Qu’est-ce que l’informatique quantique ?
Il s’agit de l’utilisation de mécanismes quantiques pour exécuter des calculs sur du matériel spécialisé.
Présentation de l’informatique quantique
Pour définir complètement l’informatique quantique, nous devons d’abord définir quelques termes clés.
Présentation d’un quantum
Le terme quantique dans "informatique quantique" fait référence à la mécanique quantique utilisée par le système pour calculer les sorties. En physique, un quantum est la plus petite unité discrète possible d’une propriété physique. Elle fait généralement référence aux propriétés des particules atomiques ou subatomiques, telles que les électrons, les neutrons et les photons.
Présentation d’un qubit
Un qubit est l’unité de base de l’information en informatique quantique. Dans l’informatique quantique, les qubits jouent un rôle similaire à celui des bits dans l’informatique classique, mais ils se comportent de façon très différente. Les bits classiques sont binaires et peuvent contenir uniquement une position égale à 0 ou 1 alors que les qubits peut contenir une superposition de tous les états possibles.
Qu’est-ce que l’informatique quantique ?
Les ordinateurs quantiques exploitent le comportement unique de la physique quantique, comme la superposition, l’intrication et l’interférence quantique, et l’appliquent au calcul. Cela donne naissance à de nouveaux concepts dans les méthodes de programmation traditionnelles.
Superposition
En superposition, les particules quantiques sont une combinaison de tous les états possibles. Elles fluctuent jusqu’à ce qu’elles soient observées et mesurées. Pour imaginer la différence entre la position binaire et la superposition, prenons l’exemple d’imaginer une pièce de monnaie. Les bits classiques sont mesurés en "lançant la pièce de monnaie en l’air" et en obtenant le côté pile ou face. Toutefois, si vous pouviez observer une pièce et voir les deux côtés en même temps, ainsi que tous les états entre, la pièce serait en superposition.
Enchevêtrement
L’intrication est la capacité des particules quantiques à corréler leurs résultats de mesure entre elles. Lorsque les qubits sont intriqués, ils forment un système unique et s’influencent les uns les autres. Nous pouvons utiliser les mesures d’un qubit donné pour tirer des conclusions sur les autres. En ajoutant et en intriquant davantage de qubits dans un système, les calculateurs quantiques peuvent calculer de façon exponentielle plus d’informations et résoudre des problèmes plus complexes.
Interférence quantique
L’interférence quantique est le comportement intrinsèque d’un qubit, dû à la superposition, visant à influencer la probabilité de sa réduction dans un sens ou l’autre. Les ordinateurs quantiques sont conçus et créés pour réduire autant que possible les interférences et garantir des résultats plus précis. À cette fin, Microsoft utilise des qubits topologiques, qui sont stabilisés en manipulant leur structure et en les entourant de composés chimiques qui les protègent contre les interférences extérieures.
Fonctionnement de l’informatique quantique
Un calculateur quantique comporte trois parties principales :
- Une zone qui héberge les qubits
- Une méthode pour transférer des signaux vers les qubits
- Un ordinateur classique qui exécute un programme et envoie des instructions
Pour certaines méthodes de stockage des qubits, l’unité qui héberge les qubits est conservée à une température juste au-dessus du zéro absolu pour garantir leur cohérence maximale et réduire l’interférence. D’autres types d’hébergement de qubits utilisent une chambre à vide pour réduire au maximum les vibrations et stabiliser les qubits.
Les signaux peuvent être envoyés aux qubits au moyen de diverses méthodes, comme les micro-ondes, le laser et la tension.
Utilisations des ordinateurs quantiques et domaines d’application
Un ordinateur quantique ne peut pas travailler plus rapidement qu’un ordinateur classique, mais il existe quelques points où les ordinateurs quantiques ont le potentiel d’avoir un impact important.
Simulation quantique
Les ordinateurs quantiques fonctionnent particulièrement bien pour la modélisation d’autres systèmes quantiques, car ils utilisent des phénomènes quantiques dans leur calcul. Cela signifie qu’ils peuvent gérer la complexité et l’ambiguïté des systèmes qui surchargent d’habitude les ordinateurs classiques. Les systèmes quantiques que nous pouvons modéliser sont, par exemple, la photosynthèse, la superconductivité et les formations moléculaires complexes.
Cryptographie
Le chiffrement classique, tel que l’algorithme RSA (Rivest-Shamir-Adleman) largement utilisé pour sécuriser la transmission des données, s’appuie sur l’intractabilité des problèmes tels que la factorisation des entiers ou les logarithmes discrets. La plupart de ces problèmes peuvent être résolus plus efficacement à l’aide de calculateurs quantiques.
Optimisation
L’optimisation est le processus qui consiste à trouver la meilleure solution à un problème, en prenant en compte les contraintes et le résultat souhaité. Dans la science et l’industrie, les décisions critiques sont prises sur la base de facteurs tels que le coût, la qualité et la durée de production, qui peuvent tous être optimisés. En exécutant des algorithmes d’optimisation d’inspiration quantique sur des ordinateurs classiques, nous pouvons trouver des solutions qui étaient auparavant impossibles. Cela nous aide à trouver de meilleures façons de gérer des systèmes complexes tels que la circulation, l’attribution de portes d’embarquement dans les aéroports, les distributions de colis et le stockage énergétique.
Machine Learning quantique
Le Machine Learning sur les ordinateurs classiques est en train de révolutionner le monde de l’entreprise et de la science. Toutefois, la formation de modèles Machine Learning s’effectue avec un coût de calcul élevé, ce qui a entravé l’étendue et le développement du domaine. Pour accélérer la progression dans ce domaine, nous explorons les façons de concevoir et d’implémenter un logiciel quantique qui active un Machine Learning plus rapide.
Recherche
Un algorithme quantique développé en 1996 a donné un grand coup d’accélérateur dans le traitement des recherches de données non structurées, en réduisant le nombre des étapes de recherche comme aucun algorithme classique ne l’avait fait auparavant.
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