Поделиться
Квантовое программирование: какие навыки потребуются от разработчиков будущего?
У квантовых компьютеров огромный потенциал: ученые верят, что машина с несколькими миллионами кубитов будет способна с высокой точностью моделировать молекулярные комбинации в медицине, решать логистические задачи, строить макроэкономические прогнозы и не только. Инженеры сегодня симулируют квантовые вычисления, совершенствуют существующие алгоритмы и пишут новые — уже квантовые. Разбираемся, как связано классическое и квантовое программирование и какие навыки потребуются от программистов будущего.
Чем квантовое программирование отличается от классического?
Начнем с того, что некорректно противопоставлять классическое программирование квантовому — они работают в тесной связке, потому что классический компьютер управляет всем процессом, а квантовый выступает в роли мощного ускорителя для определенных математических операций.
Специалисты сегодня используют классические языки программирования, например, Rust или Python, чтобы создать последовательность инструкций для вычислительной машины, подготовить данные, а затем через трансляторы переводят их на низкоуровневый язык квантового программирования с помощью квантовых библиотек.
Это, например, Qiskit (IBM), Cirq (Google), PyQuil (Rigetti), Q# (Microsoft), а также специализированные пакеты и надстройки, создаваемые научными коллективами. В частности, исследователи Российского квантового центра и НИТУ «МИСиС» разработали пакет на базе PennyLane, предназначенный для реализации отдельных вычислительных примитивов (примитив — базовый неделимый блок, который нельзя разбить на более мелкие составляющие, доступные для программиста), используемых, например, в алгоритме Шора.
И классический, и квантовый компьютеры являются физическими устройствами. Различие в том, что в классическом случае информация кодируется в битах (0 и 1), реализованных, например, в многоэлектронных схемах, тогда как в квантовом компьютере используются кубиты — квантовые состояния физических систем, таких как сверхпроводящие цепи, отдельные атомы, ионы или фотоны.
«Квантовый компьютер — это физическая система, которой мы управляем через последовательность инструкций. В них описывается, что мы хотим сделать с нашей физической квантовой системой, которая подчиняется законам квантовой механики, и каких именно преобразований нам нужно добиться для решения сложных задач, например факторизации чисел, моделирования молекул, оптимизации», — объясняет Евгений Киктенко, руководитель группы квантовых информационных технологий РКЦ.
Таким образом, выполнение квантового алгоритма в конечном итоге сводится к управлению реальным квантовым устройством. Абстрактные инструкции алгоритма транслируются в последовательности физических управляющих воздействий — например, лазерных или микроволновых импульсов, параметры которых настраиваются в эксперименте. Эти импульсы воздействуют на физические кубиты, реализуя требуемые операции и переводя систему в состояния суперпозиции и запутанности.
В конце алгоритма производится измерение состояния кубитов. Это разрушает суперпозицию, переводя кубит в классическое состояние. Затем результаты измерений передаются обратно классической программе, которая их анализирует, формирует ответ задачи и при необходимости вырабатывает новые инструкции для квантового устройства.
Для каких задач сейчас используется квантовое программирование?
Если коротко — это развивающаяся область, и до прикладного использования квантовых компьютеров еще далеко. Про главные события в сфере квантовых вычислений в России и мире можно прочитать в материале CNews.
«Квантовые алгоритмы при запуске на достаточно мощных квантовых устройствах позволяют существенно ускорить решение задач факторизации целых чисел (разложения на простые множители) и дискретного логарифмирования. На классических компьютерах для этих задач нет эффективных алгоритмов», — говорит Евгений Киктенко.
Задачи ближайшего горизонта можно развести по двум веткам. С одной стороны, квантовые алгоритмы позволяют по-новому подходить к задачам перебора и оптимизации: за счет квантовой суперпозиции и интерференции они могут эффективнее исследовать пространство решений, чем классические методы. Поэтому квантовая оптимизация рассматривается как одно из наиболее перспективных направлений.
С другой стороны, это задачи, связанные с исследованием физических систем. Особенность квантового компьютера как физической системы в том, что он позволяет создавать определенные, сильно запутанные состояния. Их сложно моделировать на классическом компьютере, и квантовый хорош для исследования подобных состояний (например, в квантовой химии, для изучения взаимодействия молекул).
Это направление сейчас активно разрабатывается Google. Так, Google Quantum AI изучает «экзотические» состояния материи: использует процессор Sycamore для создания неравновесных квантовых фаз, таких как временные кристаллы (time crystals) и упорядоченные топологические состояния Флоке. Эти состояния с уникальными динамическими свойствами трудно или невозможно создать в обычных материалах.
Решают с помощью квантовых компьютеров и задачи, которые пока кажутся бессмыслицей. К примеру, для генерации случайных чисел: квантовый компьютер использует фундаментальную непредсказуемость квантовых процессов (измерение состояний кубитов, фотонов) для создания истинно случайных последовательностей. В отличие от классических методов, квантовая генерация обеспечивает полную недетерминированность.
Технически это достижение возможно будет полезно в области криптографии, пока же вызывает лишь недоумение. Возможно, это пригодится онлайн-казино?..
Активно развиваются сейчас квантовые вычислители «на минималках» с урезанным функционалом — квантовые симуляторы. Их создает, например, канадская компания D-Wave Systems. Это не универсальные квантовые компьютеры, а вычислители, пригодные для решения задач, которые можно представить в терминах дискретной комбинаторной оптимизациии, например, они могут находить наилучшее решение в задачах логистики, финансов, материаловедения и машинного обучения.
«Квантовые симуляторы технологически проще создать, — объясняет Дмитрий Чермошенцев, руководитель научной группы "Росатом Квантовые технологии". — И здесь мы чуть ближе к реальным прикладным эффектам, которые невозможно получить при помощи классических компьютеров».
Что касается доступности квантовых технологий для бизнеса, строго говоря, они уже доступны и «драйвит» их развитие именно бизнес. Например, Boeing уже активно использует квантовые вычисления, сотрудничая с IBM Quantum для моделирования материалов, борьбы с коррозией самолетов и оптимизации производства.
Квантовые компьютеры разрабатывают IBM, Google, участники российской дорожной карты по квантовым вычислениям, которой руководит «Росатом». Но пока это все про пилотирование.
Квантовое преимущество существует?
Тут все непросто: шутят, что квантовое преимущество воистину квантовое — оно вроде бы есть, но его как бы и нет.
Иногда на квантовом компьютере задачу можно решить за разумное время, а классическому компьютеру на нее потребуется 10000 лет. Но есть много задач, которые решаются за час или день, а на квантовой системе — за 10 минут. И вроде бы полезное преимущество есть, а с другой стороны — нужно ли ради этого тратить сотни миллиардов долларов на квантовое «железо»?
В то же время надо понимать, что пока квантовые вычисления не достигли той зрелости, чтобы их использовать в боевом режиме для решения насущных задач. Пока это все же период запуска пилотных проектов, и фокус — именно на научное развитие и фундаментальные исследования.
Евгений Киктенко замечает, что параллельно с квантовой физикой быстро развивается математика. Порой некоторые задачи действительно возможно решить только с помощью квантовых технологий, но спустя время математики изобретают классические алгоритмы, которые тоже на это способны.
Так случилось, например, с компанией Google, которая в 2019 г. опубликовала статью о квантовом превосходстве в журнале Nature. 53-кубитный процессор Sycamore выполнил случайную выборку квантовых цепей за 200 секунд, и Google заявила, что для самого мощного классического суперкомпьютера (на тот момент IBM Summit) эта задача заняла бы около 10 000 лет.
Спустя полгода китайские исследователи из Института теоретической физики им. Кавли и Академии наук Китая опубликовали работу, в котором продемонстрировали, что задачу Sycamore можно классически смоделировать гораздо быстрее. Они использовали алгоритм на основе тензорных сетей. Применив кластер из 60 современных видеокарт (GPU), они смогли выполнить требуемую выборку, решив задачу, заявленную Google как «невозможную», за значительно более короткое время.
