Expliquer le potentiel infini de l'informatique quantique dans un anglais plutôt drôle (pas de mathématiques)

Quantum est une substance profonde, sombre et mystérieuse… Je plaisante. Il est devenu célèbre après Avengers Endgame. Hé ça rime !

Je vous le promets - pas de formules ! Juste quelques chiffres.

Aperçu du contenu

• Le monde quantique
• La mécanique quantique est vraiment une manie quantique - No Offence, Marvel !
• Défis rencontrés
• Approche informatique quantique
• Qubits supraconducteurs
• Ordinateurs quantiques à ions piégés
• Ordinateurs quantiques photoniques
• Recuits quantiques
• Aperçu du futur
• Que serait capable de faire un futur ordinateur à 100 000 Qubits ?
• Conclusion

Le monde quantique

La limite de Planck.

1,616255×10^(−35) m.

La longueur à laquelle la physique classique devient la physique quantique.

Où toutes nos intuitions communes s'effondrent.

Niels Bohr, un pionnier de la physique quantique, a déclaré :

Si la mécanique quantique ne vous étonne pas profondément, c'est que vous ne l'avez pas bien comprise.

Il avait raison! (Sans blague, sérieusement, je ne l'aurais jamais cru, je veux dire que tout le monde sait que le domaine quantique est une chose simple. Tony Stark l'a compris. Et c'est un acteur. Juste un acteur !)

Dans le domaine de la physique quantique, à l'infiniment petite échelle de Planck, nous rencontrons une réalité captivante et époustouflante qui défie notre compréhension conventionnelle.

Examinons quelques aspects clés de cette échelle. Il y a tellement de concepts à gérer et à aborder que nous allons y aller un par un.

La mécanique quantique est vraiment une manie quantique - No Offence, Marvel !

A la limite de Planck, nous avons les problèmes suivants :

La cohérence

La cohérence joue un rôle essentiel sur l'échelle de Planck, se référant à la stabilité et à l'intégrité des états quantiques. Il détermine combien de temps les phénomènes quantiques persistent. Lorsque le temps d'être d'un état est inférieur à 10 ^ (-25) secondes (0,00000000000000000000000001 secondes), comment le maintenez-vous stable et travaillez-vous avec? (^ est le symbole de l'exponentiation, par exemple 10^5 = 100 000 et 10^(-5) = 0,00001)

Enchevêtrement

L'intrication, un phénomène remarquable, se produit lorsque les états quantiques des particules deviennent intimement liés, quelle que soit leur séparation physique. C'est effrayant et déconcertant de grands esprits comme Einstein. À l'échelle de Planck, l'intrication sert de pierre angulaire, donnant lieu à des corrélations non locales et facilitant le transfert instantané d'informations entre les particules intriquées sans avoir besoin d'une communication classique. En d'autres termes, l'information voyage d'une partie de l'univers à une autre, instantanément ! (Plus vite que la lumière !) Et pourtant c'est vrai, un phénomène qui défie toute explication. (Je promets de vous donner une vue plus approfondie dans un article ultérieur.)

Superposition

La superposition est une caractéristique captivante des systèmes quantiques, permettant aux particules d'exister dans plusieurs états simultanément. À l'échelle de Planck, les particules peuvent assumer des superpositions d'états différents, ce qui indique que des propriétés telles que la position, la quantité de mouvement ou le spin ne sont pas bien définies tant qu'elles ne sont pas mesurées. Ce principe sous-tend le calcul quantique et le développement d'algorithmes quantiques. Je ne peux pas insister davantage sur ce fait.

Le principe d'incertitude

Le principe d'incertitude, formulé par Werner Heisenberg, affirme que certaines paires de propriétés physiques, comme la position et la quantité de mouvement, ne peuvent pas être mesurées précisément simultanément avec une précision illimitée. À l'échelle de Planck, le principe d'incertitude joue un rôle important, soulignant l'indétermination inhérente et la nature probabiliste des systèmes quantiques. Pour faire simple, vous pouvez soit connaître la vitesse de la voiture, soit la position actuelle d'une voiture, vous ne pouvez pas connaître les deux (une analogie très grossière et grossière) lorsque vous l'observez à des niveaux quantiques.

Dualité particule-onde

La dualité particule-onde est un concept fondamental de la physique quantique. À l'échelle de Planck, les particules présentent un comportement ondulatoire, tandis que les ondes peuvent présenter des caractéristiques semblables à des particules. Cette dualité défie nos intuitions classiques, car les particules présentent des modèles d'interférence, de diffraction et de propagation ondulatoire. Cela défie toute logique. Alors est-ce que la matière, l'énergie ? Ou l'énergie, la matière ? Qu'est-ce que le concept de masse lui-même ? Cela conduit directement à l'équivalence masse-énergie d'Einstein.

Agir à distance

L'action à distance fait référence à la remarquable influence non locale observée entre les particules intriquées. Les mesures ou les manipulations effectuées sur une particule affectent instantanément son partenaire intriqué, quelle que soit la séparation spatiale entre elles. Ce phénomène défie les notions classiques, où le transfert d'informations est limité par la vitesse de la lumière. C'est ce que j'ai appelé avoir dérangé Einstein à propos de la mécanique quantique. Il existe une théorie des "variables cachées" qui est une explication possible. Plus sur cela plus tard.

Physique probabiliste

La physique quantique comprend des éléments probabilistes inhérents, utilisant des amplitudes de probabilité pour décrire la probabilité de divers résultats. À l'échelle de Planck, la nature probabiliste de la mécanique quantique devient prédominante, les mesures produisant des probabilités plutôt que des résultats déterministes. Des outils mathématiques tels que les fonctions d'onde et les matrices capturent ce cadre probabiliste. Et c'est un phénomène très quantique. Comment y a-t-il une particule à cette position avec une probabilité de 43 % ? Ou est-ce une vague? Cela a-t-il même un sens ?

