ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ КВАНТОВИХ ОБЧИСЛЕНЬ У ВИСОКОТОЧНИХ СИСТЕМАХ КЕРУВАННЯ

Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 257 https://doi.org/10.5281/zenodo.17550416 Павленко В. С. Провідний науковий співробітник Український науково-дослідний інститут спеціальної техніки та судових експертиз Служби безпеки України https://orcid.org/0000-0002-8860-7696 ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ КВАНТОВИХ ОБЧИСЛЕНЬ У ВИСОКОТОЧНИХ СИСТЕМАХ КЕРУВАННЯ JEL Classification: C63 SECTION “ECONOMICS”: Економіка Анотація. Проведено систематичний огляд передумов застосування квантових обчислень у високоточних системах керування, з урахуванням обмежень традиційних архітектур, що пов’язані з обчислювальною складністю, затримками та обмеженою адаптивністю у реальному часі. Визначено класи задач, для яких потенційно доцільним є впровадження квантових обчислювальних рішень, як то оптимізація траєкторій, прогнозування станів і стабілізація динаміки. Розглянуто провідні архітектури квантових обчислювальних пристроїв з точки зору їхньої сумісності з потребами систем управління. Проаналізовано алгоритмічну базу, релевантну для задач оптимізації та прийняття рішень, зокрема алгоритми Гровера, варіаційний квантовий евристичний алгоритм, варіаційний алгоритм оцінювання енергії, квантові алгоритми лінійної алгебри. Виокремлено ключові характеристики квантових платформ, як то квантова перевага, декогеренція, чутливість до шуму, обмеження на кількість кубітів, як визначальні для практичного впровадження. Узагальнено технічні вимоги до обчислювальних ядер, що мають бути враховані при проєктуванні гібридних архітектур. Наведено приклади використання предикативного та адаптивного керування з включенням квантових прискорювачів. Розглянуто моделі співіснування класичних і квантових компонентів у режимі онлайн-керування. Визначено перспективність використання квантових алгоритмів у задачах моделювання та управління. Розроблено узагальнену концепцію гібридної системи керування, що включає класичний модуль прийняття рішень та квантовий оптимізатор. Здійснено аналітичне порівняння продуктивності класичних та квантових підходів на прикладі типових задач управління, з використанням метрик швидкодії, точності та стійкості до шуму. Запропоновано архітектурне рішення з використанням квантового оптимізатора для керування багатоагентною системою з неповною інформацією про стан середовища. Наведено умовно-формальний опис алгоритму гібридного керування з квантовим елементом у контурі оптимізації. Ключові слова: квантові обчислення, високоточне керування, квантова оптимізація, гібридна архітектура, квантові прискорювачі. Annotation. A systematic review has been conducted on the prerequisites for applying quantum computing in high-precision control systems, taking into account the limitations of traditional architectures associated with computational complexity, latency, and limited adaptability in real-time scenarios. Classes of problems for which the implementation of quantum computing solutions is potentially appropriate have been identified, including trajectory optimization, state prediction, and dynamic stabilization. Leading architectures of Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 258 quantum computing devices have been considered in terms of their compatibility with the requirements of control systems. The algorithmic foundations relevant to optimization and decision-making tasks have been analyzed, in particular Grover’s algorithm, the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), the Variational Quantum Eigensolver (VQE), and quantum linear algebra algorithms. Key characteristics of quantum platforms have been highlighted—such as quantum advantage, decoherence, noise sensitivity, and qubit count limitations—as critical factors for practical implementation. Technical requirements for computational cores to be considered in the design of hybrid architectures have been summarized. Examples of the use of predictive and adaptive control incorporating quantum accelerators are provided. Models of coexistence between classical and quantum components in online control systems are examined. The potential of quantum algorithms for modeling and control tasks has been outlined. A generalized concept of a hybrid control system incorporating a classical decision-making module and a quantum optimizer has been developed. An analytical comparison of the performance of classical and quantum approaches is presented using standard control tasks, based on metrics such as speed, accuracy, and