квантовые коды правильная работа всех органов
10 главных упражнений для тех, у кого нарушено кровообращение
Запишитесь на прием бесплатно
Номер телефона, который вы оставили:
Запишитесь на прием бесплатно
Номер телефона, который вы оставили:
Нормальное кровообращение важно для сердца, всех органов и систем без исключения. «Составляющие» организма не могут правильно работать без поступления с кровью полезных веществ и без своевременного удаления лишнего — продуктов обменных процессов, углекислого газа. Застойные явления могут привести к стойким нарушениям функций.
Причиной нарушенного кровообращения выступает изменение тонуса кровеносных сосудов. Их сужение может возникнуть из-за курения, малоподвижного образа жизни, лишнего веса, заболеваний щитовидной и поджелудочной желез, почек, сердца, развития атеросклероза, тромбоза. Недостаточное кровообращение в ногах связано с сидячей работой или долгим пребыванием на ногах.
Признаки проблем с кровообращением
Симптомы хронической недостаточности кровообращения в головном мозге могут не появляться до ситуации, требующей обильного кровоснабжения: стресса, непривычной физической нагрузки, нахождения в непроветриваемой комнате. Они появляются внезапно: головная боль, онемение части лица, нарушение координации движений, шум в ушах.
Хронически могут появляться такие симптомы: частые головокружения, снижение памяти и работоспособности, ухудшение концентрации внимания, сонливость или бессонница.
К признакам нарушения кровотока в конечностях относят перемежающуюся хромоту (боль при ходьбе и ее отсутствие в покое), холодные руки и ноги при любой погоде, образование сосудистых звездочек, тяжесть, усталость, отеки, судороги в мышцах ног.
Как улучшить кровообращение в ногах
Если не следить за кровообращением в ногах, можно упустить начало развития необратимых нарушений. Плохой кровоток приводит к варикозной болезни — стойкому расширению вен. Для того, чтобы обеспечить нормальный ток крови и тонус сосудов, откажитесь от лифтов и отдайте предпочтение ходьбе по ступенькам. Полезно также ходить пешком, кататься на велосипеде/велотренажере.
А эти упражнения можно делать дома ежедневно:
Как улучшить мозговое кровообращение
Хроническое нарушение мозгового кровообращения — прямой путь к инсульту. Оно чревато и другими неприятными последствиями: нарушениями памяти, ухудшением работоспособности, головокружениями и обмороками, онемением лица.
Вот 5 упражнений для улучшения мозгового кровообращения:
Когда нужно немедленно идти к врачу
Симптомы острого нарушения мозгового кровообращения — повод вызвать скорую:
Медицинская помощь нужна и тогда, когда симптомы хронического нарушения кровообращения не проходят долгое время, а упражнения не помогают вернуть тонус сосудам. Если в течение нескольких дней сохраняется сильное головокружение, головная боль, сонливость, нарушение концентрации внимания, утомляемость, обратитесь к терапевту или неврологу.
Некоторые признаки нарушенного кровообращения в ногах также требуют врачебной помощи. Сосудистые звездочки, выпячивания вен, длительно сохраняющиеся синяки, непроходящие судороги икроножных мышц — повод посетить флеболога.
Рефлексотерапия — один из самых эффективных методов безмедикаментозного лечения. Её история насчитывает…
Мануальная терапия — это выполняемый руками комплекс биомеханических приёмов, направленных на устранение…
Почему у одних людей остеохондроз начинается ещё в раннем возрасте, а у других его нет и после 50?
12 лучших применений квантовых вычислений
Ученые по всему миру продвигают квантовые компьютеры вперед, пытаясь создать самую мощную технологию квантовых вычислений. Технологические гиганты, включая Google и IBM, борются за квантовое превосходство.
Но почему? Квантовые машины могут решать определенные задачи в миллиард раз быстрее, чем классические компьютеры. Поскольку спрос на мощные процессоры продолжает расти, а задачи становятся все более масштабными и сложными, нам понадобятся более эффективные вычислительные архитектуры, чтобы обеспечить работу решений.
Такой прогресс в области вычислительной техники откроет миллионы возможностей практически во всех аспектах современной жизни. Согласно GlobeNewswire, мировой рынок квантовых вычислений был оценен в 507,1 миллиона долларов в 2019 году. По прогнозам, к 2030 году он достигнет 65 миллиардов долларов, при этом среднегодовой темп роста составит 56%. Ожидается, что на долю Северной Америки и Европы будет приходиться более 78% рынка квантовых вычислений.