Équation de Schrödinger

L'équation de Schrödinger est une équation centrale de la mécanique quantique, dictant l'évolution temporelle des systèmes quantiques. Il établit une relation entre la fonction d'onde, l'énergie et les opérateurs d'un système. À l'échelle de Planck, l'équation de Schrödinger fournit un cadre mathématique pour comprendre le comportement et la dynamique des systèmes quantiques.

J'ai dit pas de formules, et je tiens ma promesse. Google Schrödinger Equation si vous êtes intéressé.

Donc, fondamentalement, les choses au niveau quantique ne peuvent pas être expliquées avec une logique ordinaire et une intuition du monde réel. Pourtant, des gens ont conçu et même exécuté des programmes quantiques/classiques sur des ordinateurs quantiques. Voyons quelques-uns des obstacles auxquels ils ont été confrontés.

Défis rencontrés

Qualité et stabilité des bits quantiques (Qubit)

Le fondement de l'informatique quantique réside dans les qubits, qui sont les homologues quantiques des bits classiques. Assurer la qualité et la stabilité des qubits est de la plus haute importance pour un calcul quantique fiable. Chaque atome a de l'énergie - parce qu'il a une température. La température est l'énergie vibratoire de l'atome. Et ça oscille. Comment faire pour qu'il reste au même endroit ? Congelez-le à -273 degrés Celsius - température zéro absolu, qui arrête tout mouvement. Malheureusement, les qubits sont très sensibles aux perturbations externes telles que les fluctuations de température et le bruit électromagnétique, entraînant des erreurs et une décohérence. Préserver la cohérence et la stabilité des qubits sur de longues périodes est un défi important auquel les chercheurs s'attaquent activement.

Décohérence et correction d'erreurs

La décohérence constitue un obstacle important dans les systèmes quantiques. Cela se produit lorsque les qubits interagissent avec leur environnement, ce qui leur fait perdre leur état quantique et se comporte de manière classique. Cette limitation limite le temps pendant lequel les opérations quantiques peuvent être effectuées de manière fiable. Développer des techniques de correction d'erreurs robustes pour atténuer les erreurs et la décohérence est un défi crucial. Les chercheurs explorent les codes de correction d'erreur, comme les codes de correction d'erreur quantique, pour protéger les qubits et assurer un calcul fiable. C'est ce que je voulais dire par exister pendant 10 ^ (-25) de seconde.

Évolutivité

Les ordinateurs quantiques nécessitent un grand nombre de qubits pour résoudre des problèmes complexes. Cependant, la mise à l'échelle des systèmes quantiques présente des défis importants. À mesure que le nombre de qubits augmente, maintenir leur cohérence et minimiser les erreurs devient exponentiellement plus difficile. De plus, l'interconnexion précise des qubits et le contrôle des interactions entre de grandes quantités de qubits posent des difficultés techniques et technologiques importantes. Non seulement substantiel, mais presque impossible. comment reliez-vous des choses qui changent lorsqu'elles sont connectées à quelque chose d'autre entièrement ? Nous ne pouvons pas manipuler les bits quantiques comme nous le faisons avec les bits classiques. Et l'Internet quantique est peut-être le plus grand défi de tous. ( autre que d'obtenir un candidat POTUS réellement intelligent pour un changement.)

Fabrication et contrôle

Fabriquer avec précision des dispositifs quantiques avec un contrôle exceptionnel est un défi majeur. Le matériel quantique repose souvent sur des techniques de fabrication spécialisées et des matériaux tels que des circuits supraconducteurs ou des pièges à ions. Atteindre la précision et la reproductibilité requises dans le processus de fabrication est essentiel pour construire des systèmes quantiques fiables et évolutifs. Et ce genre de précision sera un nouveau tournant dans l'ingénierie si jamais elle est atteinte. Nous devons créer des copies identiques avec une précision de 10^(-35) ici. Même les personnes optimistes trouvent difficile d'en discuter !

De plus, il est primordial d'obtenir un contrôle précis des systèmes quantiques. La capacité de contrôler les états des qubits, les opérations de porte et les mesures avec une haute fidélité est nécessaire pour des calculs quantiques précis. Développer des systèmes de contrôle capables de gérer la complexité et la vitesse requises pour les opérations quantiques est un formidable défi d'ingénierie. Si formidable qu'à part IBM, le premier pionnier de l'informatique quantique, personne d'autre n'a encore fabriqué un ordinateur quantique à usage général de 400 qubit+. (D-Wave ne compte pas car il n'est pas à usage général, il n'a qu'une seule fonction fixe - le recuit. Explication à venir !)

Interconnexions quantiques et communication

L'informatique quantique implique souvent plusieurs qubits répartis sur des systèmes physiques. Il est crucial d'établir des interconnexions et une communication quantiques fiables et efficaces entre ces qubits. La communication quantique repose sur l'intrication, qui est très sensible au bruit environnemental et nécessite une distribution et une préservation de l'intrication sur des distances importantes. Développer des technologies d'interconnexion quantique qui peuvent faciliter la communication basée sur l'intrication entre les qubits est un défi permanent. Beaucoup disent que c'est impossible. Et cela semble certainement ainsi. Mais on peut toujours espérer...

Ce que l'esprit de l'homme peut concevoir, la main de Dieu peut le réaliser.

