Qu'est-ce que l'informatique quantique? Solutions à des problèmes impossibles

L'industrie de l'informatique ne manque pas de battage médiatique, même si je dois admettre que parfois la technologie tient ses promesses. L'apprentissage automatique en est un bon exemple. L'apprentissage automatique est en vogue depuis les années 1950 et est finalement devenu généralement utile au cours de la dernière décennie.

L'informatique quantique a été proposée dans les années 1980, mais n'est toujours pas pratique, bien que cela n'ait pas atténué le battage médiatique. Il existe des ordinateurs quantiques expérimentaux dans un petit nombre de laboratoires de recherche, et quelques ordinateurs quantiques commerciaux et simulateurs quantiques produits par IBM et d'autres, mais même les ordinateurs quantiques commerciaux ont encore un faible nombre de qubits (que je vais expliquer dans la section suivante ), des taux de décroissance élevés et des niveaux de bruit importants.

L'informatique quantique expliquée

L'explication la plus claire de l'informatique quantique que j'ai trouvée se trouve dans cette vidéo du Dr Talia Gershon d'IBM. Dans la vidéo, Gershon explique l'informatique quantique à un enfant, un adolescent, un étudiant et un étudiant diplômé, puis discute des mythes et des défis de l'informatique quantique avec le professeur Steve Girvin de l'Université de Yale.

Pour l'enfant, elle fait l'analogie entre les morceaux et les centimes. Les bits classiques sont binaires, comme des pièces de monnaie posées sur la table, montrant des têtes ou des queues. Les bits quantiques ( qubits ) sont comme des centimes qui tournent sur la table, qui pourraient éventuellement s'effondrer dans des états qui sont soit tête ou queue.

Pour l'adolescente, elle utilise la même analogie, mais ajoute le mot superposition pour décrire les états d'un sou qui tourne. La superposition d'états est une propriété quantique, couramment observée dans les particules élémentaires et dans les nuages ​​d'électrons des atomes. Dans la science populaire, l'analogie habituelle est l'expérience de pensée du chat de Schrödinger, qui existe dans sa boîte dans un état quantique superposé à la fois vivant et mort, jusqu'à ce que la boîte soit ouverte et qu'on l'observe comme étant l'un ou l'autre.

Gershon poursuit en discutant de l' intrication quantique avec l'adolescent. Cela signifie que les états de deux ou plusieurs objets quantiques intriqués sont liés, même s'ils sont séparés.

À propos, Einstein détestait cette idée, qu'il rejetait comme «une action effrayante à distance», mais le phénomène est réel et observable expérimentalement, et a même récemment été photographié. Mieux encore, la lumière enchevêtrée avec des informations quantiques a été envoyée sur une fibre optique de 50 kilomètres.

Enfin, Gershon montre le prototype d'ordinateur quantique de l'adolescent IBM avec son réfrigérateur à dilution, et discute des applications possibles des ordinateurs quantiques, comme la modélisation des liaisons chimiques.

Avec l'étudiant, Gershon entre plus en détail sur l'ordinateur quantique, la puce quantique et le réfrigérateur à dilution qui réduit la température de la puce à 10 mK (milliKelvin). Gershon explique également plus en détail l'intrication quantique, ainsi que la superposition et l'interférence quantique. L'interférence quantique constructive est utilisée dans les ordinateurs quantiques pour amplifier les signaux menant à la bonne réponse, et l'interférence quantique destructive est utilisée pour annuler les signaux menant à la mauvaise réponse. IBM fabrique des qubits à partir de matériaux supraconducteurs.

Avec l'étudiant diplômé, Gershon discute de la possibilité d'utiliser des ordinateurs quantiques pour accélérer les éléments clés de la formation des modèles d'apprentissage profond. Elle explique également comment IBM utilise des impulsions micro-ondes calibrées pour manipuler et mesurer l'état quantique (les qubits) de la puce informatique.

Les principaux algorithmes de calcul quantique (discutés ci-dessous), qui ont été développés avant même qu'un qubit ait été démontré, supposaient la disponibilité de millions de qubits parfaits, tolérants aux fautes et corrigés d'erreurs. Nous avons actuellement des ordinateurs avec 50 qubits, et ils ne sont pas parfaits. Les nouveaux algorithmes en cours de développement sont destinés à fonctionner avec le nombre limité de qubits bruyants dont nous disposons actuellement.

Steve Girvin, un physicien théoricien de Yale, raconte à Gershon ses travaux sur les ordinateurs quantiques tolérants aux pannes, qui n'existent pas encore. Les deux discutent de la frustration de la décohérence quantique - «Vous ne pouvez garder votre quantum d'information que si longtemps» - et de la sensibilité essentielle des ordinateurs quantiques au bruit du simple fait d'être observé. Ils se sont attaqués aux mythes selon lesquels dans cinq ans les ordinateurs quantiques résoudront le changement climatique, le cancer et. Girvin: «Nous sommes actuellement au stade du tube à vide ou du transistor de l'informatique quantique, et nous avons du mal à inventer des circuits intégrés quantiques.»

