Разработка элементной базы для гибридных квантово-классических сверхпроводниковых нейронных сетей на основе макроскопических квантовых эффектов

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 22-72-10075

НазваниеРазработка элементной базы для гибридных квантово-классических сверхпроводниковых нейронных сетей на основе макроскопических квантовых эффектов

Руководитель Бастракова Марина Валерьевна, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского" , Нижегородская обл

Конкурс №71 - Конкурс 2022 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе; 02-201 - Теория конденсированного состояния

Ключевые слова сверхпроводниковые нейроморфные сети, квантовые нейронные сети, быстрая одноквантовая логика, кубит, кудит, квантовый нейрон

Код ГРНТИ29.19.03

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Современные достижения в области информационно-телекоммуникационных технологий способствуют активному развитию систем искусственного интеллекта. Однако, несмотря на колоссальный прогресс и внедрение нейронных сетей практически во все сферы деятельности человека, продолжается поиск оптимальной элементной базы искусственных нейронных сетей с минимальным энергопотреблением и поиск методов для развития глубокого машинного обучения (работа с экстремально большим объемом данных). Одним из актуальных путей решения данных проблем является комбинирование идей квантовых вычислений и нейротехнологий. Целью данного проекта является разработка энергоэффективной элементной базы сверхпроводниковых нейрономорфных сетей, способных функционировать в классическом и квантовом режимах; исследование их работы с применением суперкомпьютерных средств моделирования, использующих макроскопические квантовые эффекты и позволяющих обеспечивать эффективную интеграцию с технологиями интегральной фотоники, включая исследования возможностей совершенствования оптико-сверхпроводникового интерфейса для работы с квантовой информацией. При этом в основе разрабатываемой в проекте концепции быстрого управления элементами гибридных квантово-классических сверхпроводниковых нейросетей, а также и средств аппаратного обучения лежит перспективная энергоэффективная модификация быстрой одноквантовой логики. Комплекс теоретических и экспериментальных исследований в рамках проекта позволят выработать методические рекомендации и протоколы проведения измерений по инициализации, управлению и считыванию элементов квантовых нейронных сетей. Научная значимость проекта определяется получением новых знаний о принципах разработки сверхпроводникового гибридного квантово-классического нейрона, синапса, управляющих и фильтрующих элементов в составе квантовых нейронных сетей.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Бастракова М., Вожаков В., Клёнов Н.В., Соловьев И.И., Сатанин А.М. Control of superconducting qubits by single flux quantum pulses PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SCHOOL ON QUANTUM TECHNOLOGIES QTS’22, Sochi 2022, Vol. 1, P.4 (год публикации - 2022)

2. Пикунов П., Пашин Д., Бастракова М. Quantum dissipative dynamics of a superconducting neuron PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SCHOOL ON QUANTUM TECHNOLOGIES QTS’22, Sochi 2022, Vol. 1, P. 62 (год публикации - 2022)

3. Рыбин Д.А., Пашин Д.С., Бастракова М.В., Щеголев А.Е., Клёнов Н.В., Соловьев И.И. Switching of superconducting logic element due to single flux quantum pulses PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SCHOOL ON QUANTUM TECHNOLOGIES QTS’22, Sochi 2022, Vol. 1, P. 74 (год публикации - 2022)

4. Бастракова М.В., Пашин Д.С., Рыбин Д.А., Щёголев А.Е., Клёнов Н.В., Соловьев И.И., Горчавкина А.А., Сатанин А.М. Моделирование адиабатического переключения в сверхпроводниковом квантовом нейроне СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022, Т. 1, С. 400-401 (год публикации - 2022)

5. Пашин Д.С., Бастракова М.В., Кленов Н.В., Сатанин А.М. Bifurcation Oscillator as an Advanced Sensor for Quantum State Control MDPI, Sensors Vol. 22, P. 6580 (год публикации - 2022)
10.3390/s22176580

6. Пикунов П.В., Пашин Д.С., Бастракова М.В. Numerical Simulation of Quantum Dissipative Dynamics of a Superconducting Neuron Communications in Computer and Information Science, Communications in Computer and Information Science, 2022, 1750 CCIS, pp. 293–301 (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-031-24145-1_24

