L’informatique quantique franchit une nouvelle étape avec l’ordinateur Eagle d’IBM,une expérience suggère que les ordinateurs quantiques pourraient avoir des applications utiles dans le monde réel d'ici deux ans
Les ordinateurs quantiques pourraient bientôt s'attaquer aux problèmes qui bloquent les puissants supercalculateurs d'aujourd'hui, même lorsqu'ils sont truffés d'erreurs, selon une nouvelle expérience des ordinateurs IBM. La démonstration laisse entendre que la véritable suprématie quantique (le point où un ordinateur quantique peut effectuer une tâche impossible pour un ordinateur classique) pourrait bientôt être atteinte.
« Ces machines arrivent », a déclaré Sabrina Maniscalco, PDG de la startup d'informatique quantique Algorithmiq, basée à Helsinki, à Nature News.
L'ordinateur quantique Eagle d'IBM a surpassé un supercalculateur conventionnel lors de la résolution de calculs mathématiques complexes. Il s'agit également de la première démonstration d'un ordinateur quantique fournissant des résultats précis à une échelle de plus de 100 qubits, selon un communiqué de presse de la société.
Les qubits, abréviation de bits quantiques, sont des analogues d'un bit en informatique quantique. Les deux sont les unités d'information primaires ou les plus petites. Cependant, contrairement aux bits qui peuvent exister dans deux états, 0 ou 1, un qubit peut représenter l'un ou l'autre des états ou dans une superposition où il existe dans n'importe quelle proportion des deux états.
Les scientifiques ont travaillé sur l'utilisation de la superposition pour calculer de grandes quantités d'informations en une fraction du temps qu'il faudrait sur un supercalculateur. Cependant, comme la superposition peut être perturbée par la moindre interférence de l'environnement extérieur, les ordinateurs quantiques sont sujets aux erreurs.
Envoyé par IBM
L'un des objectifs ultimes de l'informatique quantique est de simuler des composants de matériaux que les ordinateurs classiques n'ont jamais simulés efficacement. Être capable de les modéliser est une étape cruciale vers la capacité à relever des défis tels que la conception d'engrais plus efficaces, la construction de meilleures batteries et la création de nouveaux médicaments. Mais les systèmes quantiques d'aujourd'hui sont intrinsèquement bruyants et produisent un nombre important d'erreurs qui entravent les performances. Cela est dû à la fragilité des bits quantiques ou qubits et aux perturbations de leur environnement.
Dans leur expérience, l'équipe IBM démontre qu'il est possible pour un ordinateur quantique de surpasser les principales simulations classiques en apprenant et en atténuant les erreurs dans le système. L'équipe a utilisé le processeur quantique IBM Quantum 'Eagle' composé de 127 qubits supraconducteurs sur une puce pour générer de grands états intriqués qui simulent la dynamique des spins dans un modèle de matériau et prédisent avec précision des propriétés telles que sa magnétisation.
Dans leur expérience, l'équipe IBM démontre qu'il est possible pour un ordinateur quantique de surpasser les principales simulations classiques en apprenant et en atténuant les erreurs dans le système. L'équipe a utilisé le processeur quantique IBM Quantum 'Eagle' composé de 127 qubits supraconducteurs sur une puce pour générer de grands états intriqués qui simulent la dynamique des spins dans un modèle de matériau et prédisent avec précision des propriétés telles que sa magnétisation.
Travailler avec le bruit
Les scientifiques ont cherché à sécuriser les environnements informatiques et à travailler avec le moins de qubits possible pour réduire les interférences. Dans un passé récent, cependant, les chercheurs ont plutôt commencé à privilégier le travail avec le « bruit », car l'augmentation du nombre de qubits présente des avantages exponentiels.
Récemment, des chercheurs chinois ont utilisé leur ordinateur quantique photonique Jiuzhang pour résoudre un problème mathématique en moins d'une seconde. Le même calcul sur le supercalculateur le plus rapide aurait pris au moins cinq ans à résoudre.
Cette fois-ci, une équipe de chercheurs dirigée par Abhinav Kandala chez IBM a utilisé une approche similaire et a décidé de tester les capacités de leur ordinateur quantique « bruyant » face à un superordinateur conventionnel au Lawrence Berkeley National Laboratory en Californie.
L'ordinateur quantique Eagle utilisé par l'équipe avait 127 qubits, et les deux ordinateurs ont été invités à calculer le comportement le plus probable d'une collection de particules, telles que des atomes avec un spin disposés dans une grille et interagissant les uns avec les autres.
Quand le supercalculateur échoue
Les chercheurs ont constaté que les équations pouvaient être résolues exactement pour un certain nombre de particules. Cependant, à mesure que le nombre de particules dans le puzzle augmentait, des méthodes telles que l’approximation étaient nécessaires pour calculer la solution, et les résultats des deux machines concordaient.
