID-19, затем в период майнингового бума, когда «криптошахтеры» сметали все запасы. Сейчас же рынок снова оказывается в уязвимом положении: Nvidia и AMD контролируют 100% рынка дискретной графики, оставляя потребителя без альтернатив.

    Однако упоминается возможная «маленькая надежда». Intel, которая выпускает дискретные карты с 2021 года, пока не поднимает цены и не сокращает производство. Ее доля на рынке меньше 1%, но она присутствует в глобальной рознице и может смягчить удар.

  • «Роботы побьют рекорд Болта уже через год»

    «Роботы побьют рекорд Болта уже через год»

    Глава китайской компании AgiBot (Zhiyuan Robotics) Ван Чуан заявил, что уже в 2026 году человекоподобные роботы смогут обогнать легендарного ямайского спринтера Усэйна Болта.

    По словам эксперта, на Всемирных играх гуманоидных роботов зрители впервые увидят машины, способные развить скорость, превышающую человеческие рекорды.

    «На Всемирных играх гуманоидных роботов в следующем году мы увидим роботов, которые будут бегать быстрее Болта», — подчеркнул Ван Чуан. Он добавил, что специальные алгоритмы оптимизации позволят андроидам улучшать показатели в зависимости от задач, таких как бег или прыжки.

    Инженеры и специалисты по робототехнике отмечают, что беговые соревнования — это не просто шоу, а испытание пределов технологий. Они проверяют синхронность «железа» и программного обеспечения, мощность двигателей и точность сенсоров. По словам экспертов, главное препятствие на пути к рекордам — это умение робота адаптироваться к окружающей среде и сохранять равновесие на высокой скорости.

    Для сравнения: мировой рекорд Усэйна Болта на дистанции 100 метров — 9,58 секунды, установленный в 2009 году в Берлине. А текущий рекорд среди роботов принадлежит Tiangong Ultra, созданному Пекинским центром инноваций в области гуманоидных роботов. Он пробежал сотню за 21,50 секунды на Всемирных играх 2025 года.

    Если прогноз Ван Чуана сбудется, уже через год машины не только догонят, но и превзойдут лучших атлетов планеты. И, возможно, эпоха человеческих рекордов в беге останется в прошлом.

  • Страницы будущего: как Рэй Брэдбери предсказал наш цифровой кошмар

    Страницы будущего: как Рэй Брэдбери предсказал наш цифровой кошмар

    20 октября 1953 года вышел роман «451 градус по Фаренгейту».

    Его автор, Рэй Брэдбери, говорил: «Люди просят меня предсказывать будущее, а я хочу его предотвратить». Полвека спустя многие его идеи звучат как репортаж из сегодняшнего дня.

    От Марса до библиотеки жизни

    Рэй Брэдбери родился в 1920 году в городке Уокеган, штат Иллинойс. Он не учился в университете и шутил, что окончил «библиотечный факультет жизни». Книги стали для него не просто источником знаний, а сердцем цивилизации — хранилищем человеческой памяти и эмоций.

    Первые рассказы Брэдбери публиковались в дешевых журналах фантастики. Дебютный сборник «Темный карнавал» принес ему известность, но настоящий успех пришёл с «Марсианскими хрониками» (1950) — философской притчей о встрече человечества с самим собой на другой планете.

    Он считал, что технологии без нравственной опоры превращаются в оружие. «Мы строим машины, но не думаем, зачем они нам», — говорил писатель. Для него фантастика была не бегством от реальности, а способом взглянуть на неё глубже.

    В «Марсианских хрониках» колонизация другой планеты становится зеркалом Земли: люди переносят туда свои страхи и войны. В «Человеке в картинках» технологии буквально вплетаются в тело, а в «Вине из одуванчиков» писатель напомнил, что без простых радостей любое будущее пусто.

    Роман-предупреждение

    «451 градус по Фаренгейту» — не просто антиутопия, а крик о помощи. В мире Брэдбери книги запрещены, а пожарные сжигают их, стирая память человечества. Герой, Гай Монтаг, осознаёт, что вместе с книгами исчезает и смысл жизни.

