8 Applications et exemples d’informatique quantique

Lentement mais sûrement, l’informatique quantique se prépare à faire son gros plan.

Google a fait les gros titres en octobre en proclamant qu’il avait réalisé la percée tant attendue de la « suprématie quantique ». C’est lorsqu’un ordinateur quantique est capable d’accomplir une tâche qu’un ordinateur conventionnel ne peut pas accomplir. En tout cas, pas dans un laps de temps raisonnable. Par exemple, Google a affirmé que le problème de test qu’il a exécuté aurait pris des milliers d’années à un ordinateur classique – bien que certains critiques et concurrents aient qualifié cela de grossière exagération.

IBM, pour sa part, n’en démordait pas. L’autre grand acteur du quantique, il a rapidement posté une réponse arguant essentiellement que Google avait sous-estimé les superordinateurs d’IBM – qui, bien que d’une rapidité fulgurante, ne sont pas de la variété quantique.

Tech giant head-butting aside, Google’s achievement was a genuine milestone — one that further established quantum computing in the broader consciousness and prompted more people to wonder, What will these things actually do?

But even once quantum computing reigns supreme, its potential impact remains largely theoretical — hence the hedging throughout in this article. That’s more a reflection, though, of QC’s still-fledgling status than unfulfilled promise.

Before commercial-scale quantum computing is a thing, however, researchers must clear some major hurdles. Le principal d’entre eux : augmenter le nombre de qubits, des unités d’information que les ordinateurs quantiques utilisent pour effectuer des tâches. Alors que les « bits » des ordinateurs classiques sont des 1 ou des 0, les qubits peuvent être l’un ou l’autre, voire les deux simultanément. C’est la clé de vitesses de traitement massivement supérieures, qui sont nécessaires pour simuler la mécanique quantique au niveau moléculaire.

Malgré la nature encore hypothétique du quantique et le long chemin à parcourir, les prédictions et les investissements abondent. Sundar Pichai, PDG de Google, a comparé la récente avancée de sa société en matière de preuve de concept au vol de 12 secondes des frères Wright : bien que très basique et de courte durée, elle a démontré ce qui est possible. Et ce qui est possible, selon les experts, est effectivement impressionnant.

De la cybersécurité à la recherche pharmaceutique en passant par la finance, voici quelques façons dont le quantum facilitera des avancées majeures.

Post-Quantum

Lieu : Londres

Comment elle utilise l’informatique quantique : Pour le candidat à la présidence Andrew Yang, l’étape quantique franchie par Google signifie qu' »aucun code n’est inviolable ». Il faisait référence à une notion très discutée selon laquelle la puissance de factorisation sans précédent des ordinateurs quantiques compromettrait gravement les systèmes de cryptage Internet courants.

Mais le dispositif de Google (comme tous les dispositifs QC actuels) est beaucoup trop sujet aux erreurs pour représenter la menace immédiate de cybersécurité que Yang a sous-entendue. En fait, selon l’informaticien théorique Scott Aaronson, une telle machine n’existera pas avant un bon moment. Mais le danger imminent est sérieux. Et la poussée de plusieurs années vers des algorithmes résistants aux quanta – comme le concours en cours de l’Institut national des normes et de la technologie pour construire de tels modèles – illustre à quel point la communauté de la sécurité prend la menace au sérieux.

