Андрей Белевцев: использовать на практике квантовые технологии без ИИ не получиться
Практическое применение квантовых технологий без искусственного интеллекта (AI) не будет достигнуто — генеративный AI может ускорить решение задач по материаловедению и поиску алгоритмов коррекции ошибок. Об этом на бизнес-завтраке Росатома «Квантовый прорыв: от инвестиций в науку к бизнес-проектам» на ПМЭФ-2025 рассказал старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев.
«Практическое применение квантовых технологий без искусственного интеллекта не будет достигнуто. В большом количестве задач, связанных с несколькими треками, по которым идёт движение к созданию практически применимых квантовых компьютеров, встают задачи по поиску новых материалов и технологических решений для квантовых компьютеров. Алгоритмы генеративного искусственного интеллекта позволяют резко ускорять эти усилия и подбирать нужные нам технологические решения. Поэтому все, кто занимается квантовыми технологиями в мире, стали смотреть, как ускорить то, что делается, с помощью генеративного искусственного интеллекта, стали искать соответствующие технологические решения, начиная с материаловедения и заканчивая другими элементами оптимальной конструкции и проектирования», - отметил он.
Спикер добавил, что обеспечить прорыв также помогут алгоритмы коррекции ошибок. Сейчас надо сосредоточиться на применении AI для обработки результатов вычислений квантовых компьютеров, искать новые алгоритмы определения и коррекции ошибок. Это, по мнению Белевцева, самый короткий путь к масштабированию, потому что можно работать с совершенно другим качеством базового кубита и не упираться в прежние препятствия.
Он добавил, что в большом количестве областей, где раньше задачи решались счётными методами и строились точные модели, GenAI-модели могут это делать быстрее и дешевле. Ещё семь лет назад все самые мощные суперкомпьютеры в мире занимались моделированием физических процессов, особенно климатических моделей. Сейчас климатические модели основаны на генеративном искусственном интеллекте — они быстрее и точнее. Например, в Сбере команда из пяти человек за полгода сделала климатическую модель, которая прогнозирует погоду так же точно, как суперкомпьютер.
«Призываю не смотреть на вычислительно сложные задачи прошлого поколения. Их сейчас можно решить алгоритмически по-другому. Нужно смотреть на вычислительно сложные задачи следующего поколения. Нам нужно в первую очередь искать алгоритмы обучения больших моделей», - сказал Белевцев.
Представитель банка отметил, что из всех направлений он больше всего верит в фотонику, которая имеет кремниево-совместимую реализацию. По его мнению, можно, осуществляя расчёты, делать интегральную фотонику, совместимую с классическими технологиями цифровой и аналоговой электроники.
