У роботі розглянуто сучасний стан гібридних квантово-класичних систем штучного інтелекту. Водночас сучасні квантові пристрої класу NISQ мають низку обмежень: шум квантових операцій, обмежену кількість кубітів, малу глибину квантових схем, відсутність повної корекції помилок і складність завантаження класичних даних у квантове представлення. Обґрунтовано, що за таких умов квантовий компонент доцільно розглядати не як повну заміну класичної моделі, а як спеціалізований елемент гібридної системи. Розглянуто основні методи гібридного квантово-класичного підходу, зокрема варіаційні квантові алгоритми, кодування даних, класичну оптимізацію та повторне завантаження даних. Окрему увагу приділено потенційному інструментарію для реалізації таких систем, зокрема Qiskit, PennyLane, Cirq, scikit-learn і MLflow.
У роботі розглянуто сучасний стан гібридних квантово-класичних систем штучного інтелекту. Водночас сучасні квантові пристрої класу NISQ мають низку обмежень: шум квантових операцій, обмежену кількість кубітів, малу глибину квантових схем, відсутність повної корекції помилок і складність завантаження класичних даних у квантове представлення. Обґрунтовано, що за таких умов квантовий компонент доцільно розглядати не як повну заміну класичної моделі, а як спеціалізований елемент гібридної системи. Розглянуто основні методи гібридного квантово-класичного підходу, зокрема варіаційні квантові алгоритми, кодування даних, класичну оптимізацію та повторне завантаження даних. Окрему увагу приділено потенційному інструментарію для реалізації таких систем, зокрема Qiskit, PennyLane, Cirq, scikit-learn і MLflow.
Трочун Є.В. Метод гібридизації класичних та некласичних обчислень для завдань штучного інтелекту. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 121 – Інженерія програмного забезпечення з галузі знань 12 – Інформаційні технології. – Національний Технічний Університет України «Київський Політехнічний Інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена розробці комплексного методу гібридизації класичних та квантових обчислень для підвищення продуктивності та ефективності роботи систем штучного інтелекту, які будуються на основі глибоких нейронних мереж. Вперше було розроблено комплексний метод підвищення ефективності роботи глибоких нейронних мереж за допомогою використання квантових обчислень. Досліджено метод використання квантового пристрою у вигляді одного з прихованих рівнів гібридної глибокої нейронної мережі для підвищення швидкодії моделі штучного інтелекту. Підвищення швидкодії досягається за рахунок інкапсуляції частини обчислень у квантовий пристрій, що виконується на квантовому апаратному забезпеченні, яке надає значне прискорення виконання обчислень порівняно з класичним апаратним забезпеченням. Це робить класичну частину гібридної моделі менш глибокою та відповідно зменшує кількість класичних операцій, що необхідна для роботи нейронної мережі, що відповідно збільшує швидкодію моделі. Розроблено метод використання квантового пристрою для попередньої обробки вхідних даних для збільшення варіативності тренувального набору даних та підвищення точності роботи моделі за рахунок залучення більш різноманітних даних для тренування моделі. Відповідно до методу, квантовий пристрій використовується для квантового «зашумлення» тренувальних данихта виконує роль кроку штучного розширення тренувального набору даних (data augmentation, або ж скорочено DA) при підготовці моделі. Це дозволяє розширити тренувальний набір даних та відповідно досягнути вищих показників точності порівняно з референтними моделями, особливо у контексті задач, де тренувальний набір даних є обмеженим. Розроблено метод використання квантової схеми у якості першого згорткового шару глибоких згорткових нейронних мереж для підвищення точності роботи моделі штучного інтелекту. Відповідно до розробленого методу, квантовий згортковий шар створює багатоканальне представлення вхідного зображення та модель використовує глибоку згорткову мережу у якості класичної частини гібридної моделі для опрацювання багатоканального варіанту зображення, що сприяє кращому виділенню характерних рис класів та сприяє підвищенню точності роботи моделі. Розроблено набір програмних компонентів для виконання як класичних задач класифікації зображень, що використовуються для аналізу ефективності моделей штучного інтелекту, так і показано ефективність підходів для вирішення практико-орієнтованої задачі аналізу знімків місцевості, отриманих з супутника, для виявлення ділянок уражених природною катастрофою. Для експериментів було використано гібридні моделі, побудовані на основі глибоких згорткових нейронних мереж, як простої пірамідальної архітектури, так і складніші та більш сучасні рішення, такі як ResNet50 та EfficientNet. Проведено аналіз результатів застосування запропонованих методів гібридизації класичних та