Продолжаем цикл материалов о кварнтовом мире. В этом поговорим о наиболее известных многокубитных квантовых вентилях.

Новая веха на пути к созданию работающего без ошибок квантового компьютера 

Компания Riverlane 13 сентября 2023 года объявила о создании декодера исправления ошибок при проведении квантовых вычислений квантовым компьютером. В этой статье мы расскажем, что представляет собой этот декодер, какие функциональные возможности он открывает для производителей и пользователей квантовых компьютеров, а также о том, что Riverlane планирует сделать в дальнейшем для достижения повышения отказоустойчивости квантовых вычислений. 

Квантовая корркция ошибок (QEC) 

Квантовая коррекция ошибок (QEC) используется в квантовых вычислениях для защиты квантовой информации от ошибок, вызванных декогеренцией и другим квантовым шумом. Теоретически квантовая коррекция ошибок необходима для достижения отказоустойчивых квантовых вычислений, которые могут уменьшить влияние шума на хранимую квантовую информацию, неисправные квантовые вентили, неправильную квантовую подготовку и ошибочные измерения.  

Классическая коррекция ошибок использует избыточность. Самый простой, хотя и неэффективный подход — это код повторения. Идея состоит в том, чтобы сохранить информацию несколько раз и — если позже обнаружится, что эти копии расходятся — проголосовать большинством голосов; например, предположим, что мы копируем бит в одном состоянии три раза. Предположим далее, что зашумленная ошибка искажает трехбитовое состояние так, что один из скопированных битов равен нулю, а два других равны единице. Предполагая, что зашумленные ошибки независимы и возникают с некоторой достаточно низкой вероятностью p, наиболее вероятно, что ошибка представляет собой однобитовую ошибку, а передаваемое сообщение состоит из трех единиц. Возможно, что произошла двухбитовая ошибка и переданное сообщение равно трем нулям, но такой исход менее вероятен, чем вышеуказанный.

Всем привет! На связи Владимир Колесников и Владимир Беневоленский из ИТ-команды подразделения ДОМ.РФ Земли. Здесь мы уже рассказывали о том, чем мы занимаемся, но напомним: в ДОМ.РФ мы создаём систему автоматизации вовлечения в оборот неиспользуемого федерального имущества. Другими словами, мы разрабатываем продукт на Б24, в котором земельные участки (ЗУ) проходят долгий путь от появления в системе до реализации на торгах. 

Основными элементами квантового компьютера являются квантовые биты и квантовые вентили. Квантовые вентили, в свою очередь, аналогичны обычным логическим вентилям, которые используются для обработки информации на обычных компьютерах. Квантовые вентили выполняют операции с квантовыми битами, изменяя их состояние в соответствии с логической функцией. Квантовые вентили могут быть реализованы на основе различных физических систем, например, на основе квантовых точек или сверхпроводников. 

Квантовые биты и квантовые вентили работают вместе, чтобы выполнить сложные квантовые вычисления. Например, с помощью квантовых вентилей можно создавать квантовые схемы, которые могут выполнять алгоритмы факторизации больших чисел или решения задач оптимизации. Кроме того, квантовые вентили также могут использоваться для создания квантовых версий классических алгоритмов, таких как алгоритм Шора для факторизации больших чисел. 

Так как кубит можно представить вектором в двумерном пространстве, то действие вентиля можно описать унитарной матрицей, на которую умножается соответствующий вектор состояния входного кубита. Однокубитные вентили описываются матрицами размера 2 × 2. 

Вот, например, схема с одним кубитом, инициализированным состоянием |0〉, которая выполняет одну операцию, X, а затем измеряет кубит.            

На Форуме будущих технологий Корпорация Росатом продемонстрировала самый мощный в стране 16-кубитный квантовый компьютер на ионах, на котором с помощью облачной платформы запущен алгоритм расчета молекулы. По прогнозам экспертов широкое практическое применение квантовых вычислений может начаться уже в 2025 году, а к 2030 году вне квантовое технологическое лидерство станет практически невозможным.

Так, например, в конце 2022 компания IBM установила рекорд по созданию самой большой квантовой вычислительной системы с процессором, содержащим 433 квантовых бита, или кубита. Теперь компания взяла курс на гораздо большую цель — 100 000-кубитную машину, которую она намерена создать в течение 10 лет к 2033 году.

Российские же учёные сделали ставку на кубиты из ионов, которые демонстрируют большее время когерентности и, следовательно, дают больше шансов на успешное завершение квантовых алгоритмов с меньшим уровнем ошибок.

Прототип четырёхкубитового компьютера на ионах был представлен в 2021 году. Затем учёные расширили платформу до использования кудитов вместо кубитов — это сродни увеличению разрядности каждого кубита, что позволяет наращивать производительность без увеличения числа физических кубитов. В этом году система разрослась до 16 кубитов, которую как раз и представили на форуме. В следующем году учёные обещают представить 20-кубитовый процессор.