L’un des 26 algorithmes dits post-quantiques à atteindre les « demi-finales » du NIST provient, de manière appropriée, du leader de la cybersécurité Post-Quantum, basé en Grande-Bretagne. Selon les experts, le processus prudent et délibéré illustré par le projet du NIST est précisément ce dont la sécurité axée sur le quantique a besoin. Comme l’a déclaré le Dr Deborah Franke, de la National Security Agency, à Nextgov, « il y a deux façons de faire une erreur avec un cryptage résistant aux quanta : La première est de sauter à l’algorithme trop tôt, et la seconde est de sauter à l’algorithme trop tard. »

ProteinQure

Lieu : Toronto

Comment elle utilise l’informatique quantique : « La véritable excitation que suscite le quantique est que l’univers fonctionne fondamentalement de manière quantique, de sorte que vous serez en mesure de mieux comprendre la nature », a déclaré M. Pichai de Google à la MIT Technology Review dans le sillage de l’annonce récente de son entreprise. « Il est encore tôt, mais là où la mécanique quantique brille, c’est dans sa capacité à simuler les molécules, les processus moléculaires, et je pense que c’est là qu’elle sera la plus forte. La découverte de médicaments en est un excellent exemple. »

Une entreprise qui concentre son poids computationnel sur la simulation moléculaire, et plus précisément sur le comportement des protéines, est la startup de biotechnologie ProteinQure, basée à Toronto. Forte d’un récent financement de démarrage de 4 millions de dollars, elle s’associe à des leaders de l’informatique quantique (IBM, Microsoft et Rigetti Computing) et à des entreprises de recherche pharmaceutique (SRI International, AstraZeneca) pour explorer le potentiel de la CQ dans la modélisation des protéines.

C’est la voie profondément complexe mais à haut rendement du développement de médicaments dans laquelle les protéines sont modifiées à des fins médicales ciblées. Bien qu’elle soit beaucoup plus précise que la méthode d’essai et d’erreur de la vieille école consistant à réaliser des expériences chimiques, elle est infiniment plus difficile d’un point de vue informatique. Comme l’a fait remarquer le Boston Consulting Group, la simple modélisation d’une molécule de pénicilline nécessiterait un ordinateur classique de taille impossible, avec des bits de 10 à 86ème de puissance. Pour les ordinateurs quantiques avancés, cependant, ce même processus pourrait être un jeu d’enfant – et pourrait conduire à la découverte de nouveaux médicaments pour des maladies graves comme le cancer, Alzheimer et les maladies cardiaques.

Biogen, basé à Cambridge, Massachusetts, est une autre entreprise notable qui explore la capacité de l’informatique quantique pour le développement de médicaments. Axée sur la recherche sur les maladies neurologiques, la société de biotechnologie a annoncé en 2017 un partenariat avec la startup quantique 1QBit et Accenture.

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Daimler AG

Situation : Stuttgart, Allemagne

Comment elle utilise l’informatique quantique : Le potentiel des CQ pour simuler la mécanique quantique pourrait être tout aussi transformateur dans d’autres domaines liés à la chimie, au-delà du développement de médicaments. L’industrie automobile, par exemple, veut exploiter cette technologie pour construire de meilleures batteries de voiture.

En 2018, le constructeur automobile allemand Daimler AG (la société mère de Mercedes-Benz) a annoncé deux partenariats distincts avec les puissances de l’informatique quantique que sont Google et IBM. Les véhicules électriques sont « principalement basés sur une chimie cellulaire des batteries qui fonctionne bien », écrivait alors l’entreprise dans son magazine. L’informatique quantique, ajoutait-elle, inspire un « espoir justifié » de « premiers résultats » dans des domaines tels que la simulation cellulaire et le vieillissement des cellules de batterie. Des batteries améliorées pour les véhicules électriques pourraient contribuer à accroître l’adoption de ces véhicules.

Daimler cherche également à savoir comment le CQ pourrait potentiellement suralimenter l’IA, plus gérer un avenir de trafic provoqué par les véhicules autonomes et accélérer sa logistique. Il suit les traces d’une autre grande marque de transport teutonne : Volkswagen. En 2017, le constructeur automobile a annoncé un partenariat avec Google axé sur des initiatives similaires. Il s’est également associé à D-Wave Systems, en 2018.