noise robustness. An architectural solution involving a quantum optimizer for managing a multi-agent system with incomplete information about the environment is proposed. A conditionally formal description of a hybrid control algorithm with a quantum component in the optimization loop is provided. Keywords: quantum computing, high-precision control, quantum optimization, hybrid architecture, quantum accelerators. Вступ У сучасних умовах стрімкого розвитку високоточних технічних систем, зокрема в аерокосмічній галузі, автономній робототехніці та високопрецизійній метрології [1-3], зростає потреба у нових підходах до обчислень у режимі реального часу. Традиційні цифрові архітектури дедалі частіше стикаються з обмеженнями у швидкодії, масштабованості та енергетичній ефективності при виконанні складних задач оптимізації, прогнозування та адаптивного керування. На цьому тлі квантові обчислення розглядаються як перспективний напрям, здатний забезпечити якісно новий рівень обчислювальних можливостей завдяки використанню принципів суперпозиції та квантової заплутаності [4, 5]. При цьому найбільшу актуальність набуває дослідження потенціалу квантових алгоритмів і апаратних платформ для інтеграції у контури високоточного керування, що розширює інструментарій проектування інтелектуальних систем з підвищеним рівнем автономності, адаптивності та чутливості до змін зовнішнього середовища. Аналіз наукових публікацій в області квантових обчислень і систем високоточного керування засвідчує формування нового міждисциплінарного напряму, що інтегрує методи квантової оптимізації, теорію керування, обчислювальну математику та фізику наноструктур [5, 6]. Значна частина наукових праць присвячена адаптації квантових алгоритмів до задач, характерних для систем керування в режимі реального часу, зокрема задач передиктивного керування (Model Predictive Control, MPC), розпізнавання станів, виявлення збоїв (Fault Detection and Isolation, FDI) та управління динамікою багатоагентних систем [7-10]. Ключовими перевагами квантового підходу у цьому контексті вважаються прискорене розв’язання задач пошуку та оптимізації, можливість роботи з великою кількістю змінних при обмежених ресурсах часу та зменшення обчислювальної складності порівняно з класичними методами. Натомість, у рамках прикладних досліджень активно розвиваються гібридні квантово-класичні моделі, зокрема варіаційні схеми на основі QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) та VQE (Variational Quantum Eigensolver), що дозволяють проводити оптимізацію параметрів керування при неповній інформації про стан об’єкта [11-13]. Особлива увага при цьому приділяється проблемам декогеренції, стабільності квантових станів, а також обмеженням щодо кількості та взаємозв’язку кубітів у практичних апаратних реалізаціях, що значно ускладнює масштабування рішень у контексті систем реального часу [14]. У Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 259 цьому контексті дедалі більшого значення набуває проектування платформ, здатних забезпечити високоточну просторову обробку інформації, як то системи субдифракційної оптичної літографії [15-18]. Це дозволяє реалізувати архітектури з надвисокою щільністю квантових елементів, що є критичним для подальшої мініатюризації керуючих систем та підвищення роздільної здатності при обробці оптичних сигналів. Водночас методи субдифракційного впливу на матеріал відкривають нові можливості для створення надточних компонентів оптоелектроніки, що можуть безпосередньо інтегруватися у квантові або гібридні схеми керування. Також досліджується взаємодія класичних елементів керування з квантовими процесорами на рівні архітектурної інтеграції, зокрема, з алгоритмами узгодження розподілу навантаження між класичними і квантовими модулями та з урахуванням динаміки змінних середовища [19-21]. При цьому зазначається актуальність задачі синхронізації, компенсації затримок та оптимізації протоколів обміну даними між гетерогенними блоками системи, що вказує на необхідність впровадження алгоритмів машинного навчання для моделювання профілів навантаження, прогнозування стану системи та адаптації стратегій керування у змінних умовах експлуатації [22, 23]. Невирішеною частиною загального дослідження залишається завдання формування уніфікованого підходу до інтеграції квантових обчислень у високоточні системи керування, що враховує як алгоритмічні, так і апаратні особливості функціонування гібридних систем в умовах реального часу. Попри наявність значної кількості досліджень, що розглядають окремі аспекти квантової оптимізації, залишається відкритим