Пока все учат Python для Data Science, квантовые компьютеры уже меняют правила. Еще можно успеть
Квантовые компьютеры больше не фантастика — они работают и развиваются. Всё произошло даже быстрее, чем обещали писатели.
Квантовые компьютеры больше не фантастика — они работают и развиваются. Всё произошло даже быстрее, чем обещали писатели.
IBM, Google и Microsoft инвестируют миллиарды в квантовые технологии. За этим не только амбиции, но и реальные прорывы: квантовые алгоритмы обещают изменить криптографию, медицину и машинное обучение.
Вы не поверите, но разобраться в основах можно и без учёной степени по физике — достаточно хорошего курса. Собрали программы, которые объясняют суперпозицию и запутанность простыми словами, учат писать квантовые алгоритмы и работать с фреймворком IBM Qiskit.
Содержание
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Что такое квантовые вычисления
Представьте, что обычный компьютер — как школьник, который решает задачи по очереди: сначала одну, потом другую. А квантовый — это ученик, способный одновременно писать контрольную, сдавать тест и отвечать у доски.
Это не магия, а принцип работы квантовых компьютеров. Вместо привычных нулей и единиц они используют кубиты — особые элементы, которые могут находиться сразу в нескольких состояниях. Это даёт колоссальное преимущество при решении сложных задач: не перебор по шагам, а одновременная обработка всех возможных вариантов.
Зачем все это нужно
Квантовые вычисления — уже не просто новая игрушка для ученых, а практический инструмент. Вот как они применяются прямо сейчас:
1. Разработка лекарств. Квантовые компьютеры умеют моделировать молекулы с такой точностью, на которую не способны классические системы. Это открывает путь к новым препаратам — быстрее, дешевле и точнее. Например, ученые уже используют квантовые алгоритмы для симуляции белков и вирусов. Это ключ к созданию персонализированных лекарств.
2. Безопасная передача данных. Квантовая криптография основана на принципе: любое вмешательство в канал связи можно обнаружить. В Китае эту технологию уже используют для защиты правительственной связи, а в Швейцарии — для передачи финансовых данных.
3. Оптимизация логистики. Volkswagen использовал квантовые алгоритмы, чтобы оптимизировать движение такси в Пекине. В результате машины приезжали быстрее, пробок стало меньше, а маршруты — умнее. Такие подходы пригодятся и в авиации, и в доставке, и в производстве.
4. Прокачка AI. Google и IBM используют квантовые вычисления для ускорения обучения нейросетей. Такие системы могут быстрее анализировать данные, находить закономерности и строить модели, которые обычным компьютерам просто не по зубам.
Можно ли войти прямо сейчас
Квантовые вычисления кажутся чем-то запредельным — но это не так. Уже есть языки программирования, такие как Qiskit от IBM и Cirq от Google, с помощью которых можно писать квантовые алгоритмы. Microsoft и Amazon запустили облачные сервисы, где можно запускать такие программы без доступа к самому «железу».
Даже без глубоких знаний в физике и математике вы можете разобраться в основах и понять, как квантовые технологии повлияют на вашу отрасль.
Курсы, чтобы узнать больше о квантовых вычислениях
Quantum Computing For Everyone (Coursera)
Если вам кажется, что квантовые вычисления — это что-то непостижимое, этот курс разубедит вас. Он объясняет основы квантовой механики и квантовых алгоритмов так, что даже новичку будет понятно.
Вы разберётесь, почему кубиты — это не просто 0 и 1, как работают суперпозиция и запутанность, а главное — почему квантовые компьютеры могут менять правила игры. Вас ждут понятные объяснения, наглядные визуализации и практическое знакомство с платформами вроде IBM Qiskit.
В конце курса вы не только освоите теорию, но и попробуете применить знания на практике, запустив собственные квантовые вычисления. Это ваш первый шаг в новый мир.
Продолжительность: 7 часов.