Volkswagen Group

Location : Wolfsburg, Allemagne

Comment elle utilise l’informatique quantique : L’exploration de l’optimisation par Volkswagen fait ressortir un point qui mérite d’être souligné : Malgré certains cadrages communs, la principale avancée de l’informatique quantique n’est pas seulement la vitesse à laquelle elle résoudra les défis, mais les types de défis qu’elle résoudra.

Le problème du « voyageur de commerce », par exemple, est l’un des plus célèbres en informatique. Il vise à déterminer le chemin le plus court possible entre plusieurs villes, en passant une fois dans chaque ville et en revenant au point de départ. Connu comme un problème d’optimisation, il est incroyablement difficile à résoudre pour un ordinateur classique. Pour des CQ pleinement réalisés, cependant, cela pourrait être une promenade de santé.

D-Wave et VW ont déjà mené des programmes pilotes sur un certain nombre de défis d’optimisation liés au trafic et aux voyages, notamment la rationalisation des flux de circulation à Pékin, Barcelone et, juste ce mois-ci, Lisbonne. Dans ce dernier cas, une flotte de bus a emprunté des itinéraires distincts adaptés aux conditions de circulation en temps réel grâce à un algorithme quantique, que VW continue d’affiner après chaque essai. Selon le PDG de D-Wave, Vern Brownell, le projet pilote de l’entreprise « nous rapproche plus que jamais de la réalisation d’une véritable informatique quantique pratique. »

JPMorgan Chase

Lieu : NYC

Comment elle utilise l’informatique quantique : La liste des partenaires qui composent ce que l’on appelle le Quantum Network de Microsoft comprend un grand nombre d’universités de recherche et de sociétés techniques axées sur l’informatique quantique, mais très peu d’entreprises affiliées. Cependant, deux des cinq partenaires – NatWest et Willis Towers Watson – sont des intérêts bancaires. De même, au Q Network d’IBM, JPMorgan Chase se distingue au milieu d’une mer de membres axés sur la technologie, ainsi que d’institutions de recherche gouvernementales et d’enseignement supérieur.

Que des sociétés de services financiers extrêmement rentables veuillent tirer parti d’une technologie qui change de paradigme n’a rien de choquant, mais la modélisation quantique et la modélisation financière constituent une association vraiment naturelle grâce à des similitudes structurelles. Comme l’a écrit un groupe de chercheurs européens l’année dernière, « l’ensemble du marché financier peut être modélisé comme un processus quantique, où les quantités importantes pour la finance, telles que la matrice de covariance, émergent naturellement. »

De nombreuses recherches récentes se sont concentrées spécifiquement sur le potentiel du quantique pour accélérer considérablement le modèle dit de Monte Carlo, qui évalue essentiellement la probabilité de divers résultats et les risques correspondants. Un document de 2019 coécrit par des chercheurs d’IBM et des membres de l’équipe de recherche quantitative de JPMorgan comprenait une méthodologie pour fixer le prix des contrats d’option à l’aide d’un ordinateur quantique.

Sauf son application apparemment claire d’évaluation des risques, le quantique dans la finance pourrait avoir un large avenir. « Si nous avions aujourd’hui, que ferions-nous ? » Nikitas Stamatopoulos, coauteur de l’article sur les options de prix, s’est demandé. « La réponse aujourd’hui n’est pas très claire. »

Microsoft

Location : Redmond, Wash.

Comment elle utilise l’informatique quantique : Le monde a un problème d’engrais qui va au-delà d’une surabondance de caca. Une grande partie des engrais de la planète est fabriquée en chauffant et en pressurisant l’azote atmosphérique pour en faire de l’ammoniac, un procédé mis au point au début des années 1900 par le chimiste allemand Fritz Haber.

Le procédé dit Haber, bien que révolutionnaire, s’est avéré assez énergivore : environ trois pour cent de la production énergétique mondiale annuelle sert à faire fonctionner Haber, ce qui représente plus d’un pour cent des émissions de gaz à effet de serre. Plus exaspérant encore, certaines bactéries réalisent ce processus naturellement – nous n’avons tout simplement aucune idée de comment et ne pouvons donc pas en tirer parti.

