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:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.
Новая секция по ИИ и призовое место: молодые ученые Вышки на Международной конференции IEEE EDM
В Республике Алтай прошла 27-я Международная конференция молодых специалистов в области электронных приборов и материалов (IEEE EDM). В этом году ученые НИУ ВШЭ представили на ней результаты своих исследований, а также приняли участие в организации новой секции по искусственному интеллекту. Доклад магистранта Вышки Родиона Сидоренко занял третье место в конкурсе научных работ конференции.
НИУ ВШЭ инициировал разработку этического стандарта для антропоморфных роботов
Развитие антропоморфной робототехники требует не только технологических, но и этических решений. В июле на площадке Института робототехнических систем НИУ ВШЭ прошла форсайт-сессия, посвященная разработке Этического стандарта для антропоморфных робототехнических комплексов. Представители бизнеса, органов государственной власти, научных организаций и университетов обсудили ключевые этические и правовые вопросы, связанные с развитием антропоморфных робототехнических комплексов. Главным итогом встречи стала подготовка проекта Этического стандарта.
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.