некласичних обчислень. За результатами експериментів з застосуванням запропонованих методів, було продемонстровано їх ефективність у контексті підвищення точності роботи моделей з простішими архітектурами (згорткові нейронні мережі пірамідальної архітектури) на класичних та достатньо повних наборах даних, таких як CIFAR100 (покращення точності класифікації на 2.9% порівняно з референтною моделлю VGG-16). На практико-орієнтованій задачі класифікації зображень, представленої набором даних супутникових знімків, який є менш повним, збільшення ефективності було продемонстровано гібридними моделями наоснові як простіших, так і складних архітектур (таких як EfficientNet та ResNet50). Та було досягнуто нової найсучаснішої та найвищої «state-of-the-art» (SOTA) точності 98.81% (покращення на 0.31% порівняно з референтною моделлю) за допомогою гібридної квантово-класичної моделі, побудованої на основі EfficientNet. Також було доведено можливість та практичність використання методу гібридизації, що полягає у виокремленні частини прихованих шарів глибокої нейронної мережі у квантовий пристрій. Даний підхід гібридизації показав нижчу точність роботи моделі, досягнувши точності у 72.75% (зниження точності на 3.25% відносно референтної моделі) на наборі даних супутникових знімків. Проте це зниження точності може бути несуттєвим у ряді задач відносно пришвидшення операцій за рахунок перенесення частини обчислень на квантове апаратне забезпечення. Розроблені методи є складовими комплексного методу гібридизації класичних та некласичних обчислень та дозволяють підготувати гібридні моделі на основі класичних нейронних мереж, залежно від типу задачі та вимог з підвищення швидкодії чи точності роботи моделей при вирішенні ряду різноманітних практичних задач.
У сучасному світі, де квантові технології швидко розвиваються, традиційні криптографічні системи стикаються з серйозними викликами.Квантові обчислення здатні порушити основи сучасних криптографічних протоколів, таких як RSA і ECC, шляхом застосування алгоритмів, які можуть зламати ці системи за рекордно короткий час.Ця стаття присвячена аналізу впливу квантових технологій на криптографію, а також необхідності створення нових рішень для захисту інформації.Метою даного наукового дослідження є оцінка сучасного стану постквантової криптографії та виявлення нових підходів, які можуть забезпечити надійний захист інформації в умовах квантового прогресу.У роботі розглядаються такі напрямки, як криптографія на основі решіток, кодова криптографія, мультиваріантна криптографія та криптографія на основі хеш-функцій.Наукова і практична значущість цієї роботи полягає в тому, що вона допомагає зрозуміти виклики, які постають перед сучасною криптографією в умовах квантових обчислень, і пропонує можливі рішення для їх подолання.Методологія дослідження включає огляд літератури, аналіз існуючих криптографічних систем, а також оцінку їх стійкості до квантових атак.Основні результати роботи показують, що підходи на основі решіток та кодів мають високу стійкість до квантових атак і можуть бути використані для розробки нових криптографічних протоколів.Також було виявлено, що мультиваріантна криптографія, хоча і показує обіцяючи результати, потребує подальших досліджень для оптимізації продуктивності.Висновки дослідження підкреслюють важливість комплексного підходу до безпеки інформації в умовах квантового прогресу.Цінність проведеного дослідження полягає в його внеску у розвиток постквантової криптографії, оскільки воно не тільки визначає актуальні виклики, але й пропонує нові напрямки для майбутніх досліджень.Практичне значення підсумків роботи полягає в тому, що результати можуть бути використані для розробки безпечних інформаційних систем у контексті квантових загроз.Ключові слова: постквантова криптографія, інформаційна безпека, криптографія на основі решіток, кодова криптографія, мультиваріантна криптографія, квантові комп'ютери, криптографічні протоколи.Вступ.З розвитком квантових обчислень криптографія, яка є основою сучасної інформаційної безпеки, стикається з новими викликами.Сучасні криптографічні алгоритми, такі як RSA, DSA та алгоритми на основі еліптичних кривих, широко використовуються для захисту конфіденційних даних, онлайн-транзакцій та комунікацій в інтернеті.Вони забезпечують надійну безпеку завдяки складності факторизації великих чисел або вирішення дискретних логарифмів, що є обчислювально непосильними для класичних комп'ютерів.Проте з розвитком квантових обчислень постала загроза традиційним криптографічним методам, які вже кілька десятиліть використовуються для забезпечення інформаційної безпеки.Квантові комп'ютери використовують принципи квантової механіки, зокрема квантову суперпозицію та квантову заплутаність, завдяки яким вони можуть одночасно обробляти багато варіантів рішення задачі, що робить їх набагато швидшими для певних обчислювальних завдань, як, наприклад, факторизація великих чисел або пошук у великій базі даних.Потужність квантових комп'ютерів дозволяє зламати багато з існуючих криптосистем за допомогою алгоритмів Шора [1] та Гровера [2], що ставить
