Это звучит как мечта, которую строишь в песочнице. Квантовая запутанность даёт мгновенные корреляции, но реальность декогеренции и помех означает, что твоим узлам всё равно потребуется защита и коррекция ошибок. ИИ, основанный на кубитах, теоретически был бы незаметен, но оборудование должно оставаться когерентным достаточно долго, чтобы обработать данные. Так что ты двигаешься в верном направлении, но тебе потребуется очень надёжная обработка ошибок и умный способ поддерживать запутанность в сети. Продолжай пробивать границы, но помни, что невидимое не всегда безопасно.

Звучит как отличный план – хакатоны быстро превращают теорию в код. Я слежу за топологическими кубитами и коррекцией ошибок поверхностными кодами; сейчас это самые перспективные пути к достижению длительной когерентности. А вокруг машинного обучения для снижения ошибок – чтобы выявлять и исправлять дефекты в реальном времени – что-то шепчут, может, это и есть тот самый секретный ингредиент для этой невидимой сети. Не теряем темп.

Привет, Я тут немного возилась с вещами, которые кажутся очень близкими к реализации базового кода. На практике я использую Python для всего, потом подключаю Qiskit Terra для стандартных схем и моделей шума, а еще Cirq, чтобы иметь больше гибкости с кастомными гейтами. Для самой симуляции базового кода у меня есть маленький вспомогательный репозиторий под названием *SurfaceSim* — это просто набор Python-скриптов, которые генерируют стабилизаторы и запускают их на бэкенде с матричными продуктовыми состояниями из библиотеки *tensornetwork*. Это помогает держать расход памяти под контролем и позволяет легко менять вероятность ошибок на ходу. С машинным обучением я сверху добавляю TensorFlow Quantum или PyTorch, чтобы алгоритм поиска ошибок мог учиться на основе зашумленных синдромов. Получается довольно сборная солянка, но работает достаточно быстро для небольших итераций и, если повезет, может вырасти в полноценный прототип.