Это не значит, что квантовые системы заменят сегодняшние компьютеры. Вместо этого они будут работать вместе с классическими суперкомпьютерами, потому что у каждого из них есть свои сильные стороны и преимущества.
В этой обзорной статье мы упомянули некоторые из основных применений квантовых вычислений из огромных возможностей. Это даст вам лучшее представление о том, для чего предназначены квантовые компьютеры.
12. Прогноз погоды
Квантовые компьютеры могут быть использованы для составления карт чрезвычайно сложных погодных условий. В отличие от нынешних погодных систем, они способны давать прогнозы для небольших, более специфических регионов, помогая фермерам лучше подготовиться к изменениям погоды и помогая авиакомпаниям свести к минимуму перебои в работе.
IBM инвестирует значительные средства в системы прогнозирования погоды. Они сотрудничают с компанией The Weather Company, Национальным центром атмосферных исследований и Корпорацией атмосферных исследований Университета США с целью создания более совершенной модели, которая могла бы оценивать грозы на местном уровне.
В 2019 году IBM в сотрудничестве с The Weather Company представила Глобальную систему прогнозирования атмосферы с высоким разрешением (GRAF), в которой суперкомпьютеры IBM используются для обработки данных с миллионов датчиков по всему миру.
Когда квантовые вычисления станут возможными, системы, подобные GRAF, смогут анализировать миллиарды данных каждый час и прогнозировать микрометрологические события, такие как формирование отдельных облаков или ветровых вихрей.
11. Кибербезопасность
Квантовые компьютеры смогут решить многие проблемы, которые почти невозможно решить современным машинам. Это включает в себя взлом алгоритмов шифрования, которые защищают инфраструктуру интернета и конфиденциальные данные.
Например, шифрование RSA, основанное на 2048-битных числах, широко используется для безопасной передачи данных. Считается, что квантовый компьютер с 20 миллионами кубитов может взломать такое шифрование в течение 8 часов.
Квантовобезопасные алгоритмы должны шифровать:
10. Аккумуляторы нового поколения
Литий-ионные батареи прошли долгий путь: десять лет назад они могли использовать смартфоны в течение дня, а теперь они могут приводить в действие электромобили на расстояниях в сотни километров.
Они смогли смоделировать дипольные моменты четырех промышленно значимых молекул (сероводорода, гидрида лития, сульфида лития и сероводорода лития), используя 21-кубитный квантовый компьютер.
9. Солнечная энергия
Квантовые точки (наноразмерные полупроводниковые частицы с уникальными электронными и оптическими свойствами благодаря квантовой механике) могут эффективно преобразовывать солнечную энергию в электричество. Это поможет нам значительно сократить выбросы углерода и улучшить существующие технологии производства энергии.
Австралийские исследователи из Университета Квинсленда уже разработали гибкие и печатаемые квантовые точки, обеспечивающие эффективность преобразования энергии более чем на 16 процентов.
Нетоксичные материалы с квантовыми точками, такие как нанокристаллы сульфида висмута серебра, были тщательно изучены из-за их большого количества и безопасности. Хотя они еще не стали коммерчески доступными в больших масштабах, некоторые небольшие компании начали продавать фотоэлектрические продукты с квантовыми точками.
8. Чистые удобрения
Сегодня аммиачные удобрения производятся с помощью химического процесса под названием Haber-Bosch. Он сочетает в себе атмосферный азот с водородом при высоких температурах и чрезвычайно высоких давлениях. Этот процесс потребляет огромное количество энергии и высвобождает много парниковых газов.
Если бы исследователи детально изучили механизм нитрогеназы и поведение переходных металлов, они могли бы разработать более эффективные катализаторы для производства удобрений, а также ряд других важнейших химических веществ, необходимых в промышленности.
Хорошая новость заключается в том, что квантовые компьютеры однажды смогут моделировать первичный кофактор нитрогеназы (кофактор FeMo), что даст представление о его механизмах. Это поможет химикам создать энергоэффективные производственные процессы для синтеза азотных удобрений.
