Квантовая память для обнаружения невидимых беспилотников

Ученые из кластера «Квантум Парк» Московского государственного технического университета и Всероссийского научно-исследовательского института автоматики разработали прототип устройства квантовой оперативной памяти. Это устройство способно сохранять сигналы, «упакованные» в микроволновых импульсах, и воспроизводить их, не теряя информацию.

По словам младшего научного сотрудника Алексея Матанина, чип квантовой памяти представляет собой систему «ячеек»-резонаторов с различными частотами в микроволновом диапазоне и активным «ключом»-переключателем. Эта система использует джозефсоновский переход для достижения квантового эффекта, позволяющего частицам «просачиваться» сквозь изолирующий материал. Частоты входящих импульсов распределяются по резонаторам, подобно тому, как ноты оркестра разделяются по своим партиям.

В ходе экспериментов время хранения квантовой информации составило 1,51 микросекунды, а время затухания эффективности — 11,44 мкс, что является мировым рекордом. Эффективность хранения на первом цикле считывания достигла 57,5%, что в значительной степени превышает показатели зарубежных аналогов: в Стэнфорде — 21%, а в Университете Цинхуа — 12%.

Эта разработка позволит использовать продвинутые алгоритмы коррекции ошибок, что повысит точность операций. Также квантовые чипы могут быть применены в радарных системах нового поколения, обладающих способностью обнаруживать стелс-беспилотники, невидимые для традиционных систем слежения. Кроме того, их можно использовать в астрофизических приборах для изучения экзопланет, находящихся на расстоянии десятков световых лет.

Процесс записи информации начинается с того, что поток фотонов в виде микроволнового импульса направляется в резонаторы и распределяется между ними. В это время «ключ» закрывается, изолируя систему от внешнего мира. При этом принцип работы исключает потери информации на этапе хранения. Использование всего одной линии управления упрощает интеграцию системы с другими устройствами и делает её более масштабируемой.

Источник: @vremyavperedrus