Исследователи улучшили поиск майорановских мод в сверхпроводниках

Международная команда исследователей с участием физиков МИЭМ ВШЭ показала, что немагнитные примеси помогают точнее выявлять майорановские моды — квантовые состояния, которые считаются перспективными для квантовых компьютеров. Они выяснили, что такие примеси сдвигают уровни, которые обычно маскируют майорановский сигнал, а саму моду почти не трогают, благодаря чему ее пик в спектре становится отчетливее. Исследование опубликовано в журнале Research.
Майорановские моды — редкие квантовые состояния, которые могут появляться в некоторых сверхпроводниках. В частности, они возникают в магнитных вихрях — маленьких областях внутри материала, где сосредоточено магнитное поле. При этом майорановские моды очень сложно разрушить случайными помехами или несовершенствами материала, поэтому их рассматривают как основу для устойчивых кубитов — элементов квантового компьютера, в которых закодирована информация.
Проблема в том, что увидеть майорановскую моду в эксперименте трудно: рядом с ней возникают и другие квантовые состояния, похожие по энергии, поэтому сигналы легко перепутать. Раньше с этой проблемой пытались справиться, выбирая сверхпроводники, в которых меньше примесей и лишних состояний и майорановский сигнал должен быть заметнее. Но на практике такие системы трудно получить и стабильно воспроизводить, а результаты измерений часто остаются неоднозначными.
Исследовательская группа из МФТИ, МИЭМ ВШЭ, МИФИ и парижской Сорбонны показали, что немагнитная примесь в сверхпроводниках может работать как полезный элемент. С помощью компьютерного моделирования они изучили действие дефекта, который создает локальный энергетический барьер и фиксирует вихрь в определенном месте. Оказалось, что обычные состояния внутри вихря чувствительны к такому барьеру и смещаются по энергии. А энергия майорановской моды при этом не меняется.
В результате расстояние по энергии между майорановской модой и всеми остальными состояниями увеличивается. Для эксперимента это означает более четкий сигнал: в спектре появляется выраженный нулевой пик, который трудно перепутать с чем-то еще. Важно, что для такого метода не нужны экзотические материалы: эффект возникает и в системах на базе распространенных сверхпроводников.

Принципиально, что речь идет именно о немагнитных примесях. Магнитные дефекты разрушают сверхпроводимость и мешают измерениям, а немагнитные, наоборот, можно превратить в управляемый разделитель: они отталкивают фоновые состояния от нуля, не трогая майорановскую моду.
Алексей Вагов
«Наша работа предлагает более практичный способ получать и обнаруживать моды Майораны, — поясняет автор исследования, директор Центра квантовых метаматериалов МИЭМ ВШЭ Алексей Вагов. — Вместо охоты за уникальными материалами мы делаем ставку на управляемые дефекты в более доступных системах. И надеемся, что это ускорит прогресс в создании квантового компьютера на топологических майорановских состояниях».
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект 075-15-2025-608) и Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.
Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.


