Les ordinateurs quantiques primitifs sont déjà plus performants que les machines actuelles

À l’heure actuelle, la plupart des lecteurs de Futurism connaissent probablement assez bien le concept (et la promesse fantastique) de l’informatique quantique.

Pour ceux qui ne le sont pas, l’idée est assez ( !) simple : l’intrication’). Les ordinateurs quantiques exploitent trois caractéristiques très inhabituelles qui opèrent à l’échelle quantique : les électrons peuvent être à la fois des particules et des ondes, les objets peuvent se trouver à plusieurs endroits à la fois et ils peuvent maintenir une connexion instantanée même lorsqu’ils sont séparés par de vastes distances (une propriété appelée ”intrication”)

Et alors que l’informatique classique utilise des bits binaires (uns et zéros) pour coder les informations, l’informatique quantique utilise des “qubits” – des bits quantiques qui peuvent être à la fois un et zéro. Ou probablement un mais peut-être zéro. Ou encore avoir une chance sur deux d’être un et zéro. Vous voyez le genre.

Cette propriété inhabituelle, associée à l’intrication, permet à un ordinateur quantique d’atteindre une puissance de traitement parallèle sans précédent, ce qui signifie qu’il peut effectuer des calculs et résoudre des problèmes que les ordinateurs classiques ne pourraient même pas imaginer.

Mais il y a un hic : la construction d’un ordinateur quantique à grande échelle s’est avérée extraordinairement difficile. Il est relativement simple de construire des processeurs de quelques qubits tout au plus, mais passer à une taille aussi importante que celle des plus grands superordinateurs actuels implique de sacrifier les propriétés quantiques que l’on recherchait au départ.

Dans une étude publiée dans Nature Communications, des chercheurs de l’université de Bristol et de l’université de Western Australia ont démontré que même des processeurs quantiques primitifs de quelques qubits seulement peuvent effectuer des calculs importants.

La “marche quantique

À l’aide d’un circuit quantique simple, construit sur un processeur quantique photonique à 2 qubits, les chercheurs ont pu surpasser les ordinateurs classiques dans certains problèmes hautement spécialisés.

“Un résultat passionnant de notre travail est que nous avons peut-être trouvé un nouvel exemple de la physique de la marche quantique que nous pouvons observer avec un ordinateur quantique primitif, qu’un ordinateur classique ne pourrait pas voir autrement”, a déclaré Jonathan Matthews du Centre for Quantum Photonics. “Ces propriétés autrement cachées ont une utilité pratique, peut-être pour aider à concevoir des ordinateurs quantiques plus sophistiqués”

La “marche quantique” est une version mécanique quantique de choses telles que le mouvement brownien, qui décrit le mouvement des particules en suspension, et la “marche aléatoire du marin ivre”, c’est-à-dire toutes les directions possibles dans lesquelles un ivrogne titubant pourrait se tourner, et donc les nombreuses façons différentes dont il pourrait se rendre du point A au point B.

En d’autres termes, le simple processeur quantique excelle dans le calcul du caractère aléatoire, ce qui n’est pas particulièrement surprenant, compte tenu du caractère aléatoire du monde quantique.

Ces nouvelles recherches aideront donc à concevoir de nouveaux algorithmes quantiques et permettront peut-être de mieux comprendre comment construire de plus grands ordinateurs quantiques.

Par exemple, une façon prometteuse de contourner le problème de la “mise à l’échelle” consiste à repenser le problème dans son ensemble. Plutôt que de construire d’énormes machines, comme c’est le cas en informatique classique, la solution pourrait consister à assembler un vaste ensemble de processeurs quantiques plus petits, qui conserveraient les effets quantiques requis.

En attendant, même ces petites machines à 2 qubits effectuent un travail utile.

“C’est comme si la particule pouvait explorer l’espace en parallèle. Ce parallélisme est la clé des algorithmes quantiques, basés sur des marches quantiques qui recherchent d’énormes bases de données plus efficacement que nous ne pouvons le faire actuellement”, explique Xiaogang Qiang, un doctorant de Bristol qui a travaillé sur l’expérience.

Cet article a été initialement publié par Futurism. Lire l’article original.