Informatique quantique : bref aperçu

Le terme « informatique quantique » désigne une méthode de calcul qui s'appuie sur la mécanique quantique pour produire des résultats. En physique, un quantum représente la plus petite unité indivisible d'une propriété physique. Il fait généralement référence aux caractéristiques de particules atomiques ou subatomiques telles que les électrons, les neutrinos et les photons.

L'informatique quantique exploite les propriétés singulières de la physique quantique, telles que la superposition, l'intrication et l'interférence quantique. Elle ouvre de nouvelles perspectives pour les techniques de programmation conventionnelles.

Pourquoi les ordinateurs quantiques sont-ils nécessaires ?

Les supercalculateurs ne sont pas toujours suffisamment puissants pour certains problèmes.

Les scientifiques et les ingénieurs ont recours aux supercalculateurs lorsqu'ils sont confrontés à des tâches complexes. Ces machines classiques de grande envergure disposent fréquemment de milliers de cœurs, tant pour le GPU que pour le CPU. Toutefois, certains types de problèmes restent difficiles à résoudre, même pour les supercalculateurs.

Lorsqu'un supercalculateur peine à résoudre un problème, c'est souvent la complexité qui est en cause. C'est cette même complexité qui explique les limites des ordinateurs traditionnels.

Les problèmes complexes impliquent de multiples variables aux interactions imbriquées. La modélisation du comportement des atomes au sein d'une molécule constitue une tâche ardue, car de nombreux électrons interagissent entre eux. De même, il est difficile de déterminer les trajets optimaux pour plusieurs centaines de camions-citernes dans un vaste réseau de transport.

Fonctionnement de l'informatique quantique

Contrairement aux supercalculateurs, les ordinateurs quantiques sont des systèmes plus efficaces et moins énergivores. Dans la plupart des installations quantiques, les systèmes de refroidissement maintiennent le microprocesseur supraconducteur à une température extrêmement basse et ont la taille d'un véhicule.

Un processeur traditionnel utilise des bits pour exécuter ses fonctions. Un ordinateur quantique utilise des qubits (CUE-bits) pour exécuter des algorithmes quantiques multivariés.

Superfluides

Votre ordinateur de bureau utilise probablement un ventilateur pour maintenir une température de fonctionnement adéquate. Nos processeurs quantiques doivent être maintenus à des températures très basses, à seulement un centième de degré au-dessus du zéro absolu. Pour y parvenir, nous produisons des supraconducteurs à l'aide de superfluides surfroidis.

Supraconducteurs

À ces températures extrêmement basses, certains composants de nos processeurs présentent une autre propriété cruciale de la mécanique quantique : les électrons les traversent sans rencontrer de résistance. Ils sont alors qualifiés de « supraconducteurs ». Des paires de Cooper se forment lorsque les électrons se déplacent à travers les supraconducteurs. Ces paires peuvent transporter une charge au-delà des isolants ou des barrières grâce à l'effet tunnel quantique. Une jonction Josephson est créée lorsque deux supraconducteurs sont placés de part et d'autre d'un isolant.

Contrôle

Les jonctions Josephson servent de bits quantiques supraconducteurs dans nos systèmes quantiques. En dirigeant des photons micro-ondes vers ces qubits, nous pouvons réguler leur comportement et leur permettre de stocker, de modifier et de lire des unités discrètes d'information quantique.

Superposition

Un qubit isolé n'est pas particulièrement utile en soi. Il peut toutefois accomplir une opération essentielle en plaçant les données quantiques qu'il contient dans un état de superposition qui combine toutes les configurations possibles. La superposition de groupes de qubits peut produire des espaces de calcul complexes et multidimensionnels. Dans ces configurations, les problèmes complexes peuvent être représentés de manière inédite.

Intrication

L'intrication est un phénomène de la mécanique quantique qui corrèle les comportements de deux entités distinctes. Lorsque deux qubits sont intriqués, toute modification de l'un influence l'autre. Les algorithmes quantiques exploitent ces corrélations pour résoudre des problèmes complexes.

Avantages de l'ordinateur quantique

Bien qu'un ordinateur quantique ne puisse pas exécuter toutes les tâches plus rapidement qu'un ordinateur classique, il existe quelques domaines où son impact pourrait être considérable.

Simulation atomique

Les ordinateurs quantiques intègrent les phénomènes quantiques dans leurs calculs, ce qui les rend particulièrement efficaces pour simuler d'autres systèmes quantiques. Ils peuvent ainsi gérer la complexité et l'ambiguïté de systèmes qui submergeraient les ordinateurs traditionnels. Nous pouvons simuler de nombreux systèmes quantiques, tels que la photosynthèse, la supraconductivité et les structures moléculaires complexes.

Cryptographie

La cryptographie traditionnelle repose sur la difficulté de problèmes tels que la factorisation des nombres entiers ou les logarithmes discrets. L'algorithme Rivest-Shamir-Adleman (RSA), couramment utilisé pour sécuriser les transferts de données, en est un exemple. Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de résoudre plusieurs de ces problèmes plus efficacement.

Optimisation

L'optimisation consiste à trouver la solution idéale à un problème en tenant compte des contraintes et des résultats attendus. Les décisions cruciales en entreprise et en science reposent sur des variables telles que le coût, les performances et les délais de fabrication, qui peuvent toutes être optimisées. En exécutant des algorithmes d'optimisation d'inspiration quantique sur des ordinateurs classiques, nous pouvons résoudre des problèmes jusqu'alors insolubles. Cela nous permet de développer des méthodes plus efficaces pour gérer des systèmes complexes, tels que les flux de circulation, l'attribution des portes d'embarquement, la livraison de colis et le stockage d'énergie.

Tirer parti de l'apprentissage automatique quantique

L'apprentissage automatique sur les ordinateurs traditionnels révolutionne la science et l'industrie. La portée et la progression de ce domaine ont été freinées par le coût de calcul élevé lié au développement de modèles d'apprentissage automatique. Nous explorons les moyens de créer et d'utiliser des logiciels quantiques permettant un apprentissage automatique plus rapide, afin de faire progresser ce domaine plus rapidement.

Recherche

Contrairement aux algorithmes traditionnels, un algorithme quantique créé en 1996 accélère considérablement la résolution des recherches dans des données non structurées.