питання узгодження квантових і класичних компонентів у рамках керуючого контуру, здатного працювати в динамічних, стохастичних і обмежених за ресурсами середовищах. Таким чином, метою даного дослідження є розробка уніфікованої концепції гібридної системи високоточного керування з використанням квантових обчислень, яка поєднує класичні методи регулювання з квантовими алгоритмами оптимізації, прогнозування та прийняття рішень, що включає у себе аналіз сценаріїв застосування в умовах неповноти вхідного набору даних, високої динамічності середовища експлуатації та ряду обмежень у рамках постановки технічного завдання. Результати Постановка задачі використання квантових обчислень у системах керування. Як було зазначено вище, зростання складності задач керування у високоточних технічних системах супроводжується постійним підвищенням вимог до обчислювальних платформ, які мають забезпечувати обробку великого обсягу даних у режимі реального часу, високоточне прогнозування динаміки складових системи, а також швидке прийняття рішень в умовах невизначеності та обмежених ресурсів. Класичні архітектури дедалі частіше виявляються недостатніми для ефективного розв’язання таких задач через експоненційне зростання обчислювальної складності у багатозмінних та багатоагентних сценаріях. Відповідні обмеження знижують адаптивність і реактивність систем, що критично важливо у випадках керування автономними об’єктами, роботизованими платформами, квантовими сенсорами або прецизійними елементами оптоелектроніки. У цьому контексті актуалізується пошук альтернативних парадигм обчислень, здатних забезпечити суттєве прискорення розв’язання складних оптимізаційних і прогностичних задач. Однією з таких парадигм виступають квантові обчислення, які, завдяки властивостям суперпозиції та квантової заплутаності, відкривають принципово нові можливості для реалізації обчислювальних схем. З метою систематизації ключових напрямів дослідження та формалізації етапів постановки задачі використання квантових обчислень у системах керування (рис. 1) подано узагальнену логічну схему. Діаграма відображає послідовний перехід від виявлення обмежень класичних архітектур до визначення потенційних переваг квантових моделей, категорій задач, що виграють від таких підходів, вибору апаратно-програмної платформи та аналізу факторів, які обмежують масштабування та впровадження квантових технологій на практиці. Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 260 Рис. 1. Логіка постановки задачі використання квантових обчислень у високоточних системах керування Такий підхід дозволяє забезпечити цілісне розуміння взаємозв’язку між фундаментальними властивостями квантових обчислень та прикладними вимогами до сучасних керуючих систем. Розробка квантових алгоритмів у контексті задач керування. У контексті високоточних систем керування, доцільність використання квантових обчислень безпосередньо пов’язана з характером задач, що потребують вирішення у реальному часі з високим рівнем точності, адаптивності та швидкодії. Відповідно до мети дослідження пропонується розглянути наступні категорії задач [9-13]:  оптимізаційні задачі, як то задачі розподілу ресурсів, планування траєкторій та розміщення елементів керування у складних технічних системах через пошук екстремумів у комбінаційних задачах зі складною топологією простору рішень; Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 261  задачі передбачення станів системи, що характерні для систем керування зі зворотним зв’язком у динамічному середовищі, завдяки побудові моделей, здатних до навчання на даних у реальному часі із мінімізацією ризику перенавчання;  задачі стабілізації та адаптації в умовах зміни зовнішніх параметрів, зокрема при роботі у стохастичних середовищах або при наявності зовнішніх збурень, де застосування квантових алгоритмів дозволяє моделювати стани системи з урахуванням розподілених імовірностей;  моделювання станів системи у задачах стабілізації та адаптації в умовах зміни зовнішніх параметрів з урахуванням розподілених імовірностей, що є критично важливим для забезпечення стійкості;  задачі виявлення та локалізації збоїв (Fault Detection and Isolation, FDI), де квантові алгоритми використовуються для організації паралельного аналізу великих наборів вхідних даних з метою своєчасного виявлення відхилень від нормального функціонування;  задачі координації багатоагентних систем, що включають в себе керування групою автономних модулів за умов неповного набору даних, де квантові алгоритми дозволяють ефективніше вирішувати задачі узгодження станів, маршрутизації та розподілу обов’язків. Зазначені