У роботі запропоновано гібридний квантовий генетичний алгоритм (Hybrid Quantum Genetic Algorithm, HQGA) для задач функціональної оптимізації. Всі базові оператори реалізовано засобами квантового комп’ютера, а допоміжні обчислення, як то функція пристосованості та пошук найкращої особини популяції виконуються на класичному комп’ютері. Для організації еволюційного процесу використовується томографія квантових станів – відновлення амплітуд імовірності стану кубіта за результатами вимірювання його квантового ансамблю. Проведено моделювання HQGA за допомогою середовища IBM Qiskit з використанням ідеального симулятора AerSimulator та моделей реальних квантових комп’ютерів (FakeMarrakesh, FakeBrisbane, FakeKyoto тощо). Показано, що він забезпечує швидку збіжність при невеликих розмірах популяції, перевершуючи класичні генетичні алгоритми за швидкістю та точністю при невеликій кількості ітерацій. Аналіз впливу параметрів симуляції (шумові моделі реальних квантових комп’ютерів) підтвердили стійкість методу до апаратних обмежень сучасних квантових пристроїв IBM та квантових помилок.
У роботі запропоновано гібридний квантовий генетичний алгоритм (Hybrid Quantum Genetic Algorithm, HQGA) для задач функціональної оптимізації. Всі базові оператори реалізовано засобами квантового комп’ютера, а допоміжні обчислення, як то функція пристосованості та пошук найкращої особини популяції виконуються на класичному комп’ютері. Для організації еволюційного процесу використовується томографія квантових станів – відновлення амплітуд імовірності стану кубіта за результатами вимірювання його квантового ансамблю. Проведено моделювання HQGA за допомогою середовища IBM Qiskit з використанням ідеального симулятора AerSimulator та моделей реальних квантових комп’ютерів (FakeMarrakesh, FakeBrisbane, FakeKyoto тощо). Показано, що він забезпечує швидку збіжність при невеликих розмірах популяції, перевершуючи класичні генетичні алгоритми за швидкістю та точністю при невеликій кількості ітерацій. Аналіз впливу параметрів симуляції (шумові моделі реальних квантових комп’ютерів) підтвердили стійкість методу до апаратних обмежень сучасних квантових пристроїв IBM та квантових помилок.
Запропоновано новий квантовий генетичний алгоритм (QGA) із можливістю його практичної реалізації на квантовому комп’ютері. Заборона квантового клонування не дозволяє реалізувати традиційний еволюційний процес, тому використовується гібридна класично-квантова архітектура для QGA. Всі генетичні оператори реалізуються засобами квантового комп’ютера, а допоміжні обчислення, такі як розрахунок функції пристосованості та пошуку найкращої особини популяції, реалізовано на класичному комп’ютері. Для генерації наступних поколінь популяції застосовується томографія квантових станів – відновлення амплітуд квантового стану кубіта за результатами вимірювання його квантового ансамблю.
Обсяг і структура роботи. Пояснювальна записка до магістерської дисертації містить 122 сторінок тексту, 10 рисунків, 2 таблиці та 52 найменування використаних джерел. Об’єкт дослідження – процес стабілізації квантових станів та компенсації квантової декогеренції. Предмет дослідження – апаратно-програмні засоби та нейромережеві алгоритми Edge AI для предиктивного керування надпровідними кубітами на базі гетерогенної архітектури мікроконтролерів. Мета роботи – підвищення часу когерентності та стабільності надпровідних кубітів шляхом розробки автономної високошвидкісної системи предиктивного керування, що функціонує в жорсткому реальному часі за рахунок впровадження концепції TinyML на багатоядерному мікроконтролері. Методи дослідження. У роботі використано методи квантової механіки та формалізм вектора Блоха для створення математичної моделі цифрового двійника кубіта; методи цифрової обробки сигналів та фільтрації для генерації стохастичного флікер-шуму на базі апаратного модуля TRNG; методи машинного навчання, афінного симетричного квантування та концепцію TinyML для розробки, стиснення та розгортання багатошарового персептрона на мікроконтролері. Наукова новизна. Набуло подальшого розвитку застосування парадигми Edge AI для задач стабілізації квантових станів. Доведено можливість ефективного субмікросекундного прогнозування стохастичного шуму Паулі за рахунок розподілу обчислень на гетерогенній архітектурі та застосування апаратних DSP-інструкцій SMLAD. Практичне значення. Розроблено та оптимізовано готовий програмно-апаратний комплекс на базі системи на кристалі PSoC 63, який забезпечує наскрізну латентність контуру керування на рівні 4.5 мікросекунди при використанні менше 20% апаратних ресурсів пам'яті. Розроблена система може бути використана як базовий рівень керування в мікроелектронній інфраструктурі сучасних квантових процесорів.