7. Открытие материала
Поскольку квантовые вычисления основаны на квантово-механических явлениях, таких как суперпозиция и запутанность, они могут представлять другие квантовые системы с гораздо большей легкостью, чем классические компьютеры. Например, квантовая машина может решить уравнение Шредингера для молекулы, чтобы вычислить ее разрешенные энергетические состояния.
Управляя шумом в кубитах на квантовой машине, исследователи могут разрабатывать лучшие материалы с точно настроенными оптическими и механическими свойствами.
Учитывая последние достижения в области «квантового шумоподавления», мы можем сказать, что материалы следующего поколения могут быть разработаны на квантовых компьютерах, а не вычислять правильные химические свойства методом проб и ошибок.
6. Оптимизация трафика
Квантовые технологии позволяют избежать пробок и сократить время ожидания. Это означает, что автобусы и такси не будут путешествовать на большие расстояния без пассажиров, и людям не придется долго ждать своих такси.
Volkswagen уже продемонстрировал живое использование квантовых вычислений для оптимизации трафика. Его алгоритм квантовой маршрутизации работает на квантовом компьютере D-Wave и рассчитывает самые быстрые маршруты путешествий индивидуально в реальном времени.
Такие алгоритмы могут постоянно взаимодействовать с движущимися объектами (велосипеды, автомобили, люди) и дополнять всю систему мобильности города. Они также могут быть реализованы в системе управления воздушным движением для оптимизации маршрутной информации.
5. Маркетинг и реклама
Квантовые алгоритмы могут показывать более качественную рекламу, создавая шаблоны ассоциаций, которые влияют на покупательское поведение. Вместо того, чтобы показывать рекламу только на основе истории просмотров пользователей, эти алгоритмы будут сосредоточены на том, что пользователи чувствуют после просмотра рекламы, и на том, какая реклама может помочь брендам установить долгосрочные отношения со своими клиентами.
Например, если реклама приятна и заставляет зрителей смеяться или чувствовать себя хорошо, это сформирует сильные связи бренда с общественностью. Скучная или раздражающая реклама, с другой стороны, может быть контрпродуктивной.
D-Wave Systems Inc. (в сотрудничестве с Recruit Communication Ltd) уже применил квантовые вычисления для рекламы, маркетинга и оптимизации коммуникаций. Цель состоит в том, чтобы проанализировать сложные данные за меньшее время и оптимизировать эффективность подбора рекламы для клиентов в области веб-рекламы.
4. Финансовое моделирование
Для институциональных инвесторов очень важно найти правильное сочетание для плодотворного инвестирования, исходя из ожидаемой доходности и связанных с ней рисков, чтобы выжить на рынке. Это включает в себя анализ тысяч факторов, которые могут повлиять на цены акций. Многие инвестиционные банки запускают моделирование методом Монте-Карло на классических компьютерах для подробного анализа, который требует огромных вычислительных ресурсов и времени.
Квантовые компьютеры специально разработаны для такого рода вероятностных вычислений. Прыгнув на квантовую подножку, инвестиционные банки могут не только повысить качество решений, но и сократить время их разработки. Поскольку эти предприятия обрабатывают миллиарды долларов, даже небольшое увеличение ожидаемой прибыли может им дорого обойтись.
В конечном итоге квантовые компьютеры помогут финансовым службам:
3. Обнаружение лекарств
В настоящее время фармацевтическим компаниям требуются миллиарды долларов и более десяти лет, чтобы открыть новое лекарство и вывести его на рынок. Они проводят сотни миллионов сравнений на классических компьютерах. Однако технологические возможности этих машин весьма ограничены: они могут анализировать только молекулы до определенного размера.
Рассмотрим дизайн препарата пенициллин, который содержит 41 атом: для тщательного и точного моделирования энергии основного состояния молекулы пенициллина потребуется цифровая машина с большим количеством транзисторов, чем атомов в наблюдаемой Вселенной.
Проблему можно решить с помощью квантовых вычислений. Поскольку квантовое оборудование и алгоритмы станут более доступными, появится возможность сравнивать гораздо более крупные молекулы. Это может значительно сократить время и затраты на разработку лекарств, давая возможность исследователям быстрее делать новые открытия, которые могут привести к излечению от различных болезней.