категорії задач характеризуються високою обчислювальною складністю при класичному підході, що вказує на актуальність інтеграції квантових технологій у відповідні контури керування. Залежно від конкретної постановки задачі, переваги можуть проявлятись у вигляді скорочення часу обчислень, зменшення енергоспоживання або підвищення точності прийняття рішень в умовах невизначеності. Оцінка апаратних обмежень при впровадженні системи квантових обчислень. Фізична реалізація система квантових обчислень істотно впливає на продуктивність, надійність та можливість інтеграції відповідних рішень у контури високоточного керування. У рамках задачі формування гібридних систем пропонується розглянути наступні підходи [4-6, 11]:  суперпровідникові квантові процесори демонструють високу швидкодію, керованість, придатність до масштабування, що надає можливість у індустріальних прототипах формувати високоефективні гібридними обчислювальні схеми за умов вирішення проблем глибокого охолодження та чутливість до шуму;  іонні квантові комп’ютери використовують пастки з охолодженими іонами, що керуються за допомогою лазерів, що надає можливість підтримувати високу точність операцій завдяки низькому рівню декогеренції, але швидкодія таких систем є низькою, а можливість масштабування значним чином обмежена.  фотонні квантові системи реалізуються за допомогою оптичних схем, що оперують одиничними фотонами, де основною перевагою є можливість експлуатації при кімнатній температурі та природна сумісність з оптоволоконною інфраструктурою, що є перспективним при організації систем квантової комунікації та інтеграції у сенсорні мережі за умов низьких вимог на рівень точності і масштабування;  топологічні квантові системи, що перебувають на ранньому етапі розвитку, але характеризуються надзвичайно високою стійкістю до шуму завдяки використанню нетривіальних топологічних станів матерії. Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 262 Таблиця 1 Набір порівняльних характеристик базових архітектур квантових обчислювальних систем [4-6, 11] Архітектура Переваги Обмеження Потенціал інтеграції Суперпровідникова висока швидкодія, активна промислова підтримка кріогенні технології, високий рівень шумозалежності застосування у гібридних рішеннях для задач оптимізації Іонна висока точність, тривалий час когерентності низька швидкодія, низький рівень масштабування вирішення задач стабілізації за умов високої точності Фотонна кімнатна температура, системи на основі оптоволокна складність за умов фізичної реалізації, високий рівень втрат сенсорні мережі системи квантових комунікацій Топологічна стійкість до шуму високий рівень масштабованості рання стадія розробки та відсутність фізичної реалізацій потенціал розробки системи з високим рівнем надійності Порівняльна характеристика наведеного набору архітектур (табл. 1) демонструє відсутність універсального підходу і необхідність вибору конкретного рішення залежить у залежності від цільового застосування. Для впровадження квантових обчислень у високоточні системи керування необхідно обґрунтувати вибір відповідних алгоритмів з огляду на їх здатність вирішувати задачі оптимізації, прогнозування та адаптації в реальному часі. Серед релевантних підходів, що мають бути оцінені у відповідності до показників ефективності, виражених на кількісному рівні пропонується виділити наступні категорії [4-6, 11-13]: Алгоритм Ґровера (Grover’s Search Algorithm, GSA), що дає квадратичне прискорення при вирішенні задач неперервного пошуку у невпорядкованих просторах. При кількості можливих варіантів 𝑛∈󰇟1; 𝑁󰇠 співвідношення складності класичного пошуку становить 𝑂󰇛𝑁󰇜𝑂√𝑁 ⁄, що вказує на перспективність застосування GSA при виборі оптимальних параметрів з обмеженого набору варіантів. Варіаційний гібридний алгоритм для вирішення задач комбінаційної оптимізації QAOA, що на математичному рівні формалізується через еволюцію квантового стану 𝜓󰇛𝛾,𝛽󰇜 за параметрами 𝛾 і 𝛽, що мінімізують цільову функцію min ,〈𝜓󰇛𝛾,𝛽󰇜𝐻 𝜓󰇛𝛾,𝛽󰇜〉, де 𝐻  є гамільтоніаном задачі оптимізації. Тестування QAOA вказує на ефективність при вирішенні задач планування, маршрутизації та розподілу ресурсів. Квантовий алгоритм VQE орієнтований на знаходження власних значень задач з великою кількістю ступенів свободи. Варіаційний принцип на математичному рівні формалізується як 𝐸 〈𝜓󰇛𝜃󰇜𝐻 𝜓󰇛𝜃󰇜〉, де 𝜃 є набором параметрів квантової схеми, що оптимізуються класичним алгоритмом. VQE пропонується використовувати для апроксимації енергетичних поверхонь і мінімізації функціоналів витрат. Алгоритми на основі квантової лінійної алгебри (Quantum Linear