У статті розглянуто ключові аспекти впливу квантових обчислень на сучасну інформаційну безпеку, а також потенційні наслідки їх впровадження у різних сферах суспільного життя. Зокрема, аналізуються ризики, які виникають через можливість зламу традиційних криптографічних алгоритмів, таких як RSA, DSA, ECC та інші, за допомогою квантових комп’ютерів, які здатні виконувати обчислення з небаченою швидкістю. Це створює загрозу для конфіденційності, цілісності та доступності інформації у фінансових, державних, військових та інших критично важливих системах. У роботі пропонуються шляхи вирішення проблем, пов’язаних із впровадженням стійкої до квантових атак криптографії. Описано перспективи використання алгоритмів, що базуються на ґратках, кодах корекції помилок, багатоваріантних рівняннях, ізогеній еліптичних кривих та інших підходах, здатних забезпечити довготривалу безпеку даних. Розглянуто міжнародні ініціативи щодо стандартизації постквантових криптографічних технологій, серед яких особливу роль відіграє програма NIST з розробки нових криптографічних стандартів.Окрему увагу приділено викликам, які постають перед країнами на національному рівні. Серед них – необхідність модернізації існуючих інформаційних систем, розробки нових стандартів кібербезпеки, підготовки спеціалістів у галузі квантових технологій, а також значні фінансові та організаційні витрати. Виокремлено ризики для фінансової, енергетичної, транспортної та державної інфраструктури, які є критично залежними від надійних криптографічних методів захисту. Стаття акцентує увагу на важливості міжнародної співпраці в умовах глобальних постквантових загроз. Запропоновано механізми міжнародного обміну досвідом, спільні дослідження та створення альянсів для прискорення впровадження стійких до квантових атак технологій. Розглянуто необхідність розробки нових стратегій кіберзахисту, які враховують виклики майбутнього та забезпечують стабільність сучасних інформаційних систем у постквантову еру
В роботі представлено концептуальну архітектуру та програмну реалізацію інтелектуальної системи, що об’єднує три парадигми: нечітку логіку, експертні системи та квантові алгоритми. За допомогою інструментарію scikit-fuzzy на мові Python реалізовано експертну систему з нечіткою логікою. Вона обробляє неточні вхідні дані і генерує тривалість поливу. Для вибору оптимальної стратегії в умовах невизначеності використовується симуляція квантового алгоритму за допомогою бібліотеки Qiskit від IBM. Інтеграція зазначених підходів дозволяє створити систему прийняття рішень, де нечітка логіка забезпечує гнучкість, експертна система – надійність, а квантові обчислення – оптимізацію стратегії. Представлений приклад демонструє можливості побудови гібридних систем для вирішення багатофакторних завдань у таких галузях, як точне землеробство, автоматизація виробничих процесів та управління ресурсами.
