Обоснована актуальность проведения и выделены перспективные направления научных исследований в области квантовой информатики. По иностранным и российским публикациям и материалам сделан обзор основных научных результатов, характеризующих современное состояние исследований в квантовой информатике. Отмечено, что наиболее интенсивно знания и средства инвестируются в разработку архитектуры квантового компьютера и его элементов. Несмотря на то, что сегодня нет информации о создании физической реализации квантового компьютера, сравнимого по функциональным возможностям с классическим цифровым вычислителем, разработка квантовых алгоритмов является одним из актуальных направлений исследований. Преимущество квантовых алгоритмов заключается в снижении времени решения задачи за счет распараллеливания операций путем генерирования запутанных квантовых состояний и их последующего использования. Указанное преимущество (квантовое ускорение) является наиболее выигрышным при решении задачи моделирования динамики сложных систем и переборных математических задач (общий случай перебора - схема Гровера и ее варианты; задачи поиска скрытых периодов - схема Шора использования быстрого квантового преобразования Фурье и ее аналоги). Отмечена востребованность разработок в области кибербезопасности (поиск уязвимостей в умных пространствах, безопасное хранение и использование больших данных, квантовая криптография). Представлено более десятка статей, посвященных квантовым алгоритмам поиска ключей, распределению ключей на оптическом волокне различной длины, анализу квантовых ресурсов, необходимых для проведения кибератаки. В области искусственного квантового интеллекта внимание уделяется, в первую очередь, «поискам» модели квантовой нейронной сети, оптимальной с точки зрения использования всех преимуществ, представляемых квантовыми вычислениями и нейронными сетями, а также алгоритмам машинного обучения. Приведены примеры использования квантовых вычислений в когнитивных и социальных науках для исследования механизма принятия решений при неполных данных. Сделан вывод о перспективности применения квантовой информатики при моделировании сложных естественных и искусственных явлений и процессов.
The urgency of conducting research in the field of quantum informatics is grounded. Promising areas of research are highlighted. For foreign and Russian publications and materials, a review of the main scientific results that characterize the current state of research in quantum computer science is made. It is noted that knowledge and funds are invested most intensively in the development of the architecture of a quantum computer and its elements. Despite the fact that today there is no information on the creation of a physical implementation of a quantum computer comparable in functionality to a classical digital computer, the development of quantum algorithms is one of the popular areas of research. An advantage of quantum algorithms is the fact that they reduce the time required to solve the problem due to the parallelization of operations by generating entangled quantum states and their subsequent use. This advantage (quantum acceleration) is most important when solving the problem of modeling the dynamics of complex systems and enumerated mathematical problems. (The general case of enumeration is the Grover scheme and its variants; the tasks of searching for hidden periods: Shor's scheme of using the fast quantum Fourier transform and its analogues.) The demand for cybersecurity developments (search for vulnerabilities in smart spaces, secure storage and use of big data, quantum cryptography) is noted. More than a dozen articles are devoted to quantum algorithms of key search, key distribution on optical fibers of various lengths, and the analysis of quantum resources necessary for conducting a cyber attack. In the field of artificial quantum intelligence, attention is paid, first of all, to the “search” for a model of a quantum neural network that is optimal from the point of view of using all the advantages presented by quantum computing and neural networks, as well as machine learning algorithms. Examples of the use of quantum computing in cognitive and social sciences for studying the decision-making mechanism with incomplete data are given. It is concluded that quantum informatics is promising for the simulation of complex natural and artificial phenomena and processes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.