Algebra, QLA) типу HHL (Harrow–Hassidim–Lloyd), що дозволяють розв’язувати системи лінійних рівнянь класу 𝐴∙𝑥𝑏 󰇍  з експоненційною перевагою у випадку обмеженого доступу до 𝐴 через оператори. Результат Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 263 кодується у квантовому стані |𝑥⟩𝐴  |𝑏⟩, що може бути безпосередньо використано в оптимізаційних або адаптивних процедурах. Разом з алгоритмічною ефективністю вирішальну роль у практичній реалізації квантових рішень відіграють апаратні характеристики платформи. Основною з них є квантова перевага (Quantum Advantage, QA), що визначається здатністю квантової системи розв’язувати задачі, які є непрактичними для класичних алгоритмів. Формальною метрикою може виступати співвідношення часу вирішення задачі класичним алгоритмом 𝑇  і квантовим алгоритмом 𝑇  як 𝑄𝐴𝑇  𝑇  ⁄. Також при проектуванні гібридної системи оцінюються показники декогеренції та чутливості до шуму. Декогеренційний час визначає тривалість збереження когерентного квантового стану, а надлишкова чутливість до шуму, у свою чергу, обмежує глибину обчислювальних схем та потребує реалізації стратегій виправлення помилок. Проектування гібридної системи керування з квантовим оптимізатором. Як показав проведений аналіз, побудова високоточних систем керування, має поєднувати класичний програмний модуль прийняття рішень з квантовим модулем оптимізації. Така архітектура орієнтована на складні сценарії, в яких присутні неповний набір даних про стан середовища, обмеження за часом і необхідність динамічної адаптації до змін програмного середовища. Основу гібридної системи становить класичний контролер, який виконує базові регуляторні функції, та квантовий оптимізатор, що залучається на рівні стратегічного планування та прийняття рішень. Відповідна декомпозиція дозволяє ізолювати обчислювально інтенсивні задачі і делегувати їх квантовому модулю, залишаючи класичному контролеру завдання з високими вимогами до латентності та стабільності. При цьому передбачається, що синхронізація між класичним і квантовим блоками реалізується через адаптивний буфер обміну параметрами, який враховує затримки на обчислення, характерні для квантових прискорювачів (рис. 2). Такий підхід забезпечує гнучке перемикання між режимами локального контролю та глобального планування. Рис. 2. Структурна схема гібридної системи керування з квантовим оптимізатором У основі сценарію застосування гібридної системи, що використовується для оптимізації керування багатоагентним середовищем системою з неповним набором даних, лежить припущення, Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 264 що кожен агент має часткову інформацію про середовище. Класичні алгоритми часто демонструють нестабільність або недостатню точність у таких умовах через обмеження на обсяг оброблюваних даних, а отже в запропонованій архітектурі квантовий оптимізатор бере участь у виконання наступних процедур [3, 13]:  обчисленні глобальної функції винагороди на основі агрегованих станів агентів;  оптимізація набору маршрутів у режимі реального часу;  вибір стратегій узгодження при суперечливих локальних рішеннях. Таблиця 2 Порівняння ефективності класичного і гібридного підходів у задачах керування багатоагентними системами Критерій оцінювання продуктивності Принцип побудови системи керування Класичний підхід Гібридний підхід Середній час розв’язання задачі 𝑂󰇛𝑁󰇜 для маршрутизації, високі затримки 𝑂√𝑁 при використанні квантового пошуку Стійкість до неповноти вхідних даних суттєве зниження точності при втраті даних висока стійкість за рахунок варіаційного узагальнення Ефективність глобальної оптимізації локальні мінімуми, обхід глобального рішення пошук глобального мінімуму через суперпозицію станів Рівень адаптивності до змін середовища низький, потребує ручного налаштування високий, через перенавчання на квантовому модулі Рівень обчислювального навантаження на контролер високий при зростанні кількості агентів суттєве зменшення завдяки розподіленим обчисленням У межах обраного сценарію керування багатоагентною системою з неповною інформацією доцільним є порівняння класичного та гібридного підходів за низкою ключових показників продуктивності. У табл. 2 була наведена оцінка характеристик, що визначають обчислювальну ефективність, здатність до адаптації, чутливість до втрат вхідних даних, а також якість досягнення глобального оптимуму в умовах обмежених ресурсів. Результати моделювання свідчать про те, що гібридна система забезпечує зменшення часу вирішення задачі до квазиполіноміального порядку, покращує узгодженість дій агентів і підвищує стійкість до шумів за умов