Стрімкий розвиток методів штучного інтелекту та машинного навчання супроводжується зростанням потреби у моделях, які поєднують високу точність з прозорістю та нтерпретацєю результатів. Більшість сучасних глибоких нейронних мереж функціонують як «чорні скриньки», що ускладнює їх застосування у критично важливих сферах – медицині, фінансах, транспорті, де необхідна верифікація рішень експертами. Водночас, розвиток квантових технологій і квантового машинного навчання відкриває нові можливості для побудови моделей, здатних ефективно працювати у просторах великої розмірності. Мета роботи полягає у розробці та експериментальній перевірці інтерпретованої гібридної моделі бінарної класифікації, яка поєднує нечіткий шар правил з варіаційною квантовою схемою, на прикладі задачі прогнозування виживання пасажирів (датасет Titanic), а також у порівнянні її з класичними підходами з точки зору точності та пояснюваності. Методологія дослідження ґрунтується на поєднанні апарату нечіткої логіки та варіаційних квантових схем. На першому етапі формуються лінгвістичні змінні для ознак датасету, задаються гауссові функції належності та формалізуються інтерпретовані нечіткі правила типу IF–THEN, які відображають предметні знання про задачу Titanic. На основі ступенів активації правил будується вектор ознак нечіткого шару. На другому етапі цей вектор лінійно агрегується за допомогою ваг правил, що підлягають навчанню, та кодується в параметри вхідних квантових обертань. Третій етап передбачає використання варіаційної квантової схеми з параметризованими воротами RX, RY та ентанглінгом CNOT, вихід якої вимірюється оператором Паулі-Z та перетворюється у ймовірність класу за допомогою логістичної функції. Навчання здійснюється методом градієнтного спуску з використанням правила параметрного зсуву для квантової частини моделі. Для порівняння реалізовано нечітко-класичний варіант моделі без квантового шару та логістичну регресію. Наукова новизна роботи полягає у створенні гібридної нейро-фазі-квантової архітектури, у якій знання предметної області явно кодуються у вигляді нечітких правил з інтерпретованими вагами, а квантовий шар використовується як нелінійний агрегатор цих правил. На відміну від традиційних «чорних» квантових класифікаторів, запропонований підхід забезпечує прозоре відображення впливу кожного правила на кінцевий результат, що підвищує довіру до моделі та створює можливості для експертного аналізу. У роботі продемонстровано, що поєднання нечіткої логіки з варіаційними квантовими схемами дозволяє отримати класифікатор зі збереженою інтерпретованістю та покращеними можливостями моделювання складних залежностей між ознаками. Висновки. Експериментальне дослідження на основі датасету Titanic показало, що запропонована гібридна модель демонструє якість класифікації (accuracy, F1-міру), порівнянну або дещо вищу за результати нечітко-класичної моделі та логістичної регресії, при цьому забезпечуючи високий рівень інтерпретованості завдяки аналізу ваг і активності нечітких правил. Модель дозволяє пояснювати окремі рішення, визначати найважливіші правила і перевіряти їх на узгодженість з очікуваними доменними знаннями. Перспективними напрямами розвитку є масштабування моделі на більш комплексні задачі, автоматична генерація нечітких правил, адаптація до роботи на реальних квантових пристроях із шумами та застосування в галузях, де особливо важливі прозорість і надійність систем штучного інтелекту.
Проведено аналіз методів оптимізації інфраструктури мережі радіозв’язку через моделювання на основі системи штучного інтелекту та квантових обчислень. Показано ефективність застосування методики автоматизації процедури конфігурації фізичного каналу довільного доступу через призначення індексу кореневої послідовності RSI. Показано, що на математичному рівні зазначена процедура формалізується як вирішення задачі квадратичної необмеженої двійкової оптимізації QUBO для потокових даних мобільної мережі радіозв’язку. У рамках математичного моделювання була розглянута ефективність застосування «квантового відпалу» як метаевристичної методики пошуку глобального екстремуму цільової функції для безконфліктних задач призначення RSI. Відповідно зазначеного підходу набори параметрів для кожної комірки формують відповідні підмножини змінних, що разом створюють множину параметрів мережі радіодоступу, діапазони значень яких вирішуються через розрахунок скінчених і дискретних областей значень, де виконуються умови істинності всіх предикатів. Оцінка ефективності застосування відповідних метаевристичних алгоритмів на основі квантових досліджень з класичними програмними алгоритмами відповідно цільових показників точності та часу обробки набору даних фіксованої довжини. Процедура самоорганізації мережі радіодоступу згідно розробленої схеми включає у себе вирішення задачі квадратичної необмеженої двійкової оптимізації QUBO, що проводиться з застосуванням лазерного відпалу і базується на системі підтримки виконання операцій програмного забезпечення. При цьому для всіх сценаріїв використання визначається точність математичного моделювання, а для оцінки продуктивності роботи комплексу, у свою чергу, використовуються ключові показники ефективності комунікаційної мережі і обчислювального блоку.