Квантовая робототехника
Ква́нтовая робототе́хника — междисциплинарная область, изучающая пересечение робототехники и квантовой механики. В частности, эта сфера исследует применение квантовых явлений, таких как квантовая запутанность, в робототехнических системах. Примеры применения включают квантовую связь для многоагентных кооперативных роботов, использование квантовых алгоритмов для решения робототехнических задач, а также интеграцию квантовых устройств (например, квантовых детекторов) в состав роботов[1][2][3][4][5][6].
Современная квантовая робототехника объединяет квантовые вычисления, искусственный интеллект и автономные системы[7]. В академической и индустриальной среде эта сфера разделяется на два основных направления: аппаратное (квантовые сенсоры) и исследовательское (квантовые вычисления и квантовый ИИ)[8].
Введение
Связь на основе квантовых технологий между мобильными платформами впервые была предложена для реализации настраиваемого распределения квантовых ключей (QKD) с использованием дронов в 2017 году[9]. Эта технология далее развивалась для мобильных дронов и транспортных средств в различных конфигурациях — дрон-дрон, дрон-автомобиль и автомобиль-автомобиль[10][11][12]. Технология связи для демонстрации протокола BB84 по распределению квантовых ключей применялась в оптических каналах между летательными аппаратами[13], была осуществлена и экспериментальная демонстрация приёма сигнала на борту[13][14]. Также проводились испытания лёгких, маломощных квантовых систем распределения ключей для компактных беспилотников[15], характеристики приёмников с поляризацией для мобильных квантовых сетей связи[16], а также распределение запутанности через дроны в качестве мобильных узлов[17]. 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][6]. 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][6]. 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][6]. 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][6]. 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.
Роботы Алиса и Боб
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][6] 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.
.jpg)
На следующей иллюстрации показан эксперимент с лазерным источником, а также платформами Алиса и Боб.
Алиса, Боб и связанные с ними компоненты представлены на рисунке ниже.
Схематическое изображение Роботов Алисы и Боба при обмене запутанными фотонами в экспериментах по квантовой связи или распределению квантовых ключей между подвижными роботизированными платформами — ниже.
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
Современные исследования и разработки
2023 год
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[18]. 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[18].
В ноябре 2023 года Институт физики полупроводников им. А. В. Ржанова СО РАН (ИФП СО РАН) представил усовершенствованный детектор одиночных фотонов (однофотонный лавинный фотодиод)[19]. 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[20].
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[21].
В июне 2023 года был представлен квантовый алгоритм планирования пути для роя роботов, объединяющий алгоритм поиска Гровера с квантовым принятием решений. Тестирование на симуляторах и реальных квантовых компьютерах показало более быструю сходимость к цели по сравнению с классическими методами, что подтверждает потенциал применения квантовых технологий в роевой робототехнике. В ноябре 2023 года исследователи из Лабораторий квантовых инженерных технологий и Бристольской робототехнической лаборатории при Бристольском университете разработали рабочий прототип роботизированной руки для проведения квантовых экспериментов с высокой скоростью и детализацией[22].
2024 год
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[23].
Развитие квантовой робототехники напрямую зависит от прогресса в создании базовых квантовых технологий. В России был представлен 50-кубитный квантовый компьютер[24], а также анонсировано создание 25-кубитного компьютера на нейтральных атомах и 20-кубитного на ионах в ловушках в рамках федерального проекта «Квантовые технологии»[25]. На международном уровне компания Google представила 105-кубитный квантовый процессор «Willow»[26], 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[27].
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»[28].
2025 год
2025 год, провозглашённый ООН Международным годом квантовой науки и технологий, был отмечен фундаментальными достижениями в смежных областях, закладывающими основу для будущей квантовой робототехники[29].
Ключевые прорывы произошли в области квантовых вычислений. Были разработаны новые методы коррекции ошибок, позволившие достичь точности в одну ошибку на 6,7 миллиона операций[29]. 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[29]. В области масштабирования компания Pasqal анонсировала планы по созданию к 2026 году нейтрально-атомных квантовых компьютеров на 10 000 кубитов[30]. Кроме того, в Индии был создан новый тип энергонезависимой сверхпроводящей памяти, предназначенной для работы при сверхнизких температурах квантовых компьютеров[31]. Практическое применение квантовых вычислений было продемонстрировано в сотрудничестве IBM и Moderna, в рамках которого была смоделирована цепочка мРНК на 156-кубитном процессоре IBM[29].
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[32]. Также физики из Японии и Германии сообщили о наблюдении нового квантового состояния вещества, которое может привести к созданию материалов со сверхпроводимостью при комнатной температуре[33].
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[33]. 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[34].
В 2025 году также были достигнуты профильные результаты непосредственно в квантовой робототехнике. В лабораторных условиях исследователи из Virginia Tech протестировали архитектуру eQMARL для координации автономных дронов через квантовую запутанность без использования радиосигналов[35]. В конце года группа российских учёных представила гибридный квантово-классический алгоритм для решения задачи обратной кинематики, показавший ускорение более чем в 30 раз по сравнению с классическими методами[36]. Кроме того, перспективы развития направления обсуждались на специализированной конференции IQT Quantum + AI 2025[37].