7. Рыбин Д. А., Бастракова М. В., Пашин Д. C., Пикунов П. В., Щеголев А. Е., Кленов Н. В., Соловьев И. И., Сатанин А. М. Диссипативные и температурные эффекты в квантовом сверхпроводниковом нейроне Труды XXVII Международного симпозиума Нанофизика и наноэлектроника, Труды XXVII Международного симпозиума "Нанофизика и наноэлектроника" (13–16 марта 2023 г., Нижний Новгород), Т.1, с. 95-96 (год публикации - 2023)

8. Пашин Д.С., Пикунов П.П., Бастракова М.В., Щеголев А.Е., Кленов Н.В., Соловьев И.И. A bifunctional superconducting cell as flux qubit and neuron Beilstein Journal of Nanotechnology, Vol. 14, P. 1116–1126 (2023) (год публикации - 2023)
10.3762/bjnano.14.92

9. Сергеев М., Федоров Г., Бастракова М. Quantum state preparation for qubit circuit using meta-heuristic and deep learning methods PROCEEDINGS QTS’24, 31-32 (год публикации - 2024)

10. Пикунов П., Пашин Д., Бастракова М., Соловьев И., Клёнов Н. Control of states of a two-terminal superconductor interferometer using Landau-Zinner transitions PROCEEDINGS QTS’24, 100-101 (год публикации - 2024)

11. Сергеев М., Бастракова М., Вожаков В., Соловьев И. Оптимизация последовательностей биполярных импульсов для реализации квантовых операций алгоритмом AlphaZero IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 4. Искусственный интеллект, Том 4. Самара, 2023. С 40542 (год публикации - 2023)

12. Бастракова М.В., Вожаков В.А., Сергеев М.А., Линев А.В., Куландин Д.С., Клёнов Н.В., Соловьев И.И. Оптимизация последовательностей униполярных импульсов разной полярности для реализации квантовых операций в кубитах Труды школы-семинара "Волны-2023".Оптика предельно коротких импульсов, 15-16 (год публикации - 2023)

13. Бастракова М., Рыбин Д., Пашин Д., Пикунов П., Щеголев А., Кленов Н., Соловьев И. Туннелирование Ландау-Зинера и температурные эффекты в квантовом сверхпроводниковом нейроне ФизикА.СПб: тезисы докладов международной конференции, 23-27 октября 2023 г. – СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023., 284-285 (год публикации - 2023)

14. Кленов Н. В., Щеголев А. Е., Соловьев И. И., Бакурский С.В., Бастракова М.В., Куприянов М.Ю. Прогресс в разработке, проектировании и изготовлении джозефсоновских нейросетей Труды XXVIII Международного симпозиума 11–15 марта 2024 г., Нижний Новгород, Т1, с.66-67 (год публикации - 2024)

15. Рыбин Д.А., Бастракова М.В., Пашин Д.C., Щеголев А.Е., Кленов Н.В., Соловьев И.И. Реализация аналогового XOR на основе адиабатических нейронов Труды XXVIII Международного симпозиума 11–15 марта 2024 г., Нижний Новгород, Т.1, с. 119- 120 (год публикации - 2024)

16. Пикунов П.В., Пашин Д.С., Бастракова М.В., Соловьев И.И., Кленов Н.В. Управление состояниями кинемон-кубита широкополосными цифровыми импульсами Труды XXVIII Международного симпозиума 11–15 марта 2024 г., Нижний Новгород, Т. 2, С. 1008-1009 (год публикации - 2024)

17. Бастракова М.В., Пашин Д.С., Щеголев А.Е., Клёнов Н.В., Соловьев И.И. ОПТИМИЗАЦИЯ СВЕРХПРОВОДНИКОВОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ТИПА МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ материалы XIX Всероссийской научно-практической конференции и XV молодежной школы-семинара «Управление и обработка информации в технических системах». – Таганрог: ДиректСайнс (ИП Шкуркин Д.В.), 2024, С. 414 (год публикации - 2024)