Thomas Chérickal

( Écoutez, c'est moi, le sage. Hmmm - je pense que je voulais dire le sage. Quoi qu'il en soit, c'est faux dans les deux cas !)

Environnements cryogéniques

De nombreuses plates-formes informatiques quantiques, telles que les qubits supraconducteurs, fonctionnent à des températures extrêmement basses proches du zéro absolu. La création et la maintenance de ces environnements cryogéniques (cryogéniques - fait référence à des températures proches du zéro absolu en physique classique - Google it) représentent une tâche d'ingénierie redoutable. Les systèmes de refroidissement doivent être méticuleusement conçus pour minimiser le bruit et les fluctuations thermiques qui pourraient perturber la cohérence des qubits (en gros, ils pourraient gagner en température et recommencer à bouger). Assurer la fiabilité et l'efficacité des systèmes cryogéniques est un aspect essentiel du développement de matériel quantique. C'est ce que je voulais dire par zéro absolu (-273 degrés Celsius).

Intégration et systèmes hybrides

Le matériel informatique quantique doit souvent être intégré aux systèmes informatiques classiques à des fins de contrôle, de lecture et de correction d'erreurs. Combler le fossé entre les systèmes classiques et quantiques et développer des approches hybrides qui exploitent les atouts des deux technologies posent des défis considérables. L'intégration s'étend également à l'incorporation de composants matériels, tels que l'électronique de commande, dans une plate-forme informatique quantique cohérente. Microsoft a fait du bon travail à ce sujet. Ils ont intégré leur logiciel quantique dans la vaste pile du riche écosystème .NET Core et l'ont ouvert. Finis les problèmes d'interopérabilité avec le code quantique !

Coût et ressources

Le développement de matériel quantique nécessite des ressources financières et techniques importantes. La construction et l'exploitation de systèmes quantiques impliquent souvent des infrastructures coûteuses, notamment des installations de fabrication spécialisées, des équipements cryogéniques et des systèmes de contrôle précis. Les instituts de recherche et les entreprises qui investissent dans le matériel quantique sont confrontés au défi d'équilibrer les coûts et l'allocation des ressources tout en repoussant les limites des avancées technologiques. La dépense est tout simplement trop ! C'est là que la Chine a vraiment un avantage. Le gouvernement chinois verse des milliards dans son département d'informatique quantique, et nous en voyons les résultats même en ce moment. Ils ont réussi à se téléporter de la terre à un satellite. Voyage instantané. ( Mais ils ne se débarrasseront toujours pas des rumeurs de Corona - triste !)

Limites physiques et théoriques fondamentales

Le matériel informatique quantique est soumis à des limitations fondamentales imposées par les lois physiques et les principes de la mécanique quantique. Les ordinateurs quantiques que nous avons maintenant et qui sont souvent appelés dispositifs quantiques à échelle intermédiaire bruyants (NISQ), en particulier, sont confrontés à des limitations concernant la cohérence des qubits, la fidélité de la porte et les taux d'erreur. Surmonter ces limites nécessite des approches innovantes et des percées dans des domaines tels que la science des matériaux, la physique et l'informatique.

Cela dit, un certain nombre d'entreprises se sont lancées dans la création d'ordinateurs quantiques.

Jetons un coup d'œil à quelques-uns d'entre eux.

Approche informatique quantique

Qubits supraconducteurs

Les qubits supraconducteurs sont mis en œuvre à l'aide de minuscules circuits constitués de matériaux supraconducteurs. Ces circuits sont refroidis à des températures extrêmement basses pour exploiter le phénomène de supraconductivité, où la résistance électrique disparaît. IBM et Google sont deux sociétés de premier plan travaillant avec des qubits supraconducteurs. Les systèmes IBM Q d'IBM sont accessibles via IBM Quantum Experience, permettant aux utilisateurs d'exécuter des expériences quantiques et d'accéder à du matériel de pointe. Il s'agit d'une réalisation unique car elle permet aux novices et aux amateurs d'accéder au matériel informatique quantique SOTA IBM sur le cloud et d'exécuter des expériences et des programmes sur leur système sur le cloud.

Google Quantum AI utilise des qubits supraconducteurs pour ses efforts de recherche et développement. Leurs deux principales initiatives s'appellent OpenFermion et TensorFlow Quantum, qui fonctionnent toutes deux sur leur SDK d'informatique quantique Google Cirq. OpenFermion est utilisé pour les simulations de chimie quantique, tandis que TensorFlow Quantum est un hybride quantique de l'apprentissage automatique classique et de l'apprentissage automatique quantique, qui offre une grande flexibilité à l'ingénieur. À l'heure actuelle, ces deux sociétés sont les leaders dans la course à la suprématie quantique - le point auquel un ordinateur quantique fait quelque chose qu'un ordinateur classique ne peut pas faire et c'est aussi une application efficace avec un cas d'utilisation solide. Les deux sociétés ont affirmé l'avoir déjà atteint, mais l'application d'IBM est bien plus impressionnante que celle de Google.

Ordinateurs quantiques à ions piégés

Les ordinateurs quantiques à ions piégés utilisent des ions individuels piégés à l'aide de champs électromagnétiques pour stocker et manipuler des informations quantiques. Ces ions sont généralement des qubits qui ont de longs temps de cohérence et des opérations haute fidélité. IonQ est une entreprise leader dans ce domaine, fournissant un accès à ses ordinateurs quantiques à ions piégés via sa plateforme cloud. Honeywell Quantum Solutions est une autre société qui a développé son propre matériel quantique à base d'ions piégés, visant à faire progresser les capacités des systèmes d'ions piégés. Les deux sont prometteurs et présentent des avantages différents par rapport au système de qubit supraconducteur, dont le principal est que les températures cryogéniques ne sont pas nécessaires.