Avec un ordinateur quantique adéquat, cependant, nous pourrions probablement comprendre comment – et, ce faisant, économiser considérablement l’énergie. En 2017, des chercheurs de Microsoft ont isolé la molécule cofacteur nécessaire à la simulation. Et ils le feront dès que le matériel quantique aura un nombre suffisant de qubits et une stabilisation du bruit. Le PDG de Google a récemment déclaré au MIT qu’il pense que l’amélioration quantique de Haber est à peu près dans une décennie.

IBM

Lieu : Armonk, New York

Comment elle utilise l’informatique quantique : Des recherches récentes visant à déterminer si l’informatique quantique pourrait améliorer considérablement les prévisions météorologiques ont déterminé… que c’est un sujet qui mérite d’être étudié ! Et bien que nous ayons encore peu de compréhension de cette relation, beaucoup dans le domaine du CQ la considèrent comme un cas d’utilisation notable.

Ray Johnson, l’ancien directeur technique de Lockheed Martin et aujourd’hui directeur indépendant de la startup quantique Rigetti Computing, fait partie de ceux qui ont indiqué que la méthode de calcul simultané (plutôt que séquentiel) de l’informatique quantique sera probablement couronnée de succès pour « analyser le système très, très complexe de variables qu’est la météo. » Le futurologue Bernard Marr s’est fait l’écho de ce sentiment.

Bien que nous utilisions actuellement certains des superordinateurs les plus puissants du monde pour modéliser des prévisions météorologiques à haute résolution, la prévision numérique précise du temps est notoirement difficile. En fait, cela ne fait probablement pas si longtemps que vous avez maudit un météorologue hors norme.

Rigetti Computing

Lieu : Berkeley, Californie.

Comment il utilise l’informatique quantique : L’informatique quantique et l’intelligence artificielle peuvent s’avérer être des renvois mutuels. Comme l’a récemment expliqué VentureBeat, les progrès de l’apprentissage profond vont probablement accroître notre compréhension de la mécanique quantique, alors que dans le même temps, les ordinateurs quantiques pleinement réalisés pourraient dépasser de loin les ordinateurs conventionnels dans la reconnaissance des formes de données. En ce qui concerne ce dernier point, l’équipe de recherche quantique d’IBM a récemment constaté que l’enchevêtrement des qubits sur l’ordinateur quantique qui a exécuté une expérience de classification des données a réduit de moitié le taux d’erreur par rapport aux qubits non enchevêtrés.

« Ce que cela suggère », a noté un essai de la MIT Technology Review, « c’est qu’à mesure que les ordinateurs quantiques s’améliorent dans l’exploitation des qubits et dans leur enchevêtrement, ils s’amélioreront également dans la résolution des problèmes d’apprentissage automatique. »

La recherche de l’IBM est intervenue dans le sillage d’un autre algorithme de classification d’apprentissage automatique prometteur : un hybride quantique-classique exécuté sur une machine de 19 qubits construite par Rigetti Computing.

« L’exploitation a le potentiel d’accélérer ou d’améliorer autrement l’apprentissage automatique par rapport aux performances purement classiques », ont écrit les chercheurs de Rigetti. L’hybridation du calcul classique et des processeurs quantiques a permis de surmonter « un défi clé » dans la réalisation de cet objectif, ont-ils expliqué.

Tous deux sont des étapes importantes vers l’objectif ultime d’accélérer significativement l’IA grâce au calcul quantique. Ce qui pourrait signifier des assistants virtuels qui vous comprennent du premier coup. Ou des personnages de jeux vidéo contrôlés par des non-joueurs qui se comportent de manière hyperréaliste. Les avancées potentielles sont nombreuses.

« I think AI can accelerate quantum computing, » Google’s Pichai said, « and quantum computing can accelerate AI. »

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