У роботі наведено огляд та аналіз поточного стану стандартизації посткватової криптографії.Розвиток квантових комп'ютерів загрожує безпеці криптографічних алгоритмів, які застосовуються сьогодні.Щоб протистояти цій загрозі, була започаткована область постквантової криптографії.Але розгортання нових криптографічних систем потребує багато часу та зусиль.Таким чином, політики та власники систем повинні підготуватися.Наразі органи стандартизації продовжують стандартизувати протоколи, створені з використанням доквантових систем, які не витримають квантових атак.До таких протоколів доцільно застосовувати концепції гібридних систем (подвійне шифрування, подвійний KEM, подвійні підписи тощо).Однак цього немає в поточному плані.Тому рекомендується враховувати постквантову інтеграцію при розробці нових стандартів або оновленні існуючих.Ключові слова: постквантова криптографія; цифровий підпис; механізм встановлення ключа (KEM), квантовобезпечний Вступ.Криптографія є вирішальним інструментом для безпеки сучасного цифрового суспільства і використовується практично всюди.Розвиток квантових комп'ютерів загрожує безпеці криптографічних алгоритмів, які застосовуються сьогодні.Щоб протистояти цій загрозі, була започаткована область постквантової криптографії.Постквантова криптографія -це область криптографії, в якій системи вивчаються за припущення безпеки, що криптоаналітик має квантовий комп'ютер, тоді як користувач має бути звичайним користувачем сучасних систем без квантових можливостей.На даний момент існуючі квантові комп'ютери недостатньо великі, щоб становити загрозу сучасній криптографії.Однак розгортання нових криптографічних систем забирає багато часу та зусиль, і тому важливо мати заміни ще до того, як з'являться великі потужні квантові комп'ютери.Але як показує практика, просто взяти і замінити існуючі стандарти та протоколи на постквантові не так легко і є багато складнощів: необхідно визначити нові моделі безпеки, розробити нові методи доказів, тощо. Родини постквантових алгоритмівНаразі у світі триває кілька великих конкурсних процесів задля знаходження ефективних постквантових алгоритмів шифрування та підписів, основним з яких УДК 004.056.55
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.
У роботі запропоновано узагальнення булевих операцій для квантових обчислень.Показано, що базовий набір булевих однокубітних операцій містить 6 операцій та має 2 варіанти наборів по 4 операції.Запропоновано 9 квантових операцій додатково до 7-ми класичних (еквіваленція, диз'юнкція, кон'юнкція, імплікація, заперечення диз'юнкції, заперечення кон'юнкції, виключна диз'юнкція).В результаті отримано повний набір 16 однокубітних операцій, які забезпечують 16 4 = 65 тисяч 536 бінарних (двокубітних) логічних операцій, що відповідає кількості базових станів 16-кубітного квантового процесора.Велика кількість операцій дозволить підвищити продуктивність квантових обчислень в цифрових симуляторах квантових процесорів з точки зору паралельності обчислень та скорочення програмного коду.Ключові слова: квантові обчислення, логічні операції, булева алгебра Вступ.На сьогодні у галузі зв'язку та високопродуктивних обчислень активними темпами розробляють та активно впроваджують квантові технології.Багато дослідників вважають, що у найближчому майбутньому квантові технології забезпечать ключові досягнення у багатьох сферах діяльності людини, які потребують надшвидке вирішення обчислювальних задач великої складності, зокрема в криптографії та моделюванні надскладних процесів [1].Перспективи в галузі високопродуктивних обчислень ґрунтуються на застосуванні квантових комп'ютерів, які використовують заплутані (зчеплені) квантові стани.При цьому стани включають як чисті стани окремих кубітів, так і змішані стани, які є результатом взаємодії (інтерференції) декількох кубітів.Всього кількість таких, так званих базових, станів становить 2 N , де N -кількість кубітів.Тобто для 8-кубітного квантового процессора кількість станів рівна 2 8 =256, а для 16-кубітного -вже 2 16 =65 536 станів [2].З точки зору теорії обчислень, кожний стан -це сигнал (число), записаний у певному розряді вихідного квантового регістру, що має 2 N розрядів.На кожному такті роботи процесора кожний сигнал -це результат виконання певної логічної операції.На сьогодні в класичній теорії обчислень відомо 8 операцій, з яких одна унарна -заперечення та 7 бінарних -еквіваленція, диз'юнкція (АБО), кон'юнкція (І), імплікація, заперечення диз'юнкції (НЕАБО), заперечення кон'юнкції (НЕІ), виключна диз'юнкція (виключне АБО, сума по модулю 2, ).
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.