В индустрии наук о жизни ожидается, что квантовые компьютеры позволят использовать три ключевых варианта, которые усиливают друг друга в благоприятном цикле:
2. Искусственный интеллект
Интеллект, демонстрируемый машинами, основан на принципе извлечения уроков из опыта. Чем больше наборов данных вы используете для обучения ИИ, тем более точным он будет. Поскольку точность / сила ИИ зависит от анализа миллионов или даже миллиардов точек данных, он является идеальным кандидатом для квантовых вычислений
Для некоторых моделей квантовое машинное обучение будет намного эффективнее классического машинного обучения. Она распространяется на область исследований, исследующую структурные и методологические сходства между конкретными физическими системами и системами обучения, в частности нейронными сетями.
Было сказано, что искусственный интеллект будет для 21-го века тем же, чем электричество было для 20-го. Мы уже находимся на том этапе, когда ИИ способен создать еще один ИИ, поэтому его значение будет быстро возрастать.
Чтобы ускорить разработку, Google в сотрудничестве с Volkswagen и Университетом Ватерлоо запустила TensorFlow Quantum-библиотеку с открытым исходным кодом для прототипирования моделей квантового машинного обучения. IBM, Microsoft и другие технологические гиганты также вкладывают деньги в квантовое машинное обучение.
1. Физика элементарных частиц
Возможно, наиболее захватывающим и полезным применением квантовых вычислений является изучение новой физики. Модели физики элементарных частиц чрезвычайно сложны, требуют большого количества ресурсов и длительного времени вычислений для численного моделирования.
Например, эксперименты на Большом адронном коллайдере в ЦЕРНе дают удивительные данные по одному петабайту в секунду от миллиарда столкновений частиц каждую секунду. Анализ выполняется на одном миллионе процессорных ядер, работающих в 170 центрах обработки данных по всему миру. К 2027 году вычислительная мощность, необходимая для обработки и анализа данных ЦЕРН, увеличится в 50-100 раз.
Вот тут-то и пригодились бы квантовые вычисления. Это позволит физикам моделировать ядерную физику, рассеяние ядер, кварки, а также фундаментальные взаимодействия.
ЦЕРН уже начал работать с IBM над квантовыми компьютерами. Исследователи использовали «квантовую машину опорных векторов», чтобы увидеть, как контролируемое квантовое машинное обучение может быть использовано для идентификации событий бозона Хиггса в данных о столкновениях.
Другая группа исследователей успешно смоделировала решеточные калибровочные теории на квантовом компьютере, которые описывают взаимодействие между элементарными частицами, такими как кварки и глюоны.
В целом квантовые вычисления делают успехи в различных областях, от физики многих тел до молекулярной энергетики. Это нарушит существующие методы и позволит исследователям решать проблемы, которые они никогда раньше не пытались решить.
Таблетка от смерти: как квантовые алгоритмы меняют медицину
Об эксперте: руководитель проектного офиса по квантовым технологиям Госкорпорации «Росатом», глава Национальной квантовой лаборатории Руслан Юнусов
Что такое квантовые алгоритмы и зачем они нужны?
Чтобы перейти к разговору о квантовых алгоритмах, предлагаю вспомнить, что означает этот термин в классических вычислениях. Алгоритмы — это пошаговая процедура или последовательность инструкций, которая применяется для решения определенной задачи. Если классические алгоритмы — это описание команд для работы на привычных нам персональных компьютерах, то квантовые — ровно такая же база для совершения вычислений на квантовых устройствах.
Квантовый алгоритм задает последовательность операций и указывает, над какими кубитами — то есть квантовыми битами — эти операции надо совершить.
Процесс исследований и разработок в области медицины и фармацевтики долог, дорог и рискован. Путь от открытия лекарственной молекулы до разработки препарата длиною в 10-15 лет проходят не более 10% препаратов. Фармкомпании тратят около 15% своего дохода на R&D — это критично, чтобы получить конкурентное преимущество. Однако даже применение цифровых инструментов вычислительной химии или искусственного интеллекта не решает основную проблему — значительное увеличение сложности расчетов.
Квантовые компьютеры работают принципиально иначе, чем классические, и эти различия дают возможность не только решать определенные классы задач, с которыми стандартные ПК не справляются, но и проводить вычисления в сотни раз быстрее.
Например, для полного и точного моделирования молекулы пенициллина, которая состоит всего из 41 атома, классическому компьютеру потребуется 10 86 бит, квантовому — всего 286 кубит.
