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La DARPA a lancé en 2021 le programme "Quantum Benchmarking" en vue de réinventer les paramètres essentiels à la mesure des progrès de l'informatique quantique et d'appliquer la rigueur scientifique à des affirmations souvent non fondées sur les promesses futures de l'informatique quantique. Pour ce faire, la DARPA a créé huit équipes interdisciplinaires qui ont compilé plus de 200 applications potentielles à partir desquelles elles ont créé 20 points de référence qui pourraient quantifier les progrès réalisés dans l'utilisation des ordinateurs quantiques pour résoudre des tâches de calcul difficiles ayant une utilité économique.
Dans une deuxième phase de travail, des critères ont été sélectionnés pour une étude détaillée dans trois grandes catégories : la chimie, la science des matériaux et les équations différentielles non linéaires. Cinq équipes ont affiné ces critères en utilisant ce que la DARPA appelle "des critères rigoureux axés sur l'utilité" et ont ensuite élargi les applications de ces critères, incorporé des tests évolutifs et robustes, évalué l'utilité dans le monde réel et créé des outils pour estimer les ressources et les performances nécessaires pour exécuter des instanciations de bout en bout de ces applications sur "un équipement quantique réaliste".
Six mois après le début de la deuxième phase de l'étude, la DARPA a publié de nombreux documents de préimpression dont les résultats sont mitigés. Elle a constaté qu'il est plausible que "les ordinateurs quantiques offrent un avantage pour des applications économiquement intéressantes dans certains domaines de la chimie, des matériaux quantiques et de la science des matériaux". Commentant ces premiers résultats, Joe Altepeter, responsable du programme, a déclaré ce qui suit : « les résultats de ces préimpressions constituent une première étape importante dans la quantification de l'impact des ordinateurs quantiques ».
Toutefois, la DARPA a ajouté : « il n'est pas clair, à ce stade, si un avantage peut être obtenu pour les applications dans les équations différentielles non linéaires ». Ces types d'équations sous-tendent les cas d'utilisation de la prévision, tels que la prévision des mouvements des marchés financiers et la modélisation météorologique, qui étaient auparavant considérés comme des cas d'utilisation de l'informatique quantique. Les participants au programme ont néanmoins souligné que certains résultats suggèrent que des résultats positifs pourraient être obtenus si un matériel plus puissant et tolérant aux pannes était développé.
L'un des articles, intitulé "Feasibility of accelerating incompressible computational fluid dynamics (CFD) simulations with fault-tolerant quantum computers", constate que, bien que les systèmes quantiques soient très prometteurs, "il est peu probable que les futurs ordinateurs quantiques soient utiles pour les applications de dynamique des fluides incompressibles", sauf si des avancées algorithmiques significatives ou des approches quantiques alternatives sont mises au point. Ces conclusions suggèrent que malgré les audacieuses à répétition, des progrès significatifs restent à faire et que certaines prédictions sont exagérées.
Un article sur la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire est plus positif, suggérant que les ordinateurs quantiques pourraient modéliser des phénomènes qu'il est actuellement difficile d'analyser avec des machines classiques. Toujours dans le cadre des premiers résultats du programme, un autre article, intitulé "Applications and resource estimates for open system simulation on a quantum computer", indique que les ordinateurs quantiques pourraient aider à économiser 2 millions de dollars sur le coût des matériaux nécessaires à chaque test au laboratoire du champ magnétique élevé du laboratoire national de Los Alamos.
Ce laboratoire est également mentionné dans un autre document, intitulé "Potential Applications of Quantum Computing at Los Alamos National Laboratory", qui décrit six autres domaines de recherche adaptés aux ordinateurs quantiques. L'un des documents porte sur les ordinateurs quantiques eux-mêmes. Intitulé "Fault-tolerant resource estimation using graph-state compilation on a modular superconducting architecture", le document examine comment construire des ordinateurs quantiques pour s'attaquer à des tâches scientifiques. Jusqu'ici, la plupart des annonces visaient à construire des équipements à usage général.
Les auteurs du document concluent qu'un ordinateur quantique tolérant aux pannes basé sur une architecture supraconductrice distribuée, composée de deux modules, pourrait héberger en principe 2 000 000 de qubits physiques et pourrait servir des applications scientifiquement intéressantes dans un temps d'exécution raisonnable. Aucun des documents n'exprime la certitude que les machines quantiques révolutionneront les domaines qu'ils examinent. Mais ils supposent que des machines tolérantes aux pannes fonctionneront pour les problèmes envisagés, mais de telles machines sont actuellement à l'état embryonnaire.
Les adeptes du calcul quantique se réjouiront peut-être de savoir que ces articles n'ont pas encore été examinés par des pairs, ce qui signifie qu'ils peuvent être erronés. Altepeter a déclaré : « nous publions intentionnellement des résultats préliminaires, car nous souhaitons obtenir un retour d'information solide de la part des communautés scientifiques et industrielles. Nous voulons que ces réactions nous permettent, à la fin du programme, d'obtenir des résultats auxquels nous - et la communauté - pouvons vraiment faire confiance ». La DARPA a également annoncé que trois autres documents sont en cours d'élaboration.
Les ordinateurs tels qu'ils existent aujourd'hui sont entièrement basés sur des transistors électroniques. L'industrie est devenue très performante dans la réduction de la taille des transistors, ce qui lui permet d'en mettre davantage dans une seule puce. En conséquence, la puissance de calcul a progressé à un rythme exponentiel au cours des 60 dernières années. Cependant, l'architecture informatique actuelle a ses limites. Même si les entreprises commencent à construire des centres de données plus grands, certains problèmes ne peuvent tout simplement pas être résolus avec la puissance de calcul des ordinateurs traditionnels.
On ne sait pas non plus si la loi de Moore restera valable dans les années à venir. C'est là que les ordinateurs quantiques pourraient s'avérer utiles. Pierre Desjardins affirme : « si nous voulons créer un modèle - une simulation exhaustive d'une réaction chimique - pour savoir comment de nouveaux médicaments vont interagir avec nos cellules, ce n'est pas possible avec une approche conventionnelle. Il y a toute une série de problèmes d'optimisation à résoudre (dans le transport, la logistique, etc.). Il est impossible de les exécuter sur un ordinateur classique, car il y a trop de variables, trop de scénarios possibles ».
Certains experts pensent également que les ordinateurs quantiques pourraient accélérer le développement de l'IA, notamment en augmentant la puissance de calcul et en réduisant drastiquement la quantité d'énergie nécessaire à son développement.
Source : la DARPA (1, 2)
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