18. Пашин Д., Бастракова М., Рыбин Д., Соловьев И., Клёнов Н., Щеголев А. Optimisation Challenge for a Superconducting Adiabatic Neural Network That Implements XOR and OR Boolean Functions Nanomaterials, Vol.14(10), P. 854 (год публикации - 2024)
10.3390/nano14100854

19. Бастракова М. В., Пашин Д. С., Пикунов П. В., Щеголев А. Е., Кленов Н. В., Соловьев И. И. Управление бифункциональной сверхпроводниковой квантовой ячейкой в режиме потокового кубита и нейрона всетях типа персептрон ФизикА.СПб: тезисы докладов международной конференции, 21–25 октября 2024 г. — СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, С. 257-258 (год публикации - 2024)

20. Бастракова М.В., Сергеев М.А., Кленов Н.В., Щеголев А.Е., Соловьев И.И., Максимовская А.А. Contemporary implementations of spiking bio-inspired neural networks Mesoscience & Nanotechnology, Volume 1, Issue 1, P. 01-01005 (год публикации - 2024)

21. Бастракова М.В., Пашин Д.С., Пикунов П.В., Соловьев И.И., Щеголев А.Е., Клёнов Н.В. Josephson ‘‘flying qubit’’ revival: Flux-based control optimization Chaos, Solitons and Fractals, V. 196, P. 116353 (год публикации - 2025)
10.1016/j.chaos.2025.116353

22. Бастракова М. В., Пашин Д. С., Губочкин Г. И., Щёголев А. Е., Бакурский С. В., Соловьев И. И. , Клёнов Н. В. Цифровое управление адиабатическим сверхпроводниковым сигма-нейроном Письма в ЖЭТФ, том 121, вып. 9, с. 760 – 767 (год публикации - 2025)
10.31857/S0370274X25050084

23. Бастракова М.В., Вожаков В.А., Клёнов Н.В., Соловьев И.И., Куландин Д.С., Линев А.В., Мееров И.Б. Genetic Algorithm for Searching Single-flux-quantum Pulse Sequences for Two-qubit Quantum Operation Lobachevskii Journal of Mathematics, Vol. 46, No. 1, pp. 21–30. (год публикации - 2025)
10.1134/S1995080224608609

24. Бастракова М. В., Пашин Д. С., Пикунов П. В., Щеголев А. Е. Туннелирование Ландау – Зинера для управления квантовыми операциями потокового джозефсоновского кубита на основе адиабатического квантового параметрона Тезисы НАНОФИЗИКА И НАНОЭЛЕКТРОНИКА. XXIX симпозиум (Нижний Новгород, 10–14 марта 2025 г.) : Тезисы докладов. — Нижний Новгород, 2025, Т.1, С. 15 (год публикации - 2025)

25. Пикунов П. В. , Мельников А. С., Бастракова М. В. Температурные и квантовые флуктуации в идеальном джозефсоновском диоде Тезисы НАНОФИЗИКА И НАНОЭЛЕКТРОНИКА. XXIX симпозиум (Нижний Новгород, 10–14 марта 2025 г.) : Тезисы докладов. — Нижний Новгород, 2025, Т. 1, С. 75 (год публикации - 2025)

26. Сергеев М.А., Бастракова М.В., Вожаков В.А., Кленов Н.В., Соловьев И.И., Терешонок М.В. Neural network searach for optimal pulse trains for qubit dynamic control T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. , T-Comm, vol. 18, no.7, pр. 56-63. (год публикации - 2024)
10.36724/2072-8735-2024-18-7-56-63

27. Пикунов П.В., Пашин Д.С., Бастракова М.В. Modelling of a Quantum System Dynamics in an Instantaneous Basis Communications in Computer and Information Science, V. 2363, pp. 31–42 (год публикации - 2025)
10.1007/978-3-031-80457-1_3

28. Сергеев М.А., Бастракова М.В., Вожаков В.А., Соловьев И.И., Клёнов Н.В., Куландин Д.C., Линев А.В. The Comparison of Meta-heuristic and Reinforcement Learning Approach to Implement a Given Qubit Logic Communications in Computer and Information Science, V. 2363, pp. 17–30 (год публикации - 2025)
10.1007/978-3-031-80457-1_2