Давайте попробуем разобраться, насколько работа с кудитами позволит сократить существующее технологическое отставание России в области квантовых вычислений, и чем кудиты отличается от кубитов.

Привет, Хабр!

Мы, Ирина Соколкина и Наталья Просветова, product owner’ы команд «Сопровождение ипотечных кредитов» и «Электронная регистрация. Сделка вне офиса» в Банке ДОМ.РФ, расскажем о проекте по внедрению электронной закладной на разных этапах жизненного цикла ипотечной заявки.  

В мире, где удаленно можно сделать практически всё, банки стремятся сократить физическое взаимодействие с клиентом. Это выгодно как клиенту, который экономит своё время, так и организации, которая экономит время своих сотрудников. Но нельзя просто так взять и перевести процесс оформления закладной в онлайн - для этого должны быть законодательная база, технические возможности и реализация на стороне банка.  

Развитие рынка e-закладных и практика их применения на первичном рынке недвижимости с помощью механизма секьюритизации позволит банкам увеличить ликвидность, что особенно важной в нашей новой реальности. Мы активно добавляем новые возможности: оформляем электронные закладные для новостроек на этапе выдачи кредита, оформляем e-закладную, если у клиентов общая долевая собственность, если сделка проходит с представителями несовершеннолетних или по доверенности.  

Наше подразделение занимается автоматизацией бизнес-процессов обслуживания клиентов в офисах и отделениях банка. Такие бизнес-процессы специфичны для конкретной организации, связаны с соблюдением внутренних регламентов и нормативных документов банка, должны полностью соответствовать часто меняющимся требованиям законодательства и всем инструкциям и правилам ЦБ РФ. Так, например, за процедурой открытия вклада стоит множество взаимодействий различных классов систем и компонентов, начиная от сбора и хранения согласий клиента на обработку персональных данных, интеграций с госсервисами и системами сбора сведений и заканчивая формированием приходно-кассовых ордеров. 

Подобные процессы мы реализуем с помощью движка Camunda, который позволяет прототипировать и визуализировать сложную последовательность шагов и моделировать flow совместно с бизнес-заказчиком, а также обладает множеством инструментов для реализации интеграций, оркестрации, мониторинга, сбора бизнес-метрик и тестирования. + быстро и относительно незатратно менять процессы (можно привести пример с запретом перевода валюты в другие банки). Вдобавок Camunda является open-source решением, что крайне важно в текущих реалиях и т.д. 

Впервые в наше подразделение Camunda попала в рамках закупки некоторого функционала у вендора. Реализация вендора была закрытой, сам движок инкапсулировался в каждый отдельный микросервис и был окружён различными самописными расширениями для централизованной разработки bpmn-процессов в браузере и сбора данных от всех запущенных инстансов. 

Привет, Хабр! На связи На связи Денис Киров, руководитель отдела тестирования "дочки" ДОМ.РФ, компании «Цифровые технологии» и Илья Новиков, главный инженер по тестированию. Сегодня мы расскажем, почему необходимо тестирование документации, и на какие грабли можно наступить, если этого не делать. 

Требования (спецификация) к продукту в целом или конкретной фиче – это основа качества, так как от постановки задачи зависит ее выполнение, а возможная неоднозначная трактовка может привести к тому, что реализовано будет совсем не то, что ожидали. 

Давайте определим, что является требованием: 

Спецификация требований программного обеспечения (англ. software requirements specification, SRS) — структурированный набор требований (функциональность, производительность, конструктивные ограничения и атрибуты) к программному обеспечению и его внешним интерфейсам. Предназначен для того, чтобы установить базу для соглашения между заказчиком и разработчиком (или подрядчиками) о том, как должен функционировать программный продукт. 

Тестирование требований является необходимой и очень важной процедурой, которая в дальнейшем поможет оптимизировать работу команды и избежать недопониманий, а также позволяет понять, можно ли в принципе выполнить данные требования — с точки зрения времени, ресурсов.  

Если продукт отвечает всем необходимым требованиям, то конечный пользователь будет на 100% удовлетворен, что и является нашей целью.  

Зачастую, в требованиях бывают неочевидные ошибки в логике, не учтены некоторые сценарии, упущены моменты взаимодействия с другими сервисами. 

В последние годы квантовые технологии привлекают все больше внимания как в науке, так и в бизнесе. Эти технологии позволяют обработать огромные объемы данных за считанные минуты, что делает их применение выгодным для многих отраслей экономики, включая финансовый сектор. 

