QML без шапочек из фольги: чего реально достигли к 2025 году

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

17.11.2025 16:47:34 | Хабр

Хабы: Блог компании Cloud.ru, Квантовые технологии, Научно-популярное, Программирование

Привет! Меня зовут Михина Полина, сейчас я аналитик в Cloud.ru, а в прошлом занималась разработкой противоопухолевых препаратов в ФИЦ ПХФ и МХ РАН. Этот опыт позволяет мне смотреть на развитие квантовых технологий, в частности на квантовое машинное обучение (QML), через призму конкретной проблемы, которую она может решить.

Ранее я убедилась, что процесс драг-дизайна устроен крайне сложно. Каждая потенциальная молекула — это месяцы расчётов, синтеза и экспериментов, где малейшая ошибка возвращает исследователя в начало. Квантовые методы, как QPE (Quantum Phase Estimation, алгоритм квантовой оценки фазы), могли бы радикально сократить этот цикл, позволяя моделировать взаимодействия молекул и их энергетические состояния с точностью, недостижимой для классических вычислений. Это особенно важно, когда сложность исследуемых систем растет, и приходится прибегать к приближениям, что снижает точность и увеличивает время вычислений.

В этой статье мы трезво посмотрим на QML: где оно уже работает (и работает ли?), с какими ограничениями сталкивается и что из этого может быть полезно IT-специалистам без громких заявлений о «квантовом будущем через наносекунду».

Подробнее