Algorithmes quantiques

Comme Gershon l'a mentionné dans sa vidéo, les anciens algorithmes quantiques supposent des millions de qubits parfaits, tolérants aux pannes et corrigés d'erreurs, qui ne sont pas encore disponibles. Néanmoins, il vaut la peine de discuter de deux d'entre eux pour comprendre leur promesse et quelles contre-mesures peuvent être utilisées pour se protéger contre leur utilisation dans des attaques cryptographiques.

L'algorithme de Grover

L'algorithme de Grover, conçu par Lov Grover en 1996, trouve l'inverse d'une fonction en étapes O (√N); il peut également être utilisé pour rechercher une liste non ordonnée. Il fournit une accélération quadratique par rapport aux méthodes classiques, qui nécessitent des étapes O (N).

D'autres applications de l'algorithme de Grover incluent l'estimation de la moyenne et de la médiane d'un ensemble de nombres, la résolution du problème de collision et la rétro-ingénierie des fonctions de hachage cryptographiques. En raison de l'application cryptographique, les chercheurs suggèrent parfois que les longueurs de clé symétriques soient doublées pour se protéger contre les futures attaques quantiques.

Algorithme de Shor

L'algorithme de Shor, mis au point par Peter Shor en 1994, trouve les facteurs premiers d'un entier. Il s'exécute en temps polynomial en log (N), ce qui le rend exponentiellement plus rapide que le tamis de champ de nombres général classique. Cette accélération exponentielle promet de briser les schémas de cryptographie à clé publique, tels que RSA, s'il y avait des ordinateurs quantiques avec «assez» de qubits (le nombre exact dépendrait de la taille de l'entier à prendre en compte) en l'absence de bruit quantique et d'autres quantiques -phénomènes de cohérence.

Si les ordinateurs quantiques devenaient un jour suffisamment grands et fiables pour exécuter avec succès l'algorithme de Shor contre le type de grands entiers utilisés dans le cryptage RSA, alors nous aurions besoin de nouveaux cryptosystèmes «post-quantiques» qui ne dépendent pas de la difficulté de la factorisation des nombres premiers.

Simulation de l'informatique quantique chez Atos

Atos fabrique un simulateur quantique, la Quantum Learning Machine, qui agit comme s'il disposait de 30 à 40 qubits. Le package matériel / logiciel comprend un langage de programmation d'assemblage quantique et un langage hybride de haut niveau basé sur Python. L'appareil est utilisé dans quelques laboratoires nationaux et universités techniques.

Recuit quantique à D-Wave

D-Wave fabrique des systèmes de recuit quantique tels que le DW-2000Q, qui sont un peu différents et moins utiles que les ordinateurs quantiques à usage général. Le processus de recuit effectue l'optimisation d'une manière similaire à l'algorithme de descente de gradient stochastique (SGD) populaire pour la formation des réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur, sauf qu'il permet de nombreux points de départ simultanés et un tunnel quantique à travers les collines locales. Les ordinateurs D-Wave ne peuvent pas exécuter de programmes quantiques tels que l'algorithme de Shor.

D-Wave affirme que le système DW-2000Q a ​​jusqu'à 2 048 qubits et 6 016 coupleurs. Pour atteindre cette échelle, il utilise 128 000 jonctions Josephson sur une puce de traitement quantique supraconductrice, refroidie à moins de 15 mK par un réfrigérateur à dilution d'hélium. Le package D-Wave comprend une suite d'outils Python open source hébergés sur GitHub. Le DW-2000Q est utilisé dans quelques laboratoires nationaux, entrepreneurs de défense et entreprises mondiales.

L'informatique quantique chez Google AI

Google AI mène des recherches sur les qubits supraconducteurs avec une architecture évolutive basée sur des puces ciblant une erreur de porte de deux qubits <0,5%, sur des algorithmes quantiques pour la modélisation de systèmes d'électrons en interaction avec des applications en chimie et en science des matériaux, sur des solveurs hybrides quantiques classiques pour une optimisation approximative , sur un cadre pour implémenter un réseau de neurones quantiques sur des processeurs à court terme, et sur la suprématie quantique.

En 2018, Google a annoncé la création d'une puce supraconductrice de 72 qubits appelée Bristlecone. Chaque qubit peut se connecter avec quatre voisins les plus proches dans le tableau 2D. Selon Hartmut Neven, directeur du laboratoire d'intelligence artificielle quantique de Google, la puissance de l'informatique quantique augmente selon une double courbe exponentielle, en fonction du nombre de processeurs conventionnels dont le laboratoire a besoin pour reproduire les résultats de leurs ordinateurs quantiques.

Fin 2019, Google a annoncé qu'il avait atteint la suprématie quantique, la condition dans laquelle les ordinateurs quantiques peuvent résoudre des problèmes insolubles sur les ordinateurs classiques, à l'aide d'un nouveau processeur de 54 qubits nommé Sycamore. L'équipe Google AI Quantum a publié les résultats de cette expérience de suprématie quantique dans l' article Nature , «Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor». 