The Complete Quantum Computing Course for Beginners (Coursera)
Хотите сразу с головой погрузиться в квантовые технологии? Этот курс даст вам всё: от основ квантовой механики до программирования на Python и Qiskit. Вы научитесь работать с кубитами, собирать квантовые схемы и даже запускать алгоритмы Гровера и Шора на реальных квантовых машинах.
Всё объясняется простым языком, с понятными примерами, без усложнений. Даже если вы никогда не программировали, курс проведёт вас от основ до уровня, когда вы сможете писать квантовые алгоритмы. Это не просто обучение, а целый путь в будущее технологий.
Продолжительность: 1 месяц.
QC101 Quantum Computing & Intro to Quantum Machine Learning (Udemy)
Квантовый компьютер — это не просто быстрый, а по-настоящему супер-быстрый компьютер. Он способен решать задачи, которые классическим машинам даже не снились. Этот курс научит вас понимать квантовую логику, работать с Qiskit и Microsoft Q#, использовать квантовую криптографию и даже тренировать квантовые модели машинного обучения.
Звучит сложно? Не переживайте! Всё начинается с самых основ и постепенно ведёт к реальной практике. Вы попробуете запускать квантовые алгоритмы и поймёте, как они могут применяться в искусственном интеллекте и анализе данных. А ещё узнаете, почему квантовый ИИ — это «киллер-фича» ближайшего будущего!
Продолжительность: 12 часов.
Beginners guide: Practical Quantum Computing with IBM Qiskit (Udemy)
Вы боитесь квантовой физики? Этот курс докажет, что бояться нечего! Всё начинается с объяснения простыми словами: чем отличаются классические и квантовые компьютеры, что такое кубиты и как они работают. Затем вы перейдёте к практике: установите Python, освоите Qiskit и начнёте строить свои квантовые схемы.
Самое крутое — у вас будет возможность протестировать код не только на симуляторах, но и на реальных квантовых компьютерах IBM! Представьте: ваш код работает на машине, которая использует законы квантовой механики! Курс идеально подойдёт тем, кто хочет понять квантовые технологии, не утонув в сложной теории.
Продолжительность: 6 часов.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
Свитчнуться в AI в 2025 году: Тренды, курсы и перспективы для тех, кто хочет войти в игру
Свитчнуться в AI в 2025 году: Тренды, курсы и перспективы для тех, кто хочет войти в игру
Как прокачаться в AI, чтобы не выпасть из потока. Топ продвинутых сертификаций для профессионалов
Как прокачаться в AI, чтобы не выпасть из потока. Топ продвинутых сертификаций для профессионалов
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Лхтроны нашего времени:
А.
ИИ уничтожит все профессии! Срочно изучи ИИ чтобы не потерять работу!
Б.
Срочно изучи квантовые вычисления иначе отстанешь от жизни и потеряешь работу!
Причем из этих двух тем у квантовых компьютеров хотя бы теоретически может быть могущественное будущее. Теоретически. Но не факт. Не известно когда. Может и не при вашей жизни.
Пользователь отредактировал комментарий 30 марта 2025, 01:18
Во-во, сейчас выучиться квантовым вычислениям - всё равно что в семидесятых выучиться питону. То есть нечему, не на чем и незачем.
Есть чему и есть на чем. Там другая математика, свои языки и алгоритмы. Можно разбираться и пробовать на эмуляторах. Если задаться целью, то можно и до реального квантового процессора дотянуться. Но это нужно иметь фантазию и желание погружаться в науку, а не на вакансии в аутсорсе смотреть.
Для того, чтобы стать профессионалом в какой-то области, надо не фантазия и пробы на эмуляторе, а 5.000 - 10.000 часов времени, которое, хоть тресни, а придётся инвестировать в изучение и работу. Окупится ли это? Сильно сомневаюсь, ибо задачи квантовых вычислений весьма специализированы и на массовом рынке эти компетенции нужны не будут. Ну или не в ближайшие четверть века.
