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:
В НИУ ВШЭ создали базу данных по производственным цепочкам мирового ВПК
Институт мировой военной экономики и стратегии (ИМВЭС) НИУ ВШЭ разработал новый аналитический инструмент для изучения оборонной промышленности зарубежных стран. База данных «Производственные цепочки мирового ВПК» показывает взаимосвязи между производителями на разных уровнях — от конечных систем до комплектующих.
Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»
Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.
МИЭМ ВШЭ и АО «Нанотроника» запускают совместную мастерскую электронного машиностроения
Под руководством экспертов компании студенты будут решать задачи, связанные с улучшением характеристик устройств для электронного машиностроения. Среди них — моделирование физических и технологических процессов, расчет, конструирование и автоматизация систем, подсистем и элементов технологического и контрольно-измерительного оборудования, сбор данных, метрологические задачи.
Технодень МИЭМ ВШЭ: праздник технологий и старт новых партнерств
В атриуме на Покровке прошел масштабный фестиваль технологических решений инженерных проектных команд Московского института электроники и математики ВШЭ, где были представлены лучшие студенческие разработки и совместные мастерские МИЭМ и партнеров. Кроме того, в рамках события прошел круглый стол, посвященный вопросам инженерного образования, и были подписаны новые соглашения о сотрудничестве с компаниями – технологическими лидерами в своих отраслях деятельности.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
НИУ ВШЭ второй год подряд на первом месте рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал рейтинг российских высших учебных заведений по качеству подготовки кадров для работы с ИИ. Высшая школа экономики второй год занимает первую строчку рейтинга, оставаясь единственным университетом в категории A++.
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ВШЭ представил платформу предиктивной аналитики для бизнеса
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал Predict Core — унифицированное алгоритмическое ядро предиктивной аналитики. Платформа переводит работу с данными из режима отчетности постфактум в управленческую привычку с прогнозами, интерпретацией и понятным следом, показывающим, как была получена эта цифра.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.