Публикации

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В результате третьего этапа проекта были получены следующие результаты: 1) Разработана концепция цифро-аналоговой сверхпроводниковой нейронной сети, сочетающей аналоговые и цифровые элементы. Исследована нелинейная динамика сигма-нейрона, найдены условия реализации сигмоидальной функции активации при цифровом управлении. Показано, что цифровой контроль расширяет динамический диапазон нейрона и позволяет гибко настраивать его параметры. 2) Созданы дизайны тестовых структур сигма-нейрона с импульсным управлением, проведено имитационное моделирование, подтверждающее перспективность экспериментальной реализации. 3) Предложена архитектура цифро-аналогового исполнения нейронной сети, а также проведено моделирование цифровой обвязки (цифро-аналоговых и аналогово-цифровых преобразователей) с сигма-нейронами с низкой диссипацией в джозефсоновских контактах. 4) Исследована нелинейная динамика сверхпроводниковых нейронов в квантовом режиме. Показано, что адиабатический квантовый параметрон может служить кубитом, а оптимизация управляющих импульсов обеспечивает выполнение однокубитных операций с точностью >99,99%. 5) Разработан протокол считывания состояний кубита и моделирования квантовой нейронной сети с учётом влияния процессов декогеренции. 6) Предложены экспериментальные методики для исследования параметронов и их интеграции с цифровой сверхпроводниковой электроникой. 7) Создана простейшая модель квантовой нейронной сети для задачи XOR, разработан протокол двухкубитных операций на основе цифрового управления нейронами в квантовом режиме работы. 8) Отработана методика изготовления образцов джозефсоновских переходов и многоэлементных сверхпроводниковых структур и проведены низкотемпературные измерения свойств туннельных контактов на основе анализа вольтамперных характеристик и ток-полевых зависимостей структур. На основе разработанных дизайнов схем и апробированной технологии спроектированы отдельные элементы квантовой нейронной сети: сигма-нейроны, сверхпроводниковый адиабатический квантовый параметрон. 9) Предложена оригинальная экспериментальная методика для определения индуктивности интерферометров постоянного тока (а также индуктивности на квадрат используемых тонких сверхпроводящих пленок) на основе измерения периода модуляции вольт-потоковой характеристики ячейки. 10) На основе комплексного аналитического подхода с практическими испытаниями выработаны рекомендации по возможности использования цифровых схем для настройки параметров квантовых сигма-нейронов и связей между ними на основе сверхпроводниковых интерферометров, а также проектирования многоэлементных квантовых нейросетей. Таким образом, в ходе работы предложены и исследованы новые методы цифрового управления классическими и квантовыми сверхпроводниковыми элементами, что открывает перспективы для создания гибридных нейроморфных и квантовых процессоров. Разработанные концепции, модели и экспериментальные протоколы позволяют перейти к практической реализации энергоэффективных вычислительных систем на основе многоэлементных сверхпроводниковых цифро-аналоговых классических и квантовых нейросетей.

Публикации

Возможность практического использования результатов
Результаты проекта формируют научно-технологический задел для развития в РФ перспективных направлений: энергоэффективных нейроморфных систем на основе сверхпроводниковых нейронов, гибридных цифро-аналоговых архитектур для ИИ и квантовых вычислений. Разработанные технологии (джозефсоновские структуры для нейроморфных приложений, методы управления кубитами) могут быть интегрированы в создание нового поколения процессоров для задач оптимизации, машинного обучения и квантовой коррекции ошибок, что критично для конкурентоспособности отечественной электроники и импортозамещения. Социальный эффект включает подготовку высококвалифицированных кадров в области квантовых технологий и искусственного интеллекта, а также укрепление научно-производственной кооперации через внедрение экспериментальных методик (например, Nb-AlOx-Nb структур) в промышленные процессы микроэлектроники, что способствует технологическому суверенитету и устойчивому развитию высокотехнологичных секторов экономики.