Какие страны сейчас соревнуются на квантовом поле?
Основные игроки на мировой арене — США и Китай. В США квантовые технологии двигают IBM Quantum, Google Quantum AI, Microsoft Quantum. Команда ученых в Гарварде под руководством Михаила Лукина, физика российского происхождения, проводит революционные исследования, которые по состоянию на 2024–2025 гг. считаются одними из самых передовых в мире.
Китай же демонстрирует экстенсивный подход к развитию квантовых технологий. В отличие от фокуса исключительно на качестве кубитов, китайские исследователи, преимущественно из Научно-технического университета Китая, делают ставку на увеличение количества элементов.
Это, например, фотонный квантовый компьютер «Цзючжан» с большим числом детектируемых фотонов и сверхпроводниковые системы «Цзучунчжи» на 66 и более кубитах. Несмотря на то, что базовая архитектура может казаться проще, чем у западных аналогов, инженерно они крайне сложные. Так, в 2025 г. команда Пань Цзяньвэя использовала ИИ для упорядочивания более 2000 атомов рубидия (каждый — кубит) в идеальные массивы всего за 60-миллионную долю секунды.
В России же сильная школа по работе с многоуровневыми квантовыми системами (кудитами, куртритами, квартами и пр.), а также лидирующие в мире исследовательские группы по интегральной фотонике.
«Мы рассматриваем выполнение квантовых операций как набор разноуровневых систем, так как реальные физические системы во многом как раз-таки такие многоуровневые. И за счет этого можно серьезно повысить эффективность операций», — говорит Евгений.
В декабре 2025 г. ФИАН и Российский квантовый центр представили прототип 70-кубитного ионного квантового компьютера. В 70-кубитной системе используется 35 ультрахолодных ионов, каждый из которых кодирует два кубита (кудиты). Высокая точность операций (однокубитных — 99,98%, двухкубитных — 96,1%) ставит российскую разработку в ряд передовых в мире.
Помогает ли вайбкодинг в квантовом программировании?
Пока не очень. ИИ все еще остается «слабым студентом с хорошо подвешенным языком, который очень уверен в себе». И если стандартные задачи в классическом программировании у него идут неплохо, с нетривиальными он справляется значительно хуже — квантовый алгоритм, им написанный, в итоге не работает.
В то же время Дмитрий Чермошенцев отмечает, что классический, не генеративный ИИ помогает работать с огромным количеством параметров в квантовых системах, позволяет эффективно моделировать квантовые состояния, просчитывать их эволюцию. И в этом смысле ИИ — действительно синергетичная технология.
«Квантовый искусственный интеллект — это популярная сейчас тема с точки зрения создания научных групп, грантов… Но я думаю, что в будущем он действительно появится», — говорит Дмитрий.
Какие навыки нужны программистам будущего, чтобы «кодить на квантах»?
Скорее всего, нарасхват будут программисты, которые не только хорошо знают Python, но и сильно погружены в математику.
«Что действительно нужно будет изучить, так это постановку задач, которые решает квантовый компьютер, потому что квантовый компьютер не предназначен для решения всех задач на свете, — говорит Дмитрий Чермошенцев. — И здесь как раз пригодится математика. И физика, конечно».
Евгений Киктенко с этим соглашается: программирование — это, на самом деле, утилитарный навык создания алгоритмов, которое опирается на знание математики.
«Одно дело — запрограммировать какую-то нейросеть, другое — продумать архитектуру, новый математический принцип, который за всем этим лежит. Сегодня эти задачи решаются разными людьми: один умеет концептуально понимать теоремы, доказывать их, строить модели, а другой делает так, чтобы они эффективно работали на «железе», и получался хороший быстродействующий код. И большая редкость, когда человек объединяет в себе два этих качества: умеет и в глубокую математику, и в код».
Наконец, программисту нужно будет научиться чувствовать этот квантовый мир, квантовую механику, чтобы писать квантовые программы — понимать, как может отозваться физическая система, и какой результат нужно от нее получить. И это станет по-настоящему важной компетенцией в новом квантовом мире.
Короткая ссылка