Ordinateurs quantiques topologiques

Les ordinateurs quantiques topologiques sont basés sur des particules appelées anyons, qui présentent des propriétés exotiques, la principale étant qu'elles sont leur propre anti-particule (rappelez-vous juste la déclaration, je l'expliquerai plus tard). La division Quantum Computing de Microsoft est à la pointe du développement de matériel quantique topologique. Ils recherchent activement un qubit topologique basé sur une particule connue sous le nom de fermion de Majorana. Les qubits basés sur Majorana devraient fournir une meilleure résistance aux erreurs, ce qui en fait des candidats prometteurs pour le calcul quantique tolérant aux pannes. Il s'agit d'une approche remarquablement nouvelle, et Microsoft a également pris une décision intelligente pour intégrer son langage de programmation quantique (Q#.NET) dans son riche écosystème .NET de bibliothèques et de fonctions informatiques classiques. Ainsi, Q # a accès à un vaste ensemble d'applications informatiques classiques sans se soucier de l'interopérabilité, ce qui est certainement une réussite importante.

Ordinateurs quantiques photoniques

Les ordinateurs quantiques photoniques utilisent des photons, des particules de lumière, pour coder et traiter des informations quantiques. Xanadu, PsiQuantum et LightMatter sont des sociétés notables travaillant sur du matériel quantique photonique. Xanadu offre un accès à ses ordinateurs quantiques photoniques via une plate-forme cloud appelée Xanadu Quantum Cloud. PsiQuantum se concentre sur le développement d'un ordinateur quantique photonique d'un million de qubits tolérant aux pannes, dans le but de permettre des applications pratiques. LightMatter se spécialise dans le développement de processeurs photoniques pour une large gamme d'applications. Les ordinateurs photoniques sont une autre approche très prometteuse. Ils font partie des leaders actuels de l'apprentissage automatique quantique, grâce à leurs bibliothèques d'apprentissage automatique quantique PennyLane et à leur bibliothèque quantique photonique StrawberryFields.

Recuits quantiques

Les recuits quantiques sont des matériels quantiques spécialisés conçus pour résoudre des problèmes d'optimisation. D-Wave Systems est une entreprise de premier plan dans ce domaine. Le premier ordinateur soi-disant quantique doté de «2 000 qubits» a été construit par D-Wave. Cependant, leur système est spécialement conçu pour résoudre des problèmes d'optimisation grâce à un processus appelé recuit quantique. Par conséquent, la plupart des chercheurs quantiques considèrent leur système comme une machine à usage unique personnalisée et non comme un ordinateur quantique à usage général comme les autres architectures de cette liste. Leur technologie de recuit quantique utilise un réseau de qubits supraconducteurs pour trouver des états à faible énergie correspondant à des solutions optimales. Cela dit, les systèmes de D-Wave ont été utilisés par diverses organisations et instituts de recherche pour relever des défis d'optimisation complexes dans tous les secteurs.

Aperçu du futur

Il s'agit du SOTA (State-Of-The-Art) actuel en ce qui concerne les applications matérielles. Mais qu'espérons-nous en faire ? Décomposons cela ensuite.

Que serait capable de faire un futur ordinateur à 100 000 Qubits ?

Les ordinateurs quantiques possèdent deux qualités qui les rendent uniques et les rendent très prometteurs pour des applications hautes performances. Ils sont:

Superposition

Un ordinateur classique ne peut prendre qu'une seule valeur à la fois. En revanche, un supercalculateur quantique en superposition peut prendre en un instant toutes les configurations possibles de représentations 2^N, ce qui permet un parallélisme massif. Les experts pensent que, s'ils sont correctement conçus, les ordinateurs quantiques seront capables d'évaluer toutes les configurations 2^N en même temps, simultanément.

Or 2^100 c'est plus d'atomes qu'il n'y en a dans l'Univers. Que réalisera un ordinateur quantique 2 ^ (100 000) ? J'ai hâte de le découvrir !

Enchevêtrement

L'intrication nous permet de communiquer instantanément entre deux qubits, quelle que soit leur distance. Ce phénomène ignore même la vitesse de la lumière limite sur la plupart des forces de l'univers. C'est un trésor caché au potentiel infini. Nous pourrions réaliser la communication et peut-être même un jour, la téléportation de la matière de telle manière que le facteur limitant de la vitesse de la lumière ne s'applique pas.

En regardant vers l'avenir, où l'informatique quantique a atteint une échelle de 100 000 qubits, les possibilités d'avancées révolutionnaires deviennent encore plus intrigantes. Explorons quelques domaines potentiels où un ordinateur quantique aussi puissant pourrait avoir un impact transformateur :

1. Simulation quantique à grande échelle

La simulation quantique est une application des ordinateurs quantiques qui vise à simuler et à étudier des systèmes quantiques complexes difficiles à analyser à l'aide d'ordinateurs classiques. Les systèmes quantiques, tels que les molécules, les matériaux et même des processus physiques entiers, présentent des comportements complexes régis par les lois de la mécanique quantique. Comprendre et prédire avec précision le comportement de ces systèmes peut avoir des implications importantes dans divers domaines, notamment la chimie, la physique, la science des matériaux et la découverte de médicaments.

Alors que les ordinateurs classiques peuvent simuler des systèmes quantiques simples, leur puissance de calcul diminue rapidement à mesure que la taille et la complexité du système quantique augmentent. Cela est dû à la croissance exponentielle des ressources de calcul nécessaires pour représenter avec précision l'état d'un système quantique. En revanche, les ordinateurs quantiques exploitent les principes de la mécanique quantique pour simuler et explorer efficacement ces systèmes quantiques complexes.