Finalement, les calculs sont devenus si complexes que le superordinateur n’a plus pu les gérer. L’ordinateur quantique Eagle, quant à lui, a continué à produire des chiffres. Bien que l’équipe n’ait pas eu de moyen de tester si les résultats étaient exacts, les résultats étaient conformes aux calculs établis.
Envoyé par IBM
Pour vérifier l'exactitude de cette modélisation, une équipe de scientifiques de l'UC Berkeley a effectué simultanément ces simulations sur des ordinateurs classiques avancés situés au National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) du Lawrence Berkeley National Lab et à l'Université Purdue. Au fur et à mesure que l'échelle du modèle augmentait, l'ordinateur quantique continuait à produire des résultats précis à l'aide de techniques avancées d'atténuation des erreurs, même si les méthodes de calcul classiques finissaient par faiblir et ne correspondaient pas au système IBM Quantum.
Même si c'était la première fois qu'un ordinateur quantique avec plus de 100 qubits avait été démontré qu'il fonctionnait correctement, l'équipe de recherche est loin de revendiquer la suprématie quantique. Ce serait l'étape où les ordinateurs quantiques atteignent des niveaux impossibles à atteindre pour les supercalculateurs.
IBM, qui construit des superordinateurs, s'attend à ce que la technologie s'améliore et renforce ses capacités dans les années à venir. Cependant, il teste également des processeurs quantiques, qui devraient être cruciaux dans les solutions informatiques en science des matériaux, en santé et en physique.
Ce n'est pas la première fois que des allégations de suprématie quantique sont faites
Des allégations de suprématie quantique ont déjà fait surface : en 2019, les scientifiques de Google ont affirmé que l'ordinateur quantique de la société, connu sous le nom de Sycamore, avait résolu un problème en 200 secondes qu'un ordinateur ordinaire mettrait 10 000 ans à résoudre. Mais le problème qu'il a résolu - essentiellement cracher une énorme liste de nombres aléatoires, puis vérifier leur exactitude, n'avait aucune utilité pratique.
En revanche, la nouvelle démonstration d'IBM s'applique à un problème physique réel, quoique très simplifié.
« Cela vous rend optimiste que cela fonctionnera dans d'autres systèmes et des algorithmes plus compliqués », a déclaré John Martinis, physicien à l'Université de Californie à Santa Barbara, qui a obtenu le résultat de Google en 2019, à Nature News.
Quelques limites dans ce qui est présenté
Il faut rappeler certaines critiques et controverses qui existent autour de la notion de suprématie quantique et du test de Quantum Volume. Le volume quantique (Quantum Volume) est une métrique qui mesure les capacités et les taux d'erreur d'un ordinateur quantique. Il exprime la taille maximale des circuits quantiques carrés qui peuvent être mis en œuvre avec succès par l'ordinateur.
Rappelons par exemple que certains experts ont remis en question la validité du test de Quantum Volume, en affirmant qu’il ne reflète pas la complexité réelle des problèmes que les ordinateurs quantiques devront résoudre dans le futur. D’autres ont contesté la pertinence de la comparaison entre l’ordinateur quantique d’IBM et le superordinateur Summit, en arguant que ce dernier n’était pas optimisé pour simuler le calcul quantique et qu’il aurait pu obtenir de meilleurs résultats avec des algorithmes plus efficaces.
Ces critiques suggèrent que l’expérience d’IBM n’est pas aussi concluante qu’elle le prétend, et qu’elle ne prouve pas que l’ordinateur quantique est réellement en voie de dépasser les capacités de l’ordinateur classique.
Ensuite, IBM se garde bien de préciser les limites et les défis qui restent à surmonter pour rendre les ordinateurs quantiques plus performants et plus utiles. La lecture du communiqué donne l’impression que l’ordinateur quantique d’IBM est déjà capable de réaliser des calculs complexes et variés, alors qu’en réalité, il ne peut effectuer que des tâches spécifiques et contrôlées, qui n’ont pas nécessairement de valeur pratique. Quelques problèmes techniques qui affectent encore les ordinateurs quantiques sont mentionnés, comme la fragilité des qubits, le bruit, la décohérence ou les erreurs. Ces problèmes nécessitent des solutions innovantes et coûteuses, comme le refroidissement, la correction d’erreurs ou la modularité. Il y a également des difficultés liées à la programmation, à la vérification et à la validation des algorithmes quantiques, qui requièrent des compétences et des outils spécifiques.
La présentation d'IBM est donc utile pour avoir une première approche du sujet, mais il est important de disposer d'autres sources plus critiques et nuancées pour avoir une vision plus complète et plus équilibrée du potentiel et des...
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