Квантовые чипы на кремнии достигли промышленного уровня с точностью свыше 99% при производстве на промышленных фабриках

2025-09-29T08:29:00Z

Австралийская компания Diraq совместно с бельгийским институтом imec продемонстрировали, что квантовые процессоры из кремния не теряют свою высокую точность работы при массовом изготовлении на полупроводниковых фабриках. Ранее высокое качество было подтверждено только в лабораторных условиях, и роль этого достижения заключается в том, что теперь квантовые чипы готовы к выпуску в промышленном масштабе.

Профессор инженерии из Университета Нового Южного Уэльса, основатель и генеральный директор Diraq Эндрю Дзюрак отметил: «До настоящего времени не было доказано, что высокая точность кубитов переносится из лаборатории в производство. Теперь ясно, что наши чипы совместимы с технологиями, используемыми в современном полупроводниковом производстве, и способны обеспечивать требуемый уровень контроля ошибок».

В опубликованной работе сообщается, что квантовые устройства Diraq, изготовленные на фабрике imec, достигли точности свыше 99% в операциях с двумя кубитами — ключевой операции для квантовой логики. Этот результат является важным шагом на пути достижения «масштаба полезности», когда коммерческая ценность квантового компьютера превышает стоимость его эксплуатации.

Квантовые вычисления обещают решения задач, недоступных современным классическим компьютерам, однако для этого требуется управление миллионами кубитов с минимальными ошибками. Для достижения такого уровня необходимы технологически зрелые и экономичные методы производства.

Дзюрак подчеркнул: «Производство квантовых битов с высокой точностью в промышленных масштабах — ключевой фактор для развития квантовых компьютеров, способных работать с миллионами кубитов. Кремний показал себя лучшим материалом, позволяя использовать существующие технологии микроэлектроники, что значительно снижает затраты и дает перспективы масштабирования».

Ранее Diraq уже демонстрировал выполнение операций с одним кубитом с точностью 99,9%, но более сложные операции, важные для масштабирования, были впервые достигнуты именно сейчас на фабричных устройствах.

Читайте также: