Квантовая робототехника

Связь на основе квантовых технологий между мобильными платформами впервые была предложена для реализации настраиваемого распределения квантовых ключей (QKD) с использованием дронов в 2017 году^[8]. Эта технология далее развивалась для мобильных дронов и транспортных средств в различных конфигурациях — дрон-дрон, дрон-автомобиль и автомобиль-автомобиль^[9][10][11]. Технология связи для демонстрации протокола BB84 по распределению квантовых ключей применялась в оптических каналах между летательными аппаратами^[12], была осуществлена и экспериментальная демонстрация приёма сигнала на борту^[12][13]. Также проводились испытания лёгких, маломощных квантовых систем распределения ключей для компактных беспилотников^[14], характеристики приёмников с поляризацией для мобильных квантовых сетей связи^[15], а также распределение запутанности через дроны в качестве мобильных узлов^[16]. Проблематика свободной квантовой связи между мобильными платформами, изначально реализованная для целей QKD и распределения запутанности, была интегрирована в робототехнику как перспективное междисциплинарное направление мехатроники для исследования интерфейса между квантовыми технологиями и робототехническими системами^{[1][2][3][4][5][7]}. Главным преимуществом такой интеграции выступает гарантированная защищённость обмена данными между многоагентными и автономными системами. По мере развития этой зарождающейся области ожидаются и иные преимущества, связанные с получением квантовых преимуществ^{[1][2][3][4][5][7]}. Для фундаментальной подготовки в рамках «квантовой робототехники» и «квантовой мехатроники» необходимы комплексные исследования по интеграции свободнопространственной квантовой связи в робототехнические системы^{[1][2][3][4][5][7]}. Вклад в эту сферу включает и модернизацию обучения по мехатронике за счёт внедрения элементов квантовой инженерии, что изначально было предложено той же научной школой^{[1][2][3][4][5][7]}. В профессиональной подготовке инженеров будущего особое значение приобретает преподавание основ квантовой механики — таких как квантовая запутанность, криптография, телепортация, тест Белла, — что может быть реализовано в рамках инженерных дисциплин и университетских проектов.

В области квантовой механики имена Алиса и Боб традиционно используют для иллюстрации различных явлений, протоколов и приложений, включая квантовую криптографию, распределение квантовых ключей, квантовую запутанность и квантовую телепортацию. Термины «Робот Алиса» и «Робот Боб»^{[1][2][3][4][5][7]} обозначают соответствующие мобильные робототехнические платформы (например, роботы, дроны, автономные транспортные средства), которые выступают аналогами Алисы и Боба в квантовой механике. Как правило, Робот Алиса играет роль передающей платформы, а Робот Боб — роль приёмника с детекторами.

Схема экспериментальной установки для получения квантовой запутанности методом спонтанного параметрического преобразования вниз представлена на иллюстрации.

Эксперимент по квантовой запутанности посредством спонтанного параметрического преобразования вниз (SPDC)

На следующей иллюстрации показан эксперимент с лазерным источником, а также платформами Алиса и Боб.

Экспериментальная установка по квантовой запутанности с использованием SPDC

Алиса, Боб и связанные с ними компоненты представлены на рисунке ниже.

Схема установки Алисы и Боба в эксперименте по поляризационной квантовой запутанности

Схематическое изображение Роботов Алисы и Боба при обмене запутанными фотонами в экспериментах по квантовой связи или распределению квантовых ключей между подвижными роботизированными платформами — ниже.

Схематическое изображение квантовых роботов Алисы и Боба

Применяемые в обозначениях сокращения:

• AL: Alignment Laser — выравнивающий лазер
• DMSP: Shortpass dichroic mirror — коротковолновое дихроичное зеркало
• FSM: Fast steering mirror — быстроуправляемое зеркало
• FFC: Fixed focus collimator — фиксированный фокусировочный коллиматор
• HWP: Half-wave plate — полуволновая пластина
• M: Mirror — зеркало
• MTC: Motion tracking camera — камера отслеживания движения
• MTC & M: Motion tracking camera and mirror — камера отслеживания движения и зеркало
• NBF: Narrowband filter — узкополосный фильтр
• NPBS: Non-Polarizing beamsplitter cube (50:50) — неполяризационный куб-разделитель пучков (50:50)
• PABBO: Paired кристаллы бариевого борооксида (BBO, тип I SPDC)
• PBS: Polarizing beamsplitter cube — поляризационный куб-разделитель пучков
• PSD: Position sensing detector — датчик положения
• QP: Quartz plate — кварцевая пластина
• QRC: QR code — QR-код
• SL: Source Laser — лазерный источник
• SPCM: Single photon counter module — модуль подсчёта единичных фотонов

В октябре 2023 года исследователи из Технологического института Сибаура, Университета Васэда и компании Fujitsu представили гибридный квантово-классический метод для управления движениями роботов. В предложенной системе положение и ориентация каждого звена робота описываются с помощью кубитов, а квантовая запутанность используется для моделирования физической связи между суставами^[17]. Прямые кинематические расчёты выполняются на квантовом компьютере, а обратные — на классическом. Тестирование на 64-кубитном квантовом компьютере показало снижение погрешности в расчётах на 43 %, что позволяет добиться более плавных движений для сложных многосуставных моделей^[17].

В ноябре 2023 года Институт физики полупроводников им. А. В. Ржанова СО РАН (ИФП СО РАН) представил усовершенствованный детектор одиночных фотонов (однофотонный лавинный фотодиод)^[18]. Устройство предназначено для регистрации единичных фотонов, что является основой для систем квантовой связи, которые могут применяться для безопасного управления роботами. В рамках проекта была доработана конструкция детектора и запатентована одна из ключевых технологических операций, что является важным шагом в создании отечественной компонентной базы для квантовых технологий^[19].

В области теоретических исследований в октябре 2023 года была опубликована научная работа «Анализ алгоритмов и структура квантовых роботов». В ней была предложена структура квантового робота, состоящая из квантовых вычислительных блоков, квантового контроллера/привода и блока сбора информации. Авторы проанализировали применение квантовых поисковых алгоритмов и квантового обучения с подкреплением, показав их потенциал для снижения вычислительной сложности и повышения эффективности обучения роботов по сравнению с классическими аналогами^[20].

В 2024 году было представлено теоретическое исследование международного коллектива учёных, раскрывающее потенциал гибридных роботов, использующих как классические, так и квантовые процессоры. Согласно работе, такие машины могут достичь интеллекта человеческого уровня за счёт обработки больших объёмов данных в реальном времени с помощью законов квантовой механики. Авторы выделили два ключевых направления: улучшение выполнения задач (навигация, принятие решений) с помощью квантовых алгоритмов и интеграция квантовых технологий (связь, контроль) непосредственно в конструкцию роботов^[21].

Развитие квантовой робототехники напрямую зависит от прогресса в создании базовых квантовых технологий. В России был представлен 50-кубитный квантовый компьютер^[22], а также анонсировано создание 25-кубитного компьютера на нейтральных атомах и 20-кубитного на ионах в ловушках в рамках федерального проекта «Квантовые технологии»^[23]. На международном уровне компания Google представила 105-кубитный квантовый процессор «Willow»^[24], а исследователи из Университетского Колледжа Лондона (UCL) разработали метод размещения отдельных атомов в кристалле кремния с точностью, близкой к 100 %, что является важным шагом к созданию отказоустойчивых квантовых компьютеров^[25].

Помимо прямого использования квантовых компьютеров, в 2024 году получили распространение квантово-вдохновлённые алгоритмы, имитирующие принципы квантовых вычислений на классических машинах. В качестве примера, такие методы применялись для решения задач по оптимизации дорожного трафика в рамках хакатона «АтомикХак 3.0»^[26].

2025 год, провозглашённый ООН Международным годом квантовой науки и технологий, был отмечен фундаментальными достижениями в смежных областях, закладывающими основу для будущей квантовой робототехники^[27].

Ключевые прорывы произошли в области квантовых вычислений. Были разработаны новые методы коррекции ошибок, позволившие достичь точности в одну ошибку на 6,7 миллиона операций^[27]. В августе 2025 года исследователи из Высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) смогли удерживать квантовое равновесие при комнатной температуре с помощью лазерной ловушки, что является шагом к созданию более практичных квантовых устройств^[27]. В области масштабирования компания Pasqal анонсировала планы по созданию к 2026 году нейтрально-атомных квантовых компьютеров на 10 000 кубитов^[28]. Кроме того, в Индии был создан новый тип энергонезависимой сверхпроводящей памяти, предназначенной для работы при сверхнизких температурах квантовых компьютеров^[29]. Практическое применение квантовых вычислений было продемонстрировано в сотрудничестве IBM и Moderna, в рамках которого была смоделирована цепочка мРНК на 156-кубитном процессоре IBM^[27].

В области фундаментальной физики Нобелевская премия по физике была присуждена Джону Кларку, Мишелю Деворе и Джону Мартинису за демонстрацию туннельного эффекта в мезоскопических системах, доказавшую, что миллионы электронов могут вести себя как единый квантовый объект^[30]. Также физики из Японии и Германии сообщили о наблюдении нового квантового состояния вещества, которое может привести к созданию материалов со сверхпроводимостью при комнатной температуре^[31].

Значительный прогресс был достигнут и в сфере квантовых коммуникаций: были успешно испытаны устойчивые квантовые сети между несколькими странами Европы, основанные на квантовой запутанности для создания защищённых каналов связи^[31]. Хотя прямых разработок в квантовой робототехнике было немного, эксперты отмечают, что интеграция квантовых вычислений с искусственным интеллектом может привести к прорыву в оптимизации сложных систем, что напрямую применимо к управлению роботами^[32].