Персонализация лекарственных средств
Объем данных, генерируемых в области наук о жизни, за последние несколько лет экспоненциально увеличился и достиг диапазона в тысячу эксабайт, поэтому вычислительной мощности классических компьютеров не хватает для обработки подобных массивов. Геномика генерирует колоссальные объемы данных: так, на хранение 1 генома человека, состоящего из 3,2 млрд пар оснований ДНК, требуется порядка 800 Мб. Квантовая геномика позволит оперировать этими массивами, чтобы решать глобальные вопросы здоровья населения.
Персонализированные лекарства и в целом персонализированная медицина — один из наиболее востребованных трендов, ведь еще Гиппократ говорил, что нужно «лечить не болезнь, а больного». У разных людей патологические процессы отличаются по своему характеру, то же можно утверждать в отношении эффектов лекарственных препаратов.
Поразительно, но любой конкретный класс противораковых препаратов неэффективен для 75% пациентов. Поэтому в борьбе с онкологическими заболеваниями важна разработка препаратов, прицельно воздействующих на конкретные типы опухолей.
Такой подход с применением квантовых алгоритмов имеет огромное преимущество перед стандартными методами химиотерапии, которые также воздействуют на здоровые ткани организма, в свою очередь способствуя возникновению новых проблем.
Изучение геномных особенностей клеток позволяет определять чувствительность к лекарствам на клеточном уровне. Например, в мире уже исследуются модели, предсказывающие эффективность противораковых лекарств на гранулированном уровне. Квантово-усовершенствованное машинное обучение может способствовать дальнейшим прорывам в этой области, также выявляя причины неэффективности отдельных лекарственных компонентов.
Диагностика заболеваний на ранней стадии
Точная и эффективная ранняя диагностика приводит к лучшим результатам и меньшим затратам на лечение. Интересным достижением в этой области может поделиться корпорация Microsoft, исследователи которой совместно с учеными из Университета Кейс Вестерн Резерв (Case Western Reserve University) в Кливленде успешно применили квантовые алгоритмы к методу медицинской визуализации — магнитно-резонансной дактилоскопии ( MRF). В то время как традиционная магнитно-резонансная томография может идентифицировать только светлые или темные области, MRF способна точно различать типы тканей, позволяя получать более подробные и интерпретируемые изображения.
Метод успешно применяется для диагностики и лечения рака груди, но исследования проводят и в других направлениях. Например, можно встретить работы по использованию гибридных квантово-механических систем по обработке изображений для классификации злокачественных и незлокачественных пигментных поражений кожи и ранней диагностики рака кожи.
Улучшенная визуализация МРТ- и КТ-снимков
Методы медицинской визуализации, такие как компьютерная, магнитно-резонансная томография и рентгеновское сканирование, стали важным диагностическим инструментом для практикующих врачей за последнее столетие. В то же время на эффективность полученных результатов влияют шум, низкое разрешение и низкая воспроизводимость.
Во многом качество изображения определяется программным обеспечением, которое проводит реконструкцию на основе данных, собранных медицинским устройством — томографом, МРТ сканером. Использование квантовых алгоритмов приводит к ускорению диагностики, а также к существенному улучшению качества полученных изображений. Работы в этом направлении ведутся, например, в MIT.
Разработка препаратов на основе антител
Пептидные терапевтические средства применяются для лечения широкого спектра заболеваний, но их изучение затрудняет большое количество вариаций пептидов. Используя квантовые вычисления, можно исследовать терапевтическое пространство и разработать библиотеки пептидов, перспективных для создания лекарственных препаратов.
Ускоренное тестирование новых лекарств
Сегодня все разрабатываемые препараты сначала тестируются in silico, то есть виртуально. Инструменты виртуального скрининга при изучении больших библиотек соединений, как правило, обходятся дешевле и быстрее, чем тестирование в лаборатории. Но польза виртуальных инструментов зависит от их способности точно моделировать результат, особенно для сложных молекул. Квантовые вычисления способны улучшить виртуальный скрининг не только ускоряя обработку огромных виртуальных библиотек, но и с высокой точностью моделируя взаимодействие лекарств-мишеней — молекул, реагирующих на активное вещество. В перспективе это позволит открывать новые лекарства, опираясь исключительно на виртуальные тестирования.
Крупнейшая биотехнологическая компания Biogen работает над пилотным проектом со стартапом 1Qbit, цель которого — ускорить открытие новых лекарственных препаратов от рассеянного склероза, болезней Альцгеймера и Паркинсона.
Где технологии уже внедрены?
Предлагаю сначала рассмотреть кейсы, представленные на международном рынке:
Исследовательский проект, финансируемый Европейским союзом, macQsimal решил проблему громоздкого оборудования для проведения МРТ, заменив классические инструменты своего рода шлемом с сотнями датчиков. Специалисты провели измерения в различных точках черепа, резко уменьшив размер оборудования. Это позволило обнаруживать заболевания в мозге человека в несколько раз быстрее с гораздо более высокой точностью. Исследователи предсказывают коммерциализацию технологии в течение трех-пяти лет.
Интересен подход к улучшению МРТ диагностики, развиваемый проектом программы Европейского союза Quantum Flagship — MetaboliQs. Использование нового типа квантовых сенсоров в МРТ позволяет упростить процесс сканирования, применив недорогой и высокопроизводительный алмазный поляризатор. По словам разработчиков, он может использоваться с любым МРТ-сканером благодаря работе при комнатной температуре. Метод, разработанный MetaboliQs, в 40 раз быстрее и в 4 раза дешевле существующих аналогов.
Cоздание сканов для быстрой и точной диагностики — чрезвычайно сложная вычислительная задача. Ученые из Case Western Reserve подобрали ключ к ее решению, используя квантово-вдохновленные алгоритмы, разработанные командой Microsoft. Теперь сканирование проходит в три раза быстрее и на 30% точнее. В обозримом будущем это позволит врачам не только обнаруживать рак на более ранних стадиях, используя для диагностики снимки вместо инвазивных процедур, но и определять эффективность препарата для химиотерапии конкретного пациента.
В 2020 году ProteinQure объявил о сотрудничестве с биофармацевтической корпорацией AstraZeneca с целью создания терапевтических библиотек для ускорения исследований и разработки пептидных терапевтических средств. ProteinQure будет использовать опыт в вычислительных методах, а AstraZeneca проведет экспериментальную проверку перспективных кандидатов. Возможно, такой комбинированный подход станет одной из наиболее успешных интеграций квантовых вычислений в реальные фармацевтические разработки.
Над чем работают квантовые медицинские стартапы?
Сингапурский стартап Entropica Labs разрабатывает инструменты для геномного анализа и биоинформатики, чтобы ускорить развитие персонализированной медицины. Entropica работает над программным обеспечением для определения перехода вариаций ДНК в различные фенотипические проявления — побочные реакции на лекарства или сопутствующие заболевания.
Стартап успешно применяет квантовые алгоритмы и машинное обучение для идентификации лекарственно-подобных молекул из 1,5 триллиона химических структур. Работа FAR Biotech в основном направлена на лечение онкологических заболеваний, нейродегенерации и инфекционных заболеваний.
Программная платформа для проектирования белков на основе машинного обучения и квантовых вычислений. Menten считается первой компанией, создавшей пептид с помощью квантового компьютера. Технология применима для создания новых терапевтических средств с высокой точностью на основе пептидов, малых белков и антител. В марте 2020 года Menten совместно с компанией-разработчиком квантовых компьютеров D-Wave также запустил программу по разработке пептида, способного инактивировать вирус COVID-19.
Что происходит в России?
В России таких кейсов пока немного, однако именно с медицинским направлением связан один из стартапов Российского квантового центра. Проект посвящен созданию сверхчувствительных квантовых сенсоров — магнитометров — для решения медицинских задач. Исследователям уже удалось с высокой точностью и, что не менее важно, неинвазивно задетектировать активность головного мозга с помощью сенсора. В перспективе это упростит решение задач в диагностике многих заболеваний мозга: например, при выявлении эпилепсии — спонтанного возбуждения зон коры головного мозга, которое достаточно сложно диагностировать.
В 2021 году проект Российского квантового центра QBoard совместно с медико-генетическим центром Genotek ускорили сборку генома с помощью квантовых вычислений. Полученные данные могут применяться для обнаружения онкоклеток и при разработке персонализированной медицины. Также в 2021 году на базе МГУ запустилась научно-образовательная школа «Фотонные и квантовые технологии. Цифровая медицина». Исследователи планируют работать над созданием квантовых сенсоров и нанооптики, системами хранения, обработки и передачи информации в области цифровой и радиационной медицины.