Привет! Сегодня поговорим про один из множества проектов, реализуемых на базе Единой информационной системы жилищного строительства ДОМ.РФ (ЕИСЖС) - конструктор государственных региональных программ поддержки. Я, главный специалист Артём Емельянов, расскажу, что это такое, какая связь между государственными региональными ипотечными программами поддержки и зачем нужен конструктор.  

Государственные региональные ипотечные программы поддержки помогают улучшить жилищные условие за счет разных льгот при покупке жилья. Они могут быть направлены на поддержку определенных категорий населения, таких как молодые семьи, ветераны, многодетные семьи, или на общую поддержку жилищного строительства и рынка недвижимости. Более детально со списком государственных региональных ипотечных программ поддержки можно ознакомиться в нашем консультационном центре ДОМ.РФ.  

Программы могут включать в себя финансовую поддержку, например, субсидии на первоначальный взнос, возмещение недополученных доходов кредитным организациям, снижение процентных ставок по ипотечным кредитам, льготное кредитование, а также другие меры, направленные на стимулирование жилищного строительства и рынка недвижимости. В перспективе планируется цифровизировать как минимум по одной региональной программе в каждом регионе страны.   

ДОМ.РФ здесь - оператор программ, направленных на поддержку жилищного строительства и доступности ипотечных кредитов для населения. Мы разрабатываем ипотечные продукты и услуги, которые могут быть использованы в рамках этих программ, снижаем риски кредитования, предоставляем гарантии и страхование, а также работаем с банками и застройщиками для повышения доступности жилья.  

С момента своего первого релиза в 2015 году Redux использовался и продолжает использоваться на множестве клиентских приложений. Несмотря на все достоинства, которые предоставляет данное решение (предсказуемое управление состоянием, удобная отладка с помощью Redux DevTools и др.), некоторые разработчики сетуют на излишнее количество “шаблонного кода” при реализации даже самого просто функционала и предпочитают альтернативные инструменты для управления состоянием в клиентских приложениях.  

Чтобы избежать чрезмерного количества кода при работе с Redux, разработчики применяли различные соглашения (например, ducks-modular-redux), а также создавали свои решения, представляющие собой абстрактный слой над Redux’ом (например, redux-crud, свои оболочки над библиотекой и прочее).   

В конце концов, авторы Redux выпустили свое решение под названием Redux Toolkit, позволяющее минимизировать описанные выше проблемы и которое было тепло встречено разработчиками. Также в состав данной библиотеки было включено решение под названием RTK Query, которое призвано упростить работу с API, а также с кэшированием данных.  

Получение данных с сервера и последующая их визуализация – типовые задачи веб-приложений. Как правило, веб-приложения также вносят изменения в эти данные, отправляют измененные данные на сервер, хранят закэшированные данные на клиенте и при необходимости обновляют их. Помимо этого, они также выполняют множество других задач, например:  

Привет, Хабр! На связи Денис Киров, руководитель отдела тестирования "дочки" ДОМ.РФ, компании «Цифровые технологии» и Дмитрий Сичкар, главный инженер по нагрузочному тестированию. Но расскажем мы сегодня не про тестирование программных продуктов, а про контроль качества работы компании в целом.   

Корпорации борются за улучшение эффективности и качества работы сотрудников, а для того чтобы проверить, эффективна ли какая-либо внедренная методология, нужен числовой коэффициент. Сейчас мы рассматриваем такую метрику эффективности, как удовлетворенность бизнес-заказчика. Для замера подобного показателя чаще всего используется NPS (Net Promoter Score) – индекс потребительской лояльности, проще говоря, обратная связь. Сбор данной метрики в ручном режиме мы внедряем, собирая обратную связь от заказчика с точки зрения удовлетворенности работы команд, конкретных сотрудников, взаимодействующих с заказчиком напрямую, и это интересная и полезная статистика, которую можно анализировать и на основании нее принимать какие-либо управленческие решения. Но мы захотели попробовать автоматизировать сбор этого показателя.  

Привет, Habr! Меня зовут Сергей, я инженер в ДОМ.РФ, и одна из моих задач - развитие ИТ-мониторинга. В этой статье я расскажу, как мы самостоятельно и с минимальными затратами пришли от идеи к рабочему инструменту, с помощью которого в одном месте в простой и понятной форме можно определить текущее здоровье наших систем.   

В идеале итоговый результат должен выглядеть как-то так:

Привет, Хабр! Меня зовут Евгения Пономарева, я руководитель проектного офиса “Цифровых технологий”, ИТ-”дочки” ДОМ.РФ. В этой статье я расскажу о роли технической документации и роли технического писателя в IT-проектах ДОМ.РФ, а также поговорим о том, как построен процесс документирования в Институте развития, и как измерить качество документации.  

«Цифровые технологии» занимаются развитием Единой информационной системы жилищного строительства (ЕИСЖС), привлечением клиентов, операционным сопровождением, а также созданием цифровых коммерческих сервисов, ориентированных на внешний рынок. Создание эффективных инструментов анализа рынка жилья, планирования и контроля его развития необходимо всем заинтересованным в цифровизации строительной отрасли. Отметим сразу, что под развитием мы подразумеваем разработку нового функционала и доработку используемого программного обеспечения.  

В предыдущих материалах мы уже рассказывали про подход к автоматизации функционального тестирования в ДОМ.РФ и использование Test IT в качестве Системы управления тестированием (далее — TMS). После этого возникла задача интегрировать с ней наши автотесты (АТ).

Привет, Хабр! Сегодня поговорим про способы упрощения клиентского пути приложений посредством использования подсказок при заполнении данных об адресах и реквизитах организаций, а также рассмотрим опыт подключения сервиса «Подсказок» от DaData к электронной форме документа. И сравним использование «Подсказок» по адресам и адресных справочников Федеральной информационной адресной системы (ФИАС). Через тернии к звездам ведет Алена Сычева, аналитик направления Аналитики «Цифровых технологий», ИТ-”дочки” ДОМ.РФ.  

Всем привет! На связи ИТ-команда подразделения ДОМ.РФ Земли. Мы занимаемся автоматизацией вовлечения в оборот неиспользуемых или используемых не по назначению федеральных земельных участков и объектов недвижимости. Разрабатываемый нами продукт – это система на базе Битрикс24, в которой земельные участки  проходят долгий и всегда разный путь от появления в системе до реализации на торгах и последующего мониторинга. 

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Рарог, в Банке ДОМ.РФ я совмещаю две роли: лид команды и релиз-менеджер, и сегодня поделюсь своим опытом ведения проектов в Jira.

Вначале хочу рассказать о нашем проекте под названием «Апикс» — это ипотечный конвейер (о нем мы уже писали тут: Методология разработки и архитектура кредитного конвейера АПИКС в Банке ДОМ.РФ).

В команде нас более 100 человек, и мы поделены на продуктовые команды, где каждая отвечает за свою часть функциональности или бизнес-направление.

К примеру, одна из команд занимается заявочной частью: пилит фичи по работе с персональными данными клиента, дорабатывает openAPI для работы с партнерами и т.д. 

Другая делает доработки для выдачи ипотеки клиенту, множество интеграций с шиной, АБС (Автоматизированная Банковская Система) и другими внешними сервисами.

Всего таких команд 10, причём одна из них, платформенная, занимается только техническим долгом и не реализует никаких бизнес-фич. Данная команда отвечает за оптимизацию разработанных микросервисов, рефакторинг, сокращение времени обработки запросов, развязыванием микросервисов и много чем еще интересным.

В каждой команде, за исключением команды тех. долга, есть следующие роли:

Многие так или иначе сталкивались с продуктами компании Atlassian, такими как Confluence, Jira. Их использование позволяет организовать работу команды разработки наиболее удобным способом, обеспечить доступ к информации проекта. Кроме того, что эти продукты обеспечивают онлайн-доступ к основным материалам проекта, они также включают в себя много интересных плюшек. В этой статье ведущий системный аналитик ДОМ.РФ Екатерина Шипкова расскажет о полезных фичах Confluence.  

Одним из основных инструментов аналитика в IT является Confluence или Wiki. Данные пространства используются для написания требований к разрабатываемой системе и в целом похожи друг на друга своими функционалами. Требования, которые аналитик формирует к системе, должны отвечать определенным критериям, таким как: полнота, завершенность, атомарность, непротиворечивость, идентифицируемость, трассируемость. Поддерживать эти критерии становится крайне непросто, если документация проекта включает множество страниц со статьями, т.к. время, которое автор будет затрачивать на то, чтобы скорректировать одинаковые требования, найти их в пространстве проекта будет колоссальным. Именно для сокращения времени на поиск необходимой информации и сокращение дублирования одинаковых материалов можно использовать различные макросы в Confluence.   

В последнее время все активнее в обиход входит понятие экосистемы. Многие IT-компании предлагают различные цифровые решения для людей и бизнеса под одним брендом - от заказа еды до онлайн-сделок по покупке недвижимости. 

Непосредственной составляющей подобных решений в рамках одной экосистемы является общий дизайн. Однако по мере роста компании увеличивается количество элементов экосистемы, и поддержка консистентности UI-составляющей становится непростой задачей. 

В ДОМ.РФ мы создаем продукты для рынка недвижимости, в частности предназначенные для электронного взаимодействия между застройщиками, банками и государственными органами. Задачи и цели систем отличаются друг от друга, но их объединяет общий дизайн. Безусловно, создание библиотеки UI-компонентов с нуля в каждом новом сервисе является крайне сомнительной идеей по следующим причинам: