TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
К списку каналов
Machinelearning avatar

TGINSIGHT CHAT

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data

Технологии

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

Подписчики31.3万Текущее число подписчиков
Постов1,009Проиндексировано постов
Охват65,300Просмотры последних постов
Последние посты

Последние посты

Тег: #quantumcomputing · 2 постов

当前筛选 #quantumcomputing清除筛选

Опубликован 2 апр.

⚡️Google показала, что квантовые компьютеры угрожают практически всей экосистеме криптовалют. Команда Google Quantum AI совместно с исследователями Ethereum Foundation и Стэнфорда опубликовали исследование, которое рисует тревожную картину: квантовая угроза касается не отдельных блокчейнов, а криптовалютной индустрии в целом - от базовых транзакций до смарт-контрактов, механизмов консенсуса, стейблкоинов и токенизированных активов. В центре работы - оценки ресурсов для взлома криптографии на эллиптических кривых secp256k1, которая защищает подписи в Bitcoin, Ethereum и множестве других блокчейнов. Авторы разработали квантовые схемы, которые потребуют менее 500 тысяч физических кубитов (в 20 раз меньше, чем считалось ранее). Для контекста: крупнейшие квантовые процессоры сегодня содержат порядка 1000 кубитов, но индустрия масштабируется быстро, и финишная черта теперь значительно ближе. 🟡Скорость На сверхпроводящей архитектуре такая атака займёт около 9 минут при среднем времени блока Bitcoin в 10 минут. Это означает, что квантовый атакующий теоретически способен перехватить транзакцию прямо из мемпула, вычислить приватный ключ и подменить перевод до его записи в блокчейн. Вероятность успеха такой атаки авторы оценивают примерно в 41%. 🟡Перехват транзакций - лишь часть проблемы. Исследование разбирает уязвимости всей криптоэкосистемы. Около 6,9 млн. BTC (порядка 35% всех монет в обращении) уже подвержены атакам по раскрытым или повторно использованным ключам, включая 1,7 млн BTC на ранних адресах эпохи Сатоши. Современный формат Taproot (P2TR), принятый в 2021 году, парадоксальным образом вернул уязвимость, устраненную предшественниками: он снова записывает публичный ключ открыто в блокчейн. 🟡Ethereum еще уязвимей. Авторы выделяют 5 отдельных категорий: 🟠аккаунты с раскрытыми ключами (~20,5 млн. ETH в топ-1000 кошельков); 🟠админ-ключи смарт-контрактов (2,5 млн. ETH плюс ~200 млрд. USD в стейблкоинах и токенизированных активах); 🟠код L2-протоколов и мостов (~15 млн. ETH); 🟠консенсусный слой с 37 млн. ETH в стейкинге и механизм Data Availability Sampling, где однократная квантовая атака создает переиспользуемый бэкдор, работающий уже без квантового компьютера. 🟡Угроза распространяется далеко за пределы двух крупнейших блокчейнов. Litecoin, Dogecoin, Bitcoin Cash, Zcash, Monero, Solana, Cardano, Rootstock - все используют криптографию на эллиптических кривых и находятся в зоне риска. Приватные блокчейны (Zcash и Monero) столкнутся еще и с ретроактивной деанонимизацией: будущий квантовый атакующий сможет расшифровать исторические конфиденциальные транзакции. Стейблкоины и токенизированные активы наследуют все уязвимости хост-блокчейнов, а прогнозируемый рост рынка токенизации до 16 трлн USD к 2030 году многократно увеличивает масштаб потенциального ущерба. При этом Proof-of-Work-майнингу Bitcoin квантовые компьютеры не угрожают: ускорение от алгоритма Гровера полностью поглощается накладными расходами квантовой коррекции ошибок. Для подтверждения своих оценок без раскрытия деталей атаки команда применила криптографическое доказательство с нулевым разглашением - прецедент ответственного раскрытия в квантовом криптоанализе. Авторы призывают все криптосообщества как можно скорее начинать миграцию на постквантовую криптографию, ссылаясь на успешные примеры: блокчейн QRL, первую PQC-транзакцию на Algorand, эксперименты на Solana и XRP Ledger. 🟡Блогпост 🟡Исследование @ai_machinelearning_big_data #QuantumComputing#Crypto#PostQuantum#Google

25,400 views

Опубликован 22 окт.

🔥 GOOGLE AI опубликовали пост о настоящем прорыве в области QUANTUM AI Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо». Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах. Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире. 🟠Что это значит простыми словами Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество. Проще говоря: 1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию. 2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад. 3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично. 4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос. Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными. Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее. «Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения. *Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы. 🟢Статья: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6 @ai_machinelearning_big_data #QuantumComputing#Google#AI#Nature#Physics

39,900 views