https://mymsk.online/posts/id112003-kvantovyj-proryv-otmenjaetsja-slozhnuju-molekulu-poschitali-inache
Квантовый прорыв отменяется: сложную молекулу посчитали иначе
Учёные доказали, что культовую «квантовую» молекулу можно изучать без квантовых машин.
Квантовый прорыв отменяется: сложную молекулу посчитали иначе
Учёные доказали, что культовую «квантовую» молекулу можно изучать без квантовых машин.
2026-01-22T09:24+03:00
2026-01-22T09:24+03:00
2026-01-22T09:24+03:00
Технологии
/html/head/meta[@name='og:title']/@content
/html/head/meta[@name='og:description']/@content
https://mymsk.online/uploads/prew/webp/YQfz7tTnvxcoRld6XMb2.webp
Квантовые компьютеры долгое время воспринимались как символ будущего науки и технологий. Считалось, что именно они позволят решать задачи, недоступные для обычных машин. Как отмечает портал «boda», одной из таких задач было моделирование сложных молекул, связанных с фундаментальными процессами жизни.Одним из главных примеров служила молекула FeMoco — активный центр фермента нитрогеназы. Благодаря ей бактерии способны превращать азот из воздуха в аммиак, обеспечивая растения необходимыми соединениями. Этот процесс лежит в основе устойчивости природных экосистем.FeMoco привлекала внимание не только биологов, но и специалистов по вычислениям. Сложная структура и нестандартное поведение электронов сделали её своего рода тестом для будущих квантовых технологий. Многие годы считалось, что без квантовых компьютеров такие расчёты невозможны.Однако в начале 2026 года исследователи показали иной подход. Используя современные классические алгоритмы, они рассчитали одну из широко применяемых моделей FeMoco с точностью, достаточной для химических выводов. Для этого не потребовались квантовые вычислительные системы.Учёные уточняют, что речь идёт о модельном описании, а не о полном воспроизведении процессов в живых организмах. Тем не менее именно эта модель ранее использовалась как ориентир для оценки потенциала квантовых машин.Результат стал сигналом для научного сообщества: границы между классическими и квантовыми вычислениями могут меняться быстрее, чем ожидалось. Это подчёркивает важность развития алгоритмов и делает исследования в области устойчивых технологий более доступными уже сегодня.
Моя Москва.онлайн
info@mymsk.online
Моя Москва.онлайн
2026
Новости
ru-RU
Моя Москва.онлайн
info@mymsk.online
Моя Москва.онлайн
Моя Москва.онлайн
info@mymsk.online
Моя Москва.онлайн
Технологии
Квантовый прорыв отменяется: сложную молекулу посчитали иначе
Учёные доказали, что культовую «квантовую» молекулу можно изучать без квантовых машин.
Автор: Татьяна Лытенкова
22 января 2026
Фото: Generated by DALL·E
Квантовые компьютеры долгое время воспринимались как символ будущего науки и технологий. Считалось, что именно они позволят решать задачи, недоступные для обычных машин. Как отмечает портал «boda», одной из таких задач было моделирование сложных молекул, связанных с фундаментальными процессами жизни.
Одним из главных примеров служила молекула FeMoco — активный центр фермента нитрогеназы. Благодаря ей бактерии способны превращать азот из воздуха в аммиак, обеспечивая растения необходимыми соединениями. Этот процесс лежит в основе устойчивости природных экосистем.
FeMoco привлекала внимание не только биологов, но и специалистов по вычислениям. Сложная структура и нестандартное поведение электронов сделали её своего рода тестом для будущих квантовых технологий. Многие годы считалось, что без квантовых компьютеров такие расчёты невозможны.
Однако в начале 2026 года исследователи показали иной подход. Используя современные классические алгоритмы, они рассчитали одну из широко применяемых моделей FeMoco с точностью, достаточной для химических выводов. Для этого не потребовались квантовые вычислительные системы.
Учёные уточняют, что речь идёт о модельном описании, а не о полном воспроизведении процессов в живых организмах. Тем не менее именно эта модель ранее использовалась как ориентир для оценки потенциала квантовых машин.
Результат стал сигналом для научного сообщества: границы между классическими и квантовыми вычислениями могут меняться быстрее, чем ожидалось. Это подчёркивает важность развития алгоритмов и делает исследования в области устойчивых технологий более доступными уже сегодня.