La simulation quantique tire parti de la capacité des ordinateurs quantiques à manipuler et à contrôler les états quantiques, tels que les qubits, par le biais d'opérations telles que la superposition et l'intrication. En représentant le système quantique d'intérêt à l'aide de qubits, les chercheurs peuvent tirer parti de la puissance de calcul des ordinateurs quantiques pour effectuer des simulations qui seraient irréalisables pour les ordinateurs classiques.

Pour effectuer une simulation quantique, plusieurs étapes sont généralement impliquées :

1. Encodage du système : la première étape consiste à cartographier les propriétés du système quantique simulé sur les qubits de l'ordinateur quantique. Ce codage permet à l'ordinateur quantique de représenter et de manipuler avec précision les états quantiques pertinents pour la simulation.

   
   

2. Implémentation de l'algorithme de simulation : L'algorithme de simulation est conçu pour imiter le comportement du système quantique cible. Il consiste en une série de portes quantiques et d'opérations qui font évoluer les états des qubits selon les lois de la mécanique quantique. Ces portes effectuent des transformations sur les qubits, telles que des rotations et des opérations d'intrication, pour simuler les interactions et la dynamique souhaitées du système cible.

   
   

3. Exécution de la simulation : L'algorithme de simulation est exécuté sur l'ordinateur quantique, qui effectue les opérations quantiques requises sur les qubits. Les portes quantiques de l'ordinateur quantique manipulent les états des qubits, permettant l'exploration de différents scénarios et mesures d'intérêt dans le système quantique simulé.

   
   

4. Extraction des résultats : une fois la simulation terminée, l'ordinateur quantique fournit l'état final des qubits, qui représente l'état simulé du système quantique. Des mesures peuvent être effectuées sur les qubits pour extraire des informations sur des observables spécifiques ou des propriétés d'intérêt dans le système simulé. Ces mesures peuvent être utilisées pour mieux comprendre le comportement du système quantique ou valider des modèles théoriques.

   
   

La simulation quantique a le potentiel de révolutionner divers domaines, notamment dans la compréhension et la conception de nouveaux matériaux, l'optimisation des réactions chimiques et la résolution de problèmes quantiques complexes.

2. Optimisation et défis mondiaux

L'optimisation est un problème fondamental dans divers domaines, allant de la logistique et de la finance à l'apprentissage automatique et à la cryptographie. Le but de l'optimisation est de trouver la meilleure solution parmi un vaste ensemble d'options possibles qui optimise un objectif spécifique ou satisfait un ensemble de contraintes. Les ordinateurs classiques utilisent divers algorithmes pour résoudre les problèmes d'optimisation, mais à mesure que la taille et la complexité du problème augmentent, trouver une solution optimale devient de plus en plus difficile et prend du temps.

Les ordinateurs quantiques offrent la possibilité d'accélérer considérablement les tâches d'optimisation grâce à l'utilisation d'algorithmes quantiques spécialement conçus pour les problèmes d'optimisation. Ces algorithmes exploitent les principes de la mécanique quantique, tels que la superposition et le parallélisme quantique, pour explorer simultanément plusieurs solutions potentielles, conduisant à une accélération exponentielle potentielle par rapport aux approches classiques.

1. L'un des principaux algorithmes d'optimisation quantique est l' algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA). QAOA combine des techniques d'optimisation classiques avec l'informatique quantique pour trouver des solutions quasi optimales aux problèmes d'optimisation combinatoire. Il s'agit d'encoder le problème d'optimisation dans un circuit quantique, constitué d'une série de portes quantiques et d'opérations appliquées aux qubits, puis d'ajuster de manière itérative les paramètres de ces portes pour améliorer la qualité de la solution. En effectuant des mesures sur les qubits à la fin du circuit, l'algorithme fournit une solution candidate qui se rapproche de la solution optimale à chaque itération.

2. Un autre algorithme d'optimisation quantique important est l'algorithme de recuit quantique , utilisé par les recuits quantiques comme les systèmes D-Wave. Le recuit quantique est particulièrement utile pour résoudre des problèmes d'optimisation qui peuvent être mappés au modèle d'Ising ou au problème d'optimisation binaire quadratique sans contrainte (QUBO) . Il exploite l'effet tunnel quantique et les fluctuations thermiques pour guider le système vers des états à faible énergie qui correspondent à de bonnes solutions.
3. Les ordinateurs quantiques peuvent potentiellement être appliqués à un large éventail de problèmes d'optimisation, tels que l'optimisation de portefeuille, la planification logistique, le repliement des protéines et la coloration des graphes. Il a déjà été appliqué par AlphaFold (dérivation de Google DeepMind) pour créer de nouveaux remèdes contre des maladies incurables et modéliser la création de nouveaux types de protéines.

Ces problèmes impliquent souvent de parcourir un large espace de solutions pour trouver la meilleure configuration qui optimise un objectif ou satisfait certaines contraintes. En exploitant la puissance du parallélisme quantique et en explorant simultanément plusieurs solutions candidates, les ordinateurs quantiques ont le potentiel d'accélérer la recherche de solutions optimales.

3. Cryptographie et communication sécurisée

L'informatique quantique a le potentiel d'avoir un impact significatif sur le domaine de la cryptographie, à la fois en termes de rupture des schémas cryptographiques existants et de développement de nouveaux algorithmes cryptographiques résistants au quantum. Voici deux applications principales de l'informatique quantique en cryptographie :

1. Briser les schémas cryptographiques : les ordinateurs quantiques peuvent potentiellement casser certains algorithmes cryptographiques largement utilisés qui reposent sur la difficulté de problèmes mathématiques spécifiques. L'algorithme de Shor, par exemple, a démontré sa capacité à factoriser efficacement de grands nombres et à résoudre le problème du logarithme discret. Ces problèmes constituent la base de nombreux systèmes cryptographiques à clé publique, tels que RSA et Diffie-Hellman. En résolvant efficacement ces problèmes mathématiques, les ordinateurs quantiques pourraient théoriquement briser la sécurité de ces systèmes et compromettre les communications ou les données cryptées.

   
   

2. Cryptographie résistante aux quantiques : À mesure que le développement des ordinateurs quantiques à grande échelle progresse, le besoin d'algorithmes cryptographiques résistants aux attaques des ordinateurs quantiques devient essentiel. La cryptographie post-quantique (PQC) vise à développer des algorithmes de chiffrement, de signature et d'échange de clés qui sont sécurisés contre les attaques des ordinateurs classiques et quantiques. Les algorithmes PQC reposent généralement sur différents problèmes mathématiques qui sont considérés comme difficiles pour les ordinateurs classiques et quantiques, tels que la cryptographie basée sur le réseau, la cryptographie basée sur le code, la cryptographie polynomiale multivariée et la cryptographie basée sur le hachage. Des efforts de recherche sont en cours pour identifier et normaliser les algorithmes cryptographiques résistants au quantum afin d'assurer la sécurité des informations sensibles à l'ère post-quantique.

4. Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Les algorithmes d'apprentissage automatique quantique atteindraient des niveaux de sophistication sans précédent avec 100 000 qubits. L'informatique quantique a le potentiel d'avoir un impact sur divers aspects de l'apprentissage automatique, offrant la possibilité de résoudre certains problèmes de calcul plus efficacement et permettant le développement de nouveaux algorithmes, tels que :

1. Algorithmes d'apprentissage automatique quantique : les chercheurs ont exploré le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique quantique qui peuvent tirer parti de la puissance des ordinateurs quantiques pour résoudre plus efficacement des tâches d'apprentissage automatique spécifiques. Des algorithmes quantiques, tels que les machines à vecteurs de support quantiques (QSVM), les algorithmes de clustering quantique et les réseaux de neurones quantiques, ont été proposés pour résoudre des problèmes tels que la classification, le clustering et la reconnaissance de formes. Ces algorithmes visent à exploiter les propriétés uniques de l'informatique quantique, telles que le parallélisme quantique et les interférences, pour potentiellement fournir des accélérations ou des performances améliorées par rapport aux approches d'apprentissage automatique classiques.

   
   

2. Traitement et analyse des données quantiques : les ordinateurs quantiques peuvent être utilisés pour traiter et analyser plus efficacement de grands ensembles de données. Les algorithmes quantiques, tels que la transformée de Fourier quantique et l'analyse en composantes principales quantiques, peuvent offrir des avantages dans le prétraitement des données, la réduction de la dimensionnalité et les tâches d'extraction de caractéristiques. Ces techniques peuvent aider à préparer les données pour les algorithmes d'apprentissage automatique classiques ultérieurs ou à extraire des modèles significatifs à partir de données de grande dimension.

   
   

3. Optimisation améliorée quantique pour l'apprentissage automatique : l'optimisation est un élément crucial dans de nombreuses tâches d'apprentissage automatique, telles que la formation de réseaux de neurones ou l'optimisation d'hyperparamètres. Les algorithmes d'optimisation quantique, tels que l'algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA) et le recuit quantique, peuvent potentiellement offrir des capacités d'optimisation améliorées par rapport aux techniques d'optimisation classiques. Ces algorithmes peuvent aider à trouver des solutions optimales aux problèmes d'optimisation complexes rencontrés dans l'apprentissage automatique.

   
   

4. Confidentialité des données quantiques et apprentissage sécurisé : L'informatique quantique peut également contribuer à améliorer la confidentialité des données et l'apprentissage sécurisé. Le cryptage homomorphe, une technique qui permet le calcul sur des données cryptées, peut potentiellement bénéficier du calcul quantique, permettant des calculs sécurisés plus efficaces. Les protocoles de distribution de clés quantiques (QKD) offrent un moyen sécurisé de générer et d'échanger des clés cryptographiques, garantissant une communication sécurisée et protégeant les modèles et les données sensibles d'apprentissage automatique.

   
   

5. Chimie quantique et conception de médicaments

L'informatique quantique a le potentiel de révolutionner la découverte de médicaments en accélérant considérablement le processus et en permettant des prédictions plus précises. Voici quelques aspects clés de l'impact de l'informatique quantique sur la découverte de médicaments :

1. Puissance de calcul : Les ordinateurs quantiques ont le potentiel d'effectuer des calculs complexes beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques. Cet avantage de vitesse peut réduire considérablement le temps requis pour diverses tâches de calcul dans la découverte de médicaments, telles que la modélisation moléculaire, le criblage virtuel et les simulations de dynamique moléculaire.

   
   

2. Modélisation moléculaire : Les ordinateurs quantiques peuvent simuler plus précisément les interactions moléculaires en tenant compte des effets quantiques que les ordinateurs classiques ne peuvent pas gérer efficacement. Cela permet une modélisation plus précise des interactions médicament-cible, du repliement des protéines et d'autres processus moléculaires importants. (Nous avons parlé d'AlphaFold plus tôt)

   
   

3. Criblage virtuel : L'informatique quantique peut améliorer le criblage virtuel, qui est le processus d'évaluation de grandes bases de données de composés pour identifier des candidats-médicaments potentiels. En tirant parti des algorithmes quantiques, les ordinateurs quantiques peuvent explorer un espace chimique plus vaste et fournir des prédictions plus précises sur l'affinité de liaison et l'activité de molécules médicamenteuses potentielles.