Я до сих пор не слышал ни про одну практическую задачу, которую можно было бы решить с помощью квантовых вычислений быстрее, чем на обычном компьютере. Равно как и не видел ни одного примера решения такой задачи. Всё сводится к рассуждениям "ну, возможно, с его помощью можно будет сделать то или это".
Какие-то алгоритмы есть. Один из самых известных - алгоритм Шора для разложения числа на простые множители. Но проблема в том, что его сложно понять без подготовки. В квантовых компьютерах нету традиционных и понятных операций с числами вроде AND или OR - там другие команды, работающие с массивами чего-то вроде взаимосвязанных вероятностей. И есть более высокоуровневые языки под конкретные эмуляторы.
Я согласен, что далеко с этим не уехать. Вакансий и правда нет. Студенты физмата еще имеют шанс попасть в лаборатории Гугла или IBM, а нам светит в лучшем случае общение с другими энтузиастами в Дискорде. Но если технология взлетит, можно оказаться в первых рядах тех, кто что-то понимает. И вполне себе откликаться на вакансии со своими поделками на Гитхабе. Примерно, как сейчас с ИИ. Но если не взлетит, все равно ок в качестве хобби. Квантовые компьютеры близки к магии.
Полагаю, что вы не совсем правы. Там, конечно, есть своя специфика, но количество кубитов без особого шума наращивают с каждым годом. А специалистов больше не становится и порог входа в специальность относительно высокий. После того как какой-нибудь из проектов мощно выстрелит, а это случится в ближайшие 5 лет, если всё будет идти как сейчас, начнётся большой хайп. И кто будет в этот момент иметь знания хотя бы мидловского уровня по теме, вполне себе могут сорвать куш.
ЗЫ Да и вообще это прикольно: интересно узнать, кто выиграет партию в шахматы, если будут соревноваться два квантовых компьютера на 64 кубита каждый :)
Пользователь отредактировал комментарий 31 марта 2025, 23:32
ничью подпишут после первого хода.
А могут и не сорвать. Тут такое дело, что вероятность угадать крайне мала. Если ты студент или научный сотрудник, которого кормят папа с мамой или государство и над которым не висят дедлайны и проекты - то можно себе позволить разбираться в любой хренотени, каждый год в новой. А для специалиста, который может монетизировать свою квалификацию здесь и сейчас это попросту невыгодно. Потери наверняка превысят вероятный выигрыш.
Пользователь отредактировал комментарий 2 апреля 2025, 08:09
Да, к сожалению, всё так. Даже в AI уже напихали столько, что не всегда времени хватает хотя бы даже и дайжесты полностью пробежать и что-то пальцем потыкать. В этом плане, наверное, только плюсовики живут спокойно более-менее.
Пользователь отредактировал комментарий 2 апреля 2025, 14:10
А плюсовики почему спокойно живут на этом фоне?
И почему после кубитов и ИИ резко плюсы вспомнились?
Любопытно
Пользователь отредактировал комментарий 4 апреля 2025, 03:09
Возможно, это просто стереотип, но у меня сложилось впечатление, что в С++ многие штуки работают на том же стеке, что и 10-15 лет назад, без каких-то радикальных новшеств. И при этом каких-то внятных конкурентов у них в нету во многих доменах. Все паттерны и хорошие практики описаны, все либы стабильны, подходы отработаны и т.п. Но, опять же, это просто субъективное ощущение, и вполне возможно, что оно ошибочное.
Не так, надо срочно изучать ИИ на квантовых вычислениях!
В. FSD "next year"
Г. Высадка на Марс
Девбай, допиши еще список вакансий, где требуются эти навыки
Ай, всё опошлил!
Нам тут предлагают повторить подвиг Ады Лавлейс. И написать программы для несуществующих компьютеров будущего. Как она и сделала в 19 веке))
Кто еще не задеплоил своей ИИ модели через блокчейн на облаке квантовых машин размещенных на распределенном спутниковом дата центре, тот в жизни ничего не достиг.