Исследователи улучшили поиск майорановских мод в сверхпроводниках
Международная команда исследователей с участием физиков МИЭМ ВШЭ показала, что немагнитные примеси помогают точнее выявлять майорановские моды — квантовые состояния, которые считаются перспективными для квантовых компьютеров. Они выяснили, что такие примеси сдвигают уровни, которые обычно маскируют майорановский сигнал, а саму моду почти не трогают, благодаря чему ее пик в спектре становится отчетливее. Исследование опубликовано в журнале Research.
Майорановские моды — редкие квантовые состояния, которые могут появляться в некоторых сверхпроводниках. В частности, они возникают в магнитных вихрях — маленьких областях внутри материала, где сосредоточено магнитное поле. При этом майорановские моды очень сложно разрушить случайными помехами или несовершенствами материала, поэтому их рассматривают как основу для устойчивых кубитов — элементов квантового компьютера, в которых закодирована информация.
Проблема в том, что увидеть майорановскую моду в эксперименте трудно: рядом с ней возникают и другие квантовые состояния, похожие по энергии, поэтому сигналы легко перепутать. Раньше с этой проблемой пытались справиться, выбирая сверхпроводники, в которых меньше примесей и лишних состояний и майорановский сигнал должен быть заметнее. Но на практике такие системы трудно получить и стабильно воспроизводить, а результаты измерений часто остаются неоднозначными.
Исследовательская группа из МФТИ, МИЭМ ВШЭ, МИФИ и парижской Сорбонны показали, что немагнитная примесь в сверхпроводниках может работать как полезный элемент. С помощью компьютерного моделирования они изучили действие дефекта, который создает локальный энергетический барьер и фиксирует вихрь в определенном месте. Оказалось, что обычные состояния внутри вихря чувствительны к такому барьеру и смещаются по энергии. А энергия майорановской моды при этом не меняется.
В результате расстояние по энергии между майорановской модой и всеми остальными состояниями увеличивается. Для эксперимента это означает более четкий сигнал: в спектре появляется выраженный нулевой пик, который трудно перепутать с чем-то еще. Важно, что для такого метода не нужны экзотические материалы: эффект возникает и в системах на базе распространенных сверхпроводников.
Принципиально, что речь идет именно о немагнитных примесях. Магнитные дефекты разрушают сверхпроводимость и мешают измерениям, а немагнитные, наоборот, можно превратить в управляемый разделитель: они отталкивают фоновые состояния от нуля, не трогая майорановскую моду.
Алексей Вагов
«Наша работа предлагает более практичный способ получать и обнаруживать моды Майораны, — поясняет автор исследования, директор Центра квантовых метаматериалов МИЭМ ВШЭ Алексей Вагов. — Вместо охоты за уникальными материалами мы делаем ставку на управляемые дефекты в более доступных системах. И надеемся, что это ускорит прогресс в создании квантового компьютера на топологических майорановских состояниях».
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект 075-15-2025-608) и Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» договорились развивать студенческое предпринимательство
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» подписали соглашение о сотрудничестве. Взаимодействие будет направлено на развитие студенческого предпринимательства и поддержку студентов, которые уже запустили собственные проекты или только планируют сделать это.
«Чтобы успевать за технологией, следует ускорить сам форсайт»
В Пекине прошла конференция Innovation and Technology Management Conference (InnoTech 2026), организованная издательством Elsevier совместно с Университетом Цинхуа. Основное внимание было уделено вопросам управления технологическим развитием в эпоху искусственного интеллекта. Сотрудники Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Олеся Майбах и Данил Яцкин поделились результатами масштабного форсайт-исследования «ИТ в России: сценарии развития», реализованного при поддержке «Яндекса».