   
   

4. Apprentissage automatique quantique : les algorithmes d'apprentissage automatique quantique peuvent tirer parti de la puissance de l'informatique quantique pour analyser et extraire des informations à partir de grands ensembles de données biologiques. Cela peut aider à identifier des modèles, à prédire l'efficacité des médicaments, à optimiser les formulations de médicaments et à personnaliser les plans de traitement.

   
   

5. Optimisation de candidats-médicaments : L'informatique quantique peut être utilisée pour optimiser des candidats-médicaments en résolvant des problèmes d'optimisation complexes. Par exemple, il peut aider à déterminer la structure optimale d'une molécule de médicament ou à trouver les voies de synthèse les plus efficaces.

   
   

6. Simulations quantiques : Les ordinateurs quantiques peuvent simuler le comportement de systèmes quantiques, tels que des molécules biologiques complexes ou des structures protéiques. Ces simulations peuvent fournir des informations détaillées sur la façon dont les médicaments interagissent avec leurs cibles, permettant aux chercheurs de concevoir des thérapies plus efficaces et ciblées.

   
   

6. Vie artificielle quantique et systèmes complexes

L'informatique quantique a le potentiel de contribuer à l'étude de la vie artificielle et des systèmes complexes de plusieurs manières. Voici quelques aspects clés sur lesquels l'informatique quantique peut avoir un impact :

1. Simulation de systèmes complexes : Les ordinateurs quantiques peuvent simuler des systèmes complexes plus efficacement que les ordinateurs classiques, permettant aux chercheurs d'approfondir leurs connaissances sur le comportement et la dynamique de la vie artificielle et des systèmes complexes. En modélisant les effets et les interactions quantiques, les simulations quantiques peuvent fournir une représentation plus précise de la physique et de la chimie sous-jacentes de ces systèmes.

   
   

2. Apprentissage automatique quantique : les algorithmes d'apprentissage automatique quantique peuvent être appliqués pour analyser et comprendre des systèmes complexes. Les ordinateurs quantiques peuvent traiter et analyser plus efficacement de grands ensembles de données, ce qui est particulièrement utile pour étudier des modèles complexes et des comportements émergents dans la vie artificielle et les systèmes complexes. Les techniques d'apprentissage automatique quantique peuvent aider à découvrir des corrélations cachées, à optimiser les paramètres du système et à faire des prédictions sur le comportement du système.

   
   

3. Optimisation et recherche : les systèmes complexes impliquent souvent des problèmes d'optimisation et de recherche, tels que la recherche de configurations optimales ou la recherche de modèles dans un vaste espace de paramètres. L'informatique quantique peut potentiellement surpasser les algorithmes classiques pour résoudre ces problèmes, offrant des solutions plus rapides et plus efficaces. Des algorithmes quantiques, tels que le recuit quantique ou des algorithmes d'optimisation d'inspiration quantique, peuvent être appliqués pour relever ces défis d'optimisation et de recherche.

   
   

4. Exploration de modèles d'inspiration quantique : L'informatique quantique peut inspirer le développement de nouveaux modèles informatiques pour la vie artificielle et les systèmes complexes. Les modèles d'inspiration quantique s'inspirent des phénomènes et des principes quantiques pour développer de nouvelles approches de modélisation des systèmes complexes. Ces modèles peuvent capturer les effets de non-linéarité, d'intrication et de superposition trouvés dans les systèmes quantiques, permettant une compréhension plus nuancée de la dynamique et des comportements des systèmes complexes.

   
   

5. Analyse de réseau : Les algorithmes quantiques peuvent améliorer l'analyse de réseau, qui est cruciale pour comprendre des systèmes complexes caractérisés par des entités interconnectées. Les ordinateurs quantiques peuvent résoudre efficacement des problèmes basés sur des graphes, tels que l'analyse de centralité, le regroupement et la détection de communauté, qui sont fondamentaux pour démêler la structure et la dynamique de systèmes complexes.

   
   

7. Physique des hautes énergies et recherche fondamentale

L'informatique quantique a le potentiel d'avoir un impact significatif sur la recherche fondamentale et à haute énergie, en particulier dans le domaine de la théorie quantique des champs, de la physique des particules et de la cosmologie, tels que :

1. Simulations quantiques des interactions de particules : Les ordinateurs quantiques peuvent simuler le comportement des théories quantiques des champs avec plus de précision et d'efficacité que les ordinateurs classiques. La théorie quantique des champs décrit les interactions fondamentales des particules, et la simulation de ces interactions peut fournir des informations sur le comportement des particules subatomiques et leurs interactions à haute énergie. Les simulations quantiques peuvent aider à étudier des phénomènes tels que la diffusion des particules, la désintégration des particules et la dynamique des collisions de particules.

   
   

2. Lattice Quantum Chromodynamics (QCD) : La chromodynamique quantique est la théorie qui décrit la force forte, qui lie les quarks et les gluons pour former des protons, des neutrons et d'autres hadrons. Lattice QCD est une technique numérique utilisée pour étudier la QCD sur un réseau espace-temps discret. Les ordinateurs quantiques peuvent potentiellement améliorer les calculs QCD du réseau en tirant parti des algorithmes quantiques et des simulations quantiques, conduisant à des prédictions plus précises des propriétés et des interactions hadroniques.