неповноти даних. На математичному рівні, структура гібридної системи може бути описана як послідовність операцій над вектором стану системи 𝑠󰇛𝑡󰇜∈ℝ, сформованих класичним контролером на момент 𝑡, за допомогою та 𝑠󰇛𝑡∆𝑡󰇜, що включає у себе [22, 24-28]: класичне прогнозування стану середовища на короткому горизонті, що формалізується як 𝑠󰇛𝑡∆𝑡󰇜𝑓 𝑠󰇛𝑡󰇜,𝑢󰇍  󰇛𝑡󰇜, де 𝑢󰇍  󰇛𝑡󰇜∈ℝ є вектором керуючих впливів, 𝑓 — функція класичного моделювання, а 𝑠󰇛𝑡∆𝑡󰇜 — прогнозований стан системи; квантова оптимізація глобальної цільової функції, що формалізується як 𝑢󰇍  ∗ arg 󰇡min  󰇍 󰇍  𝔼󰇛󰇜󰇡𝐿𝑠,𝑢󰇍  󰇢󰇢, де 𝑢󰇍  ∗ є оптимізованим керуючим рішенням, що згенероване квантовим оптимізатором, 𝐿𝑠,𝑢󰇍   —функціонал втрат як цільова функція, що підлягає мінімізації, 𝔼󰇛󰇜 — квантове очікуване значення як середній результат при багаторазовому вимірюванні квантового стану; застосування оптимізованої дії у контур керування, що формалізується як 𝑢󰇍  󰇛𝑡∆𝑡󰇜𝛼∙ 𝑢󰇍  󰇛𝑡󰇜󰇛1𝛼󰇜∙𝑢󰇍  ∗, де 𝑢󰇍  󰇛𝑡∆𝑡󰇜 — гібридне керуюче рішення, яке буде передано виконавчому механізму на наступному кроці, 𝑢󰇍  󰇛𝑡󰇜 — класичне керуюче рішення, сформоване без урахування Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 265 оптимізації, 𝛼∈󰇟0; 1󰇠 — коефіцієнт зважування, який визначає міру довіри до класичного або квантового рішення. Такий підхід дозволяє враховувати поточний стан, прогностичну оцінку і глобальну мету з використанням квантових ресурсів лише у вузьких, критично важливих ділянках керуючого циклу. Завдяки цьому досягається компроміс між реактивністю класичних систем і оптимізаційною здатністю квантових алгоритмів. Гібридна модель забезпечує динамічне балансування навантаження, знижуючи частоту звернення до ресурсоємних квантових обчислень лише до моментів, коли система виходить за межі заздалегідь визначених параметрів або коли виникає потреба в оптимізації при зміні умов. Висновки У результаті проведеного дослідження було здійснено систематичний аналіз можливостей і обмежень квантових обчислень у задачах високоточного керування, що дозволило сформулювати низку узагальнених висновків: Проаналізовано фундаментальні обмеження класичних обчислювальних архітектур, які стримують ефективне вирішення задач прогнозування, стабілізації та оптимізації в режимі реального часу. Визначено категорії задач, у яких впровадження квантових алгоритмів є найбільш доцільним — зокрема, багатокритеріальні задачі планування, розподілу ресурсів, керування у стохастичних середовищах, а також координація багатоагентних систем з неповною інформацією. Оцінено релевантні квантові алгоритми з точки зору їх придатності для оптимізації, прогнозування та керування динамічними процесами в складних технічних системах. Систематизовано архітектури квантових обчислювальних систем з урахуванням їх переваг, обмежень та перспектив інтеграції у контури керування. Запропоновано структурну схему гібридної системи керування з квантовим оптимізатором, яка забезпечує динамічну взаємодію між класичним контролером і квантовим прискорювачем на рівні стратегічного планування. Проведено порівняльний аналіз продуктивності класичних і гібридних систем, що показав зростання стійкості до неповноти даних, підвищення глобальної ефективності оптимізації та зниження обчислювального навантаження на класичні модулі. Розроблено математичну модель функціонування гібридної архітектури, яка враховує декомпозицію керуючого циклу, обмін прогнозними та оптимізаційними параметрами, а також застосування вагових коефіцієнтів при формуванні остаточного керуючого рішення. Таким чином, запропонована концепція гібридної системи високоточного керування демонструє перспективність впровадження квантових алгоритмів у критично важливі ділянки обчислювального контуру, що дозволяє досягти балансу між швидкодією, точністю та адаптивністю систем керування наступного покоління. Список використаних джерел 1. Fazilat, M., & Zioui, N. (2025). Quantum‑Inspired Sliding‑Mode Control to Enhance the Precision and Energy Efficiency of an Articulated Industrial Robotic Arm. Robotics, 14(2), 14. https://doi.org/10.3390/robotics14020014. 2. Magrini, L., Rosenzweig, P., Bach, C., Deutschmann‑Olek, A., Hofer, S. G., Hong, S., Kiesel, N., Kugi, A., & Aspelmeyer, M. (2020). Real-time optimal quantum control of mechanical motion at room temperature. arXiv. Retrieved from https://arxiv.org/ abs/2012.15188. 3. Taghavi, M., & Farnoosh, R. (2024). Quantum Computing and Neuromorphic Computing for Safe, Reliable, and Explainable Multi‑Agent Reinforcement Learning: Optimal Control in Autonomous Robotics. arXiv. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2408.03884v2.