L'informatique quantique chez IBM

Dans la vidéo dont j'ai parlé plus tôt, le Dr Gershon mentionne que «Il y a trois ordinateurs quantiques dans ce laboratoire que tout le monde peut utiliser.» Elle fait référence aux systèmes IBM Q, qui sont construits autour de qubits transmon, essentiellement des jonctions Josephson en niobium configurées pour se comporter comme des atomes artificiels, contrôlées par des impulsions micro-ondes qui déclenchent des résonateurs micro-ondes sur la puce quantique, qui à leur tour adressent et couplent les qubits processeur.

IBM propose trois façons d'accéder à ses ordinateurs quantiques et à ses simulateurs quantiques. Pour «tout le monde», il existe le kit de développement logiciel Qiskit et une version cloud hébergée appelée IBM Q Experience (voir capture d'écran ci-dessous), qui fournit également une interface graphique pour la conception et le test des circuits. Au niveau suivant, dans le cadre d'IBM Q Network, les organisations (universités et grandes entreprises) ont accès aux systèmes informatiques quantiques et aux outils de développement les plus avancés d'IBM Q.

Qiskit prend en charge Python 3.5 ou version ultérieure et fonctionne sur Ubuntu, macOS et Windows. Pour soumettre un programme Qiskit à l'un des ordinateurs quantiques ou simulateurs quantiques IBM, vous avez besoin d'informations d'identification IBM Q Experience. Qiskit comprend un algorithme et une bibliothèque d'applications, Aqua, qui fournit des algorithmes tels que Grover's Search et des applications pour la chimie, l'IA, l'optimisation et la finance.

IBM a dévoilé une nouvelle génération de système IBM Q avec 53 qubits fin 2019, dans le cadre d'une flotte élargie d'ordinateurs quantiques dans le nouvel IBM Quantum Computation Center de l'État de New York. Ces ordinateurs sont disponibles dans le cloud pour plus de 150 000 utilisateurs enregistrés d'IBM et près de 80 clients commerciaux, établissements universitaires et laboratoires de recherche.

L'informatique quantique chez Intel

Les recherches menées par Intel Labs ont conduit directement au développement de Tangle Lake, un processeur quantique supraconducteur qui incorpore 49 qubits dans un boîtier fabriqué dans l'usine de fabrication Intel de 300 millimètres à Hillsboro, Oregon. Cet appareil représente la troisième génération de processeurs quantiques produits par Intel, passant de 17 qubits à son prédécesseur. Intel a envoyé des processeurs Tangle Lake à QuTech aux Pays-Bas pour les tester et travailler sur la conception au niveau du système.

Intel mène également des recherches sur les qubits de spin, qui fonctionnent sur la base du spin d'un seul électron dans le silicium, contrôlé par des impulsions micro-ondes. Par rapport aux qubits supraconducteurs, les qubits de spin ressemblent beaucoup plus aux composants semi-conducteurs existants fonctionnant dans le silicium, profitant potentiellement des techniques de fabrication existantes. Les qubits de spin devraient rester cohérents bien plus longtemps que les qubits supraconducteurs et prendre beaucoup moins de place.

L'informatique quantique chez Microsoft

Microsoft fait des recherches sur les ordinateurs quantiques depuis plus de 20 ans. Dans l'annonce publique de l'effort d'informatique quantique de Microsoft en octobre 2017, le Dr Krysta Svore a évoqué plusieurs avancées, notamment l'utilisation de qubits topologiques, le langage de programmation Q # et le kit de développement quantique (QDK). À terme, les ordinateurs quantiques Microsoft seront disponibles en tant que co-processeurs dans le cloud Azure.

Les qubits topologiques se présentent sous la forme de nanofils supraconducteurs. Dans ce schéma, des parties de l'électron peuvent être séparées, créant un niveau de protection accru pour les informations stockées dans le qubit physique. Il s'agit d'une forme de protection topologique connue sous le nom de quasi-particule Majorana. La quasi-particule Majorana, un fermion étrange qui agit comme sa propre anti-particule, a été prédite en 1937 et a été détectée pour la première fois dans le laboratoire Microsoft Quantum aux Pays-Bas en 2012. Le qubit topologique fournit une meilleure base que les jonctions Josephson car il a des taux d'erreur inférieurs, ce qui réduit le rapport des qubits physiques aux qubits logiques corrigés des erreurs. Avec ce rapport réduit, des qubits plus logiques peuvent s'adapter à l'intérieur du réfrigérateur à dilution, créant ainsi la capacité de mise à l'échelle.

Microsoft a estimé à plusieurs reprises qu'un qubit topologique Majorana vaut entre 10 et 1000 qubits de jonction Josephson en termes de qubits logiques corrigés d'erreurs. En passant, Ettore Majorana, le physicien théoricien italien qui avait prédit la quasi-particule sur la base d'une équation d'onde, a disparu dans des circonstances inconnues lors d'un voyage en bateau de Palerme à Naples le 25 mars 1938.