   
   

3. Problèmes d'optimisation dans la conception expérimentale : la recherche fondamentale et à haute énergie implique souvent des problèmes d'optimisation complexes, tels que l'optimisation de la conception de détecteurs, des algorithmes d'analyse de données ou des stratégies de recherche de nouvelles particules ou phénomènes. L'informatique quantique peut fournir des solutions efficaces à ces problèmes d'optimisation grâce à des algorithmes d'optimisation d'inspiration quantique, tels que le recuit quantique ou les algorithmes quantiques variationnels.

   
   

4. Information quantique et intrication : L'informatique quantique peut contribuer à l'étude de l'intrication et de l'information quantique dans les hautes énergies et la recherche fondamentale. L'intrication est un concept fondamental en mécanique quantique, et sa compréhension est cruciale pour l'étude des systèmes quantiques. Les ordinateurs quantiques peuvent aider à analyser les états intriqués, les corrélations quantiques et les tâches de traitement de l'information quantique pertinentes pour la physique des particules, telles que la téléportation quantique ou la correction d'erreur quantique.

   
   

5. Gravité quantique et cosmologie : L'informatique quantique peut offrir un aperçu de l'étude de la gravité quantique et de l'univers primitif. L'unification de la mécanique quantique et de la relativité générale est l'un des grands défis de la physique théorique. Les ordinateurs quantiques peuvent potentiellement aider à explorer les modèles de gravité quantique, simuler la physique des trous noirs et étudier la nature quantique de l'univers primitif.

   
   

8. Modélisation financière et prévisions économiques

L'informatique quantique a le potentiel d'avoir un impact sur la modélisation économique et la prévision financière de plusieurs manières. Alors que les ordinateurs quantiques ne sont pas encore capables de résoudre des problèmes économiques et financiers complexes du monde réel, la recherche et le développement en cours dans le domaine explorent les avantages potentiels, tels que :

1. Optimisation de portefeuille et allocation d'actifs : Les algorithmes quantiques peuvent potentiellement apporter des solutions plus efficaces aux problèmes d'optimisation de portefeuille. Ces algorithmes peuvent explorer un espace de solutions plus large et prendre en compte des interactions plus complexes entre les actifs, ce qui se traduit par de meilleures stratégies d'allocation d'actifs. Les ordinateurs quantiques peuvent permettre l'optimisation de grands portefeuilles avec de nombreux actifs, conduisant à des stratégies d'investissement plus diversifiées et conscientes des risques.

   
   

2. Tarification des options et analyse des risques : les dérivés financiers, tels que les options, peuvent impliquer des calculs intensifs en termes de calcul, en particulier lors de la prise en compte de plusieurs facteurs et paramètres de risque. Les ordinateurs quantiques peuvent offrir des simulations plus rapides et plus précises des mouvements de prix des actifs sous-jacents, permettant des modèles d'évaluation des options et une analyse des risques plus précis. Cela peut aider les institutions financières et les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées.

   
   

3. Simulations de Monte Carlo : L'informatique quantique a le potentiel d'accélérer les simulations de Monte Carlo, largement utilisées dans la modélisation financière. Les simulations de Monte Carlo impliquent la génération de plusieurs scénarios aléatoires pour analyser les résultats potentiels. Les ordinateurs quantiques peuvent potentiellement accélérer ces simulations, permettant une évaluation plus précise des risques, la tarification des dérivés et d'autres calculs financiers.

   
   

4. Évaluation du risque de crédit et détection des fraudes : les algorithmes d'apprentissage automatique quantique peuvent être utilisés pour analyser de grands volumes de données financières à des fins d'évaluation du risque de crédit et de détection des fraudes. Les ordinateurs quantiques peuvent traiter et analyser les données plus efficacement, permettant une identification plus rapide et plus précise des risques de crédit, des schémas de fraude et des anomalies dans les transactions financières.

   
   

5. Cryptographie quantique et transactions sécurisées : L'informatique quantique offre également des avantages potentiels dans le domaine de la cybersécurité financière. La cryptographie quantique fournit des méthodes de chiffrement plus solides basées sur les principes de la mécanique quantique, offrant une sécurité accrue pour les transactions financières et la communication. Les algorithmes cryptographiques résistants aux quantiques peuvent protéger les données financières sensibles contre les attaques potentielles des futurs ordinateurs quantiques.

Conclusion

Alors, qu'est-ce que l'informatique quantique ?

Une nouvelle ère.

Une nouvelle frontière scientifique.

Un domaine qui a potentiellement un potentiel infini.

Un champ de trésors incroyables et de richesse intellectuelle pour les esprits assez créatifs et assez imaginatifs pour les faire exister.

Et non, vous n'avez pas besoin de connaître la mécanique quantique ou la physique quantique pour programmer un ordinateur quantique. Algèbre linéaire, nombres complexes, calcul vectoriel et optimisation - connaissances suffisantes.

Cependant, si vous souhaitez vous lancer dans la recherche, nous vous recommandons également d'apprendre la mécanique quantique. Juste pour que vous ne vous sentiez pas perdu dans l'éther quand quelqu'un dit, fonction d'onde.

Quels défis vous attendent ?

Qui sera l'Einstein de l'informatique quantique ?

Arriverons-nous un jour à exploiter pleinement l'incroyable potentiel de l'informatique quantique ?

Si nous le faisons, nous accomplirons des merveilles.

Mes chers, chers amis :

L'avenir est quantique.

Et c'est entre vos mains.

La recherche quantique est ouverte à toute personne intéressée !

Rappel à soi-même - ajouter un peu d'humour dans les futurs articles. Les gens pourraient en fait vraiment les lire, pas seulement faire un défilement ultra-rapide avec le début et la fin seuls, dans ce cas !