    Брэдбери предсказал время, когда люди сами перестанут думать, заменив разговор лентой новостей, а чтение — потоками коротких роликов.

    Почему Брэдбери полюбили в СССР

    В Советском Союзе он стал одним из самых читаемых зарубежных авторов. Его книги выходили миллионными тиражами, по ним снимали фильмы. Советские читатели видели в Брэдбери не иностранца, а союзника — человека, говорящего о совести и выборе, а не о политике.

    Он писал о прогрессе без души — и это отзывалось в стране, где техника часто ценилась выше человека. Его гуманизм делал даже самые мрачные истории светлыми.

    От страниц к экрану и дальше

    Франсуа Трюффо снял первую экранизацию «451 градуса» в 1966 году — тихую медитацию о телевидении, вытесняющем книги. В 2018 году HBO перенесло сюжет в эпоху интернета, где книги исчезают не в пламени, а в алгоритмах.

    Идеи Брэдбери шагнули за пределы литературы — в науку и технологии. Психологи и философы сегодня цитируют его как мыслителя, предвосхитившего цифровое выгорание и сенсорную перегрузку.

    Брэдбери и наука

    Когнитивные психологи видят в «451 градусах» раннее описание «перегрузки внимания» — состояния, когда поток информации парализует мышление. Учёные подтвердили: мозг действительно теряет способность к концентрации под давлением экранов.

    Философы техники говорят, что Брэдбери первым показал, как технологии могут диктовать человеку ценности. Он предсказал идею, что машины способны управлять нашим ритмом жизни.

    Наследие в цифре и на Марсе

    Нейроэтики цитируют Брэдбери, обсуждая, как постоянная стимуляция снижает эмпатию. То, что он называл «шумом экранов», сегодня известно как сенсорная перегрузка.

    Даже космос не остался в стороне. В 2012 году NASA назвало место посадки марсохода Curiosity — Bradbury Landing, в честь писателя, вдохновившего инженеров мечтать о Марсе.

    Его фантазия стала частью научного языка — от нейроэтики до космонавтики. Брэдбери оставил не просто книги, а моральный компас для цифровой эпохи. Он напомнил, что свобода мысли и способность к сомнению — это тоже технологии.

    «451 градус по Фаренгейту» продолжает гореть — не пеплом, а светом разума, напоминая, что человечность остаётся самым уязвимым, но самым важным изобретением человека.

  • Квантовый прорыв из Китая: телепортация с записью в память

    Квантовый прорыв из Китая: телепортация с записью в память

    Учёные из Нанкинского университета осуществили то, что ещё недавно звучало как сюжет из научной фантастики: квантовую телепортацию с записью состояния в твердотельную память.

    Эта разработка может стать основой для реального квантового интернета — без экзотического оборудования и с использованием обычной телекоммуникационной инфраструктуры.

    В стандартных системах квантовой связи используются доверенные узлы, где фотоны с запутанными состояниями собираются заново. Это ограничивает расстояние передачи до сотен километров и требует сложной архитектуры. Китайцы пошли дальше: вместо этого они записали квантовое состояние в ионы эрбия — в твердотельной квантовой памяти.

    Платформа состоит из пяти компонентов:

    • подготовка исходного состояния;
    • генерация ЭПР-пар на фотонном чипе;
    • измерения Белла;
    • управление частотами;
    • квантовая память на эрбии.

    «Квантовая телепортация позволяет передавать состояния, не раскрывая их», — объяснил глава проекта Сяо-Сун Ма. Но самое важное — это не просто передача, а возможность передавать состояния по существующим оптоволоконным каналам.

    Такой подход позволяет не передавать информацию, а переносить квантовое состояние, продолжая работу алгоритма на удалённой платформе. Это фундаментально важно для распределённых квантовых вычислений и создания устойчивых квантовых сетей.

    Впервые в истории зафиксирована передача и хранение запутанных состояний в телеком-диапазоне — реальном, а не лабораторном. Это открывает двери для построения полноценных квантовых сетей, которые смогут работать без